Analisi della polarità su chat di livestreaming

Foschini, Federico (2016) Analisi della polarità su chat di livestreaming. [Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in Informatica [LM-DM270]
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Abstract

La Sentiment analysis, nata nell'ambito dell’informatica, è una delle aree di ricerca più attive nel campo dell’analisi del linguaggio naturale e si è diffusa ampiamente anche in altri rami scientifici come ad esempio le scienze sociali, l’economia e il marketing. L’enorme diffusione della sentiment analysis coincide con la crescita dei cosiddetti social media: siti di commercio e recensioni di prodotti, forum di discussione, blog, micro-blog e di vari social network. L'obiettivo del presente lavoro di tesi è stato quello di progettare un sistema di sentiment analysis in grado di rilevare e classificare le opinioni e i sentimenti espressi tramite chat dagli utenti della piattaforma di video streaming Twitch.tv. Per impostare ed organizzare il lavoro, giungendo quindi alla definizione del sistema che ci si è proposti di realizzare, sono stati utilizzati vari modelli di analisi in particolare le recurrent neural networks (RNNLM) e sistemi di word embedding (word2vec),nello specifico i Paragraph Vectors, applicandoli, dapprima, su dati etichettati in maniera automatica attraverso l'uso di emoticon e, successivamente, su dati etichettati a mano.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea magistrale)
Autore della tesi
Foschini, Federico
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Indirizzo
Curriculum A: Scienze informatiche
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
polarity, sentiment analysis chat NLP word2vec wordembedding RNNLM liblinear
Data di discussione della Tesi
17 Marzo 2016
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