@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://preview.aclanthology.org/ingest-dnd/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."
}