@inproceedings{americo-pardo-2026-exploracao,
title = "Explora{\c{c}}{\~a}o de m{\'e}todos simb{\'o}licos para detec{\c{c}}{\~a}o de emo{\c{c}}{\~o}es para o portugu{\^e}s",
author = "Americo, Stephanie Briere and
Pardo, Thiago Alexandre Salgueiro",
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. 2",
month = apr,
year = "2026",
address = "Salvador, Brazil",
publisher = "Association for Computational Linguistics",
url = "https://aclanthology.org/2026.propor-2.23/",
pages = "159--169",
ISBN = "979-8-89176-387-6",
abstract = "Este trabalho investiga m{\'e}todos simb{\'o}licos para a detec{\c{c}}{\~a}o de emo{\c{c}}{\~o}es em textos em portugu{\^e}s, considerando m{\'u}ltiplos c{\'o}rpus, dom{\'i}nios e diferentes configura{\c{c}}{\~o}es de pr{\'e}-processamento. Os resultados mostram grande varia{\c{c}}{\~a}o no desempenho absoluto entre dom{\'i}nios, mas estabilidade no desempenho relativo entre os m{\'e}todos, evidenciando a influ{\^e}ncia das propriedades do c{\'o}rpus e o gradiente entre complexidade e interpretabilidade. A inclus{\~a}o da classe neutra tende a degradar o desempenho ao aumentar a ambiguidade e, frequentemente, o desbalanceamento entre classes, enquanto um pr{\'e}-processamento mais extensivo beneficia especialmente abordagens simb{\'o}licas. A an{\'a}lise qualitativa indica que parte dos erros decorre de ambiguidades lingu{\'i}sticas, do grande espa{\c{c}}o para subjetividade no processo de anota{\c{c}}{\~a}o e das pr{\'o}prias nuances emocionais, refor{\c{c}}ando a import{\^a}ncia de avalia{\c{c}}{\~o}es comparativas multi-dom{\'i}nio."
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<title>Exploração de métodos simbólicos para detecção de emoções para o português</title>
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<abstract>Este trabalho investiga métodos simbólicos para a detecção de emoções em textos em português, considerando múltiplos córpus, domínios e diferentes configurações de pré-processamento. Os resultados mostram grande variação no desempenho absoluto entre domínios, mas estabilidade no desempenho relativo entre os métodos, evidenciando a influência das propriedades do córpus e o gradiente entre complexidade e interpretabilidade. A inclusão da classe neutra tende a degradar o desempenho ao aumentar a ambiguidade e, frequentemente, o desbalanceamento entre classes, enquanto um pré-processamento mais extensivo beneficia especialmente abordagens simbólicas. A análise qualitativa indica que parte dos erros decorre de ambiguidades linguísticas, do grande espaço para subjetividade no processo de anotação e das próprias nuances emocionais, reforçando a importância de avaliações comparativas multi-domínio.</abstract>
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[Exploração de métodos simbólicos para detecção de emoções para o português](https://aclanthology.org/2026.propor-2.23/) (Americo & Pardo, PROPOR 2026)
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