Abstract
Este estudo analisa a influência do idioma no desempenho de algoritmos de aprendizado de máquina em tarefas de classificação de textos. Foram utilizados dois corpora paralelos português-inglês, abrangendo análise de sentimentos e categorização temática de resumos científicos. Diversos algoritmos supervisionados foram avaliados sob diferentes configurações de pré-processamento. Os resultados indicam que não há variações significativas atribuídas exclusivamente ao idioma, indicando a robustez das técnicas frente à mudança linguística. Adicionalmente, constata-se que a tradução automática não compromete o desempenho, o que respalda sua adoção em cenários multilíngues.

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