Aplicação de redes LSTM, BiLSTM e CNN-BiLSTM para análise de sentimento em avaliações do Glassdoor

Abstract

Resumo: A pandemia de Covid-19 impôs a transformação digital como um quesito de sobrevivência para as empresas. Neste sentido, o mercado já assolado pela escassez de profissionais de TI, enfrenta uma competição sem precedentes para conquistar especialistas na área, cada vez mais exigentes e valiosos. Para concretizar suas estratégias digitais, as empresas precisam adotar práticas eficazes para atrair e reter talentos, como as baseadas na escuta ativa de profissionais em canais internos e externos. Neste sentido, este artigo tem como objetivo investigar a potencialidade da aplicação de modelos baseados em redes LSTM, BiLSTM e CNN-BiLSTM para a análise de sentimento de avaliações textuais publicadas no site de vagas e recrutamento Glassdoor. Desta forma, espera-se auxiliar empresas no acompanhamento de percepções publicadas por profissionais em relação às suas marcas a fim de aprimorarem suas estratégias de atração e retenção de talentos.