Due approcci alla sentiment polarity classification di tweet per la lingua italiana

Di Gennaro, Pierluigi (2017) Due approcci alla sentiment polarity classification di tweet per la lingua italiana. [Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in Informatica [LM-DM270]
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Abstract

Questo lavoro di tesi si pone l'obiettivo di fornire un'ampia panoramica sull'attuale stato dell'arte della ricerca sulla sentiment analysis mostrando le metodologie, le tecniche e le applicazioni realizzate negli ultimi anni e di presentare le implementazioni concrete (ed i risultati ottenuti) di due diversi sistemi per la sentiment polarity classification di tweet per la lingua italiana. Il primo sistema (FICLIT+CS@Unibo System) utilizza un approccio basato sull'orientamento semantico tramite la realizzazione e l'utilizzo di un lessico annotato e la propagazione della polarità lungo alberi sintattici mentre il secondo utilizza algoritmi stocastico/statistici di machine learning per la creazione di un modello generalizzato per la classificazione del sentimento a partire da un training set annotato.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea magistrale)
Autore della tesi
Di Gennaro, Pierluigi
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Indirizzo
Curriculum B: Tecnologie informatiche
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
analisi del sentimento,apprendimento automatico,classificatore testuale,twitter sentiment polarity classification,sentiment analysis,Support Vector Machine,lessico annotato
Data di discussione della Tesi
16 Marzo 2017
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