275 Inf. & Soc.:Est., João Pessoa, v.28, n.3, p. 275-286, set./dez. 2018 1 INTRODUÇÃO Análise de sentimento (AS) ou Mineração de Opinião é uma técnica derivada da linguística e da inteligência artifcial utilizada para identifcar opiniões e emoções em documentos textuais, avaliando-os como positivas ou negativas em relação a algum contexto ou objeto aludido, utilizando para isso o processamento automático da linguagem natural (PLN). Segundo Benvenuto, Ribeiro e Araújo (2015, p. 3), polaridade representa o grau de positividade e negatividade de um texto [...] Alguns métodos tratam a polaridade como um resultado discreto binário (positivo ou negativo) ou ternário (positivo, negativo ou neutro) [...]. Força do sentimento representa a intensidade de um sentimento ou da polaridade sendo também uma forma de saída de alguns métodos. Normalmente é um ponto flutuante entre (-1 e 1) [...]. Emoção indica um sentimento específico presente em uma mensagem (ex.: raiva, surpresa, felicidade, etc.). As pesquisas partem do pressuposto de que a orientação semântica (ou polaridade) determina restrições de uso da palavra na língua e mostram, em que medida, o aspecto afetivo, que compõe o signifcado da palavra, pode estar sendo modifcado, se distanciando do que é estabelecido pela norma linguística vigente. ANÁLISE DE SENTIMENTO APLICADA AO ESTUDO DE LETRAS DE MÚSICA Renato Rocha Souza * Lígia Maria Arruda Café ** RESUMO A música vista como objeto informacional é um tema complexo quando aplicado ao campo da organização do conhecimento (OC), principalmente quando se almeja modelar um domínio de forma automatizada. Uma das técnicas que vem despontando como promissora neste setor é a Análise de Sentimento (AS) ou Mineração de Opinião; técnica derivada da inteligência artificial para identificar opiniões e emoções em textos, avaliando- as como positivas ou negativas por meio do processamento automático da linguagem natural. Esta pesquisa registra a experiência com letras de música. Após a extração de letras em várias línguas, em uma fonte específica, por meio de crawlers, tratou-se morfossintaticamente o léxico de letras de música em português do Brasil. Em seguida, aplicou-se a técnica de AS para classificar o corpus segundo a dimensão emocional, o que resultou em um banco de dados de 3.2 GB, com 1616 letras em 38 línguas enriquecido com informações de marcação morfossintática e polaridade emocional para o português. Esta experiência demonstrou que o aspecto afetivo pode ser medido pelo processamento automático da linguagem, especificamente via Análise de Sentimento. Os resultados levam a concluir pela efetividade da AS para letras de música, atestando sua aplicabilidade e contribuição para o avanço de pesquisas no campo a OC neste domínio. Palavra-chave: Letras de música. Análise de sentimento. Processamento automático da linguagem natural. * Doutor em Ciência da Informação pela Universidade Federal de Minas Gerais, Brasil. Professor e Pesquisador da Esco- la de Matemática Aplicada da Fundação Getúlio Vargas, Brasil. Pesquisador da Escola de Ciência da Informação da Uni- versidade Federal de Minas Gerais, Bra- sil. Bolsista de produtividade do CNPq. E-mail: rsouza.fgv@gmail.com. ** Doutora em Linguística pela Univer- sidade Laval, Canadá. Docente perma- nente do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação da Univer- sidade Federal de Santa Catarina, Brasil. Bolsista de produtividade do CNPq. E-mail: ligia.cafe@ufsc.br. relato de pesquisa