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Atualmente, existe um grande número de produtos disponíveis em vários sítios Web para negociação. Para conhecer o produto, o vendedor ou o fabricante pede frequentemente aos seus clientes que partilhem as suas opiniões e experiências sobre os produtos que adquiriram. Infelizmente, é uma tarefa muito complicada analisar todos os comentários e decidir se o produto está à altura do nível de satisfação do cliente ou não. O principal problema com estes comentários de avaliação é gerir todos esses comentários e criar uma forma resumida e significativa de avaliação, quer represente um sentido positivo ou feedback sobre o produto, quer seja negativo ou neutro. Assim, a principal tarefa é construir um dicionário de entidades a partir destas avaliações. Este livro centra-se na criação de um modelo para o Lexicon Matching utilizando o Hidden Markov Model (HMM) e o Fuzzy K-Means Clustering. Os resultados indicam que o sistema HMM treinado é muito promissor na execução das tarefas desejadas e alcançou a máxima precisão e exatidão possíveis no caso do Lexicon Matching.