https://github.com/rafjaa/LeIA

LeIA (Léxico para Inferência Adaptada) é um fork do léxico e ferramenta para análise de sentimentos VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner) adaptado para textos em português.
https://github.com/rafjaa/LeIA

lexicon portugues sentiment-analysis vader

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LeIA (Léxico para Inferência Adaptada) é um fork do léxico e ferramenta para análise de sentimentos VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner) adaptado para textos em português.

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/rafjaa/LeIA
• Owner: rafjaa
• License: mit
• Created: 2018-11-09T21:27:05.000Z (almost 6 years ago)
• Default Branch: master
• Last Pushed: 2023-06-07T20:03:02.000Z (over 1 year ago)
• Last Synced: 2024-01-24T00:49:04.034Z (8 months ago)
• Topics: lexicon, portugues, sentiment-analysis, vader
• Language: Python
• Homepage:
• Size: 453 KB
• Stars: 102
• Watchers: 5
• Forks: 47
• Open Issues: 5
• Metadata Files:
  • Readme: README.md
  • License: LICENSE.txt

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README

        
# Análise de Sentimentos em Português

LeIA (Léxico para Inferência Adaptada) é um fork do léxico e ferramenta para análise de sentimentos VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner) adaptado para textos em português, com suporte para emojis e foco na análise de sentimentos de textos expressos em mídias sociais - mas funcional para textos de outros domínios.

Modo de uso

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A biblioteca preserva a API do VADER, e o texto de entrada não precisa ser pré-processado:


from leia import SentimentIntensityAnalyzer 


s = SentimentIntensityAnalyzer()

# Análise de texto simples

s.polarity_scores('Eu estou feliz')

#{'neg': 0.0, 'neu': 0.328, 'pos': 0.672, 'compound': 0.6249}

# Análise de texto com emoji :)

s.polarity_scores('Eu estou feliz :)')

#{'neg': 0.0, 'neu': 0.22, 'pos': 0.78, 'compound': 0.7964}

# Análise de texto com negação

s.polarity_scores('Eu não estou feliz')

#{'neg': 0.265, 'neu': 0.241, 'pos': 0.494, 'compound': 0.4404}



A saída da análise de sentimentos é um dicionário com os seguintes campos:

- pos: porcentagem positiva do texto

- neg: porcentagem negativa do texto

- neu: porcentagem neutra do texto

- compound: valor de sentimento geral normalizado, variando de -1 (extremamente negativo) a +1 (extremamente positivo)

O valor compound pode ser utilizado para descrever o sentimento predominante no texto, por meio dos limites de valores:

- Sentimento positivo: compound >= 0.05

- Sentimento negativo: compound <= -0.05

- Sentimento neutro: (compound > -0.05) and (compound < 0.05)

Citação (BibTeX)

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Se você utilizar este projeto em sua pesquisa, considere citar o repositório:


@misc{Almeida2018,

  author = {Almeida, Rafael J. A.},

  title = {LeIA - Léxico para Inferência Adaptada},

  year = {2018},

  publisher = {GitHub},

  journal = {GitHub repository},

  howpublished = {\url{https://github.com/rafjaa/LeIA}}

}



O léxico VADER original é descrito no _paper_:


@inproceedings{gilbert2014vader,

  title={Vader: A parsimonious rule-based model for sentiment analysis of social media text},

  author={Gilbert, CJ Hutto Eric},

  booktitle={Eighth International Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM-14). Available at (20/04/16) http://comp. social. gatech. edu/papers/icwsm14. vader. hutto. pdf},

  year={2014}

}