Comparação de Abordagens de Análise de Sentimentos Aplicadas Em Jogos Digitais

Este artigo apresenta uma comparação entre algoritmos de classificação de sentimentos, tendo como base, textos em português extraídos das plataformas Twitter e Steam, a fim de determinar quais são os que tem um melhor desempenho para classificar feedbacks de usuários no contexto de jogos digitais. Na plataforma Twitter, o melhor algoritmo foi Stacking com meta-classificador Support Vector Machine alcançando 81,5% de Acurácia. Já na plataforma Steam, o melhor algoritmo foi Stacking com metaclassificador Random Forest, alcançando 82,8% de Acurácia. Os resultados mostram que o desempenho de cada algoritmo tende a melhorar quando utilizados dados da Steam