Sumarização de comentários de clientes usando análise híbrida de sentimentos

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.