O r???pido aumento da produ??????o de conte???dos textuais a partir de fontes como o WhatsApp, o Instagram e a Amazon produz diariamente enormes quantidades de dados. A interpreta??????o destes dados pode ajudar os propriet???rios de empresas a compreender a perce??????o p???blica dos seus produtos ou servi???os e a tomar decis???es informadas. Devido ao grande volume de texto, o Processamento de Linguagem Natural (PLN), um aspeto crucial da An???lise de Sentimentos (AS), ??? essencial para a interpreta??????o do conte???do ...
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O r???pido aumento da produ??????o de conte???dos textuais a partir de fontes como o WhatsApp, o Instagram e a Amazon produz diariamente enormes quantidades de dados. A interpreta??????o destes dados pode ajudar os propriet???rios de empresas a compreender a perce??????o p???blica dos seus produtos ou servi???os e a tomar decis???es informadas. Devido ao grande volume de texto, o Processamento de Linguagem Natural (PLN), um aspeto crucial da An???lise de Sentimentos (AS), ??? essencial para a interpreta??????o do conte???do. Esta pesquisa se concentra no desenvolvimento de um modelo de Sumariza??????o de Resenhas de Consumidores (CRS) usando t???cnicas de PLN e Mem???ria de Longo Prazo (LSTM) para resumir dados e fornecer ???s empresas insights significativos sobre o comportamento e as prefer???ncias do consumidor. A efic???cia do modelo CRS baseia-se no modelo SA e consiste em duas fases: SADL e CRS. A fase SADL inclui o pr???-processamento de revis???es, a extra??????o de carater???sticas e a classifica??????o de sentimentos, enquanto a fase CRS efectua o resumo autom???tico com base nos resultados SADL.
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