@inproceedings{pereira-etal-2026-analise,
title = "An{\'a}lise de Sentimento Baseada em Aspectos no Dom{\'i}nio de Acomoda{\c{c}}{\~o}es Utilizando o modelo {BERT}imbau",
author = "Pereira, Franco Noronha and
Freitas, Larissa Astrogildo de and
Corr{\^e}a, Ulisses Brisolara",
editor = "Souza, Marlo and
de-Dios-Flores, Iria and
Santos, Diana and
Freitas, Larissa and
Souza, Jackson Wilke da Cruz and
Ribeiro, Eug{\'e}nio",
booktitle = "Proceedings of the 17th International Conference on Computational Processing of {P}ortuguese ({PROPOR} 2026) - Vol. 1",
month = apr,
year = "2026",
address = "Salvador, Brazil",
publisher = "Association for Computational Linguistics",
url = "https://aclanthology.org/2026.propor-1.82/",
pages = "830--837",
ISBN = "979-8-89176-387-6",
abstract = "Este trabalho investiga a aplica{\c{c}}{\~a}o do modelo monol{\'i}ngue BERTimbau para a An{\'a}lise de Sentimentos Baseada em Aspectos (ABSA) em portugu{\^e}s, visando estabelecer um baseline robusto para o dom{\'i}nio hoteleiro. S{\~a}o comparadas duas estrat{\'e}gias via fine-tuning: uma abordagem pipeline (extra{\c{c}}{\~a}o seguida de classifica{\c{c}}{\~a}o) e uma abordagem end-to-end (multitarefa com esquema de tags colapsadas). Avaliadas no conjunto de dados da competi{\c{c}}{\~a}o ABSAPT 2024, os resultados evidenciam um trade-off arquitetural: o pipeline favorece a revoca{\c{c}}{\~a}o na extra{\c{c}}{\~a}o de aspectos (F1: 0,840), enquanto o end-to-end prioriza a precis{\~a}o, mas sofre com a dispers{\~a}o de classes. A an{\'a}lise composta demonstra desempenho competitivo (Medida-F 0,72 para ambos), oferecendo um ponto de partida para futuras investiga{\c{c}}{\~o}es em arquiteturas h{\'i}bridas e generativas para o portugu{\^e}s."
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<title>Análise de Sentimento Baseada em Aspectos no Domínio de Acomodações Utilizando o modelo BERTimbau</title>
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<abstract>Este trabalho investiga a aplicação do modelo monolíngue BERTimbau para a Análise de Sentimentos Baseada em Aspectos (ABSA) em português, visando estabelecer um baseline robusto para o domínio hoteleiro. São comparadas duas estratégias via fine-tuning: uma abordagem pipeline (extração seguida de classificação) e uma abordagem end-to-end (multitarefa com esquema de tags colapsadas). Avaliadas no conjunto de dados da competição ABSAPT 2024, os resultados evidenciam um trade-off arquitetural: o pipeline favorece a revocação na extração de aspectos (F1: 0,840), enquanto o end-to-end prioriza a precisão, mas sofre com a dispersão de classes. A análise composta demonstra desempenho competitivo (Medida-F 0,72 para ambos), oferecendo um ponto de partida para futuras investigações em arquiteturas híbridas e generativas para o português.</abstract>
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[Análise de Sentimento Baseada em Aspectos no Domínio de Acomodações Utilizando o modelo BERTimbau](https://aclanthology.org/2026.propor-1.82/) (Pereira et al., PROPOR 2026)
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