A área de Análise de Sentimentos ou Mineração de Opiniões tem como um dos objetivos principais analisar computacionalmente opiniões, sentimentos e subjetividade presentes em textos. Por conta da crescente quantidade de textos opinativos nas mídias sociais da web, e também pelo interesse de empresas e governos em insumos que auxiliem a tomada de decisões, esse tópico de pesquisa tem sido amplamente estudado. Classificar opiniões postadas na web, usualmente expressas em textos do tipo conteúdo gerado por usuários, ou UGC (user-generated content), é uma tarefa bastante desafiadora, já que envolve o tratamento de subjetividade. Além disso, a linguagem utilizada em textos do tipo UGC diverge, de várias maneiras, da norma culta da língua, o que impõe ainda mais dificuldade ao seu processamento. Este trabalho relata o desenvolvimento de métodos e sistemas que visam (a) a normalização de textos UGC, isto é, o tratamento do texto com correção ortográfica, substituição de internetês, e normalização de caixa e de pontuação, e (b) a classificação de opiniões, particularmente de avaliações de produtos, em nível de texto, para o português brasileiro. O método proposto para a normalização é predominantemente simbólico, uma vez que usa de forma explícita conhecimentos linguísticos. Já para a classificação de opiniões, que nesse trabalho consiste em atribuir ao texto um valor de polaridade, positivo ou negativo, foram utilizadas abordagens baseadas em léxico e em aprendizado de máquina, bem como a combinação de ambas na construção de um método híbrido original. Constatamos que a normalização melhorou o resultado da classificação de opiniões, pelo menos para métodos baseados em léxico. Também verificamos extrinsecamente a qualidade de léxicos de sentimentos para o português. Fizemos, ainda, experimentos avaliando a confiabilidade das notas dadas pelos autores das opiniões, já que as mesmas são utilizadas para a rotulação de exemplos, e verificamos que, de fato, elas impactam significativamente o desempenho dos classificadores de opiniões. Por fim, obtivemos classificadores de opiniões para o português brasileiro com valores de medida F1 que chegam a 0,84 (abordagem baseada em léxico) e a 0,95 (abordagem baseada em AM), e que são similares aos sistemas para outras línguas, que representam o estado da arte no domínio de avaliação de produtos.

Sentiment Analysis or Opinion Mining has as a main goal to process opinions, feelings and subjectivity expressed in texts. The large number of opinions in social media has increased the interest of companies and governments, who have changed their decisionmaking systems. This has caused a great interest in this research area. Opinions are usually expressed by subjective text, and their processing is a hard task. Moreover, reviews posted on the web are of a especial text type, also called user-generated content (UGC), whose processing is a very challenging task, since they differ in many ways from the standard language. This work describes the design of methods and systems aimed at (a) the normalization of UGC texts, through the use of spell checking, substitution of web slangs, case and punctuation correction, and (b) the classification of opinions at document level, especially for reviews of products in Brazilian Portuguese. The method proposed for normalization of UGC is linguistically motivated. For the classification of opinions, which, in this work, consists in assigning a polarity value (positive or negative) to a opinion text, some lexicon-based and machine learning approaches, as well as a combination of both in a new hybrid manner have been implemented and evaluated. We noticed that the text normalization has improved the results of opinion classification for lexicon-based methods. The quality of the sentiment lexicons for Portuguese was extrinsically evaluated. The reliability of the opinions authors was verified, since they are used for labeling samples. We concluded that they significantly impact the performance of the opinion classifiers. Finally, we proposed some opinion classifiers for Brazilian Portuguese whose F1-measures values reach 0.84 (lexicon-based approach) and 0.95 (machine learning approach), which are analogous to the the similar systems for other languages, which represent the state of the art in the domain of reviews of products.