Identificação de Temas em Comentários de Restaurantes usando BERT e Modelos de Linguagem Generativa

Abstract

Este estudo investiga a aplicação de técnicas avançadas de processamento de linguagem natural (PLN) para classificar comentários sobre restaurantes de alta gastronomia no Brasil. Utilizando 4.000 sentenças de plataformas como Google Reviews, TripAdvisor e Yelp, são comparados os desempenhos de Regressão Logística Multirrótulo, BERTimbau e Sabia. O BERTimbau apresentou melhor desempenho, com macro F1-Score de 0.88 e micro F1-Score de 0.92. A análise revela variações temáticas significativas quando se observam os restaurantes individualmente, destacando a eficácia dos modelos pré-treinados em PLN e sugerindo direções para pesquisas futuras.