Studio e Sperimentazione di Character-Level Convolutional Neural Networks per la Sentiment Classification

L'obiettivo di questa tesi progettuale è quello di utilizzare una particolare tipologia di reti neurali, definite Char-CNN ovvero Character-Level Convolutional Neural Networks, per classificare e testare una serie di recensioni di prodotti relativi a differenti contesti commerciali e con differenti linguaggi, in modo tale che il sistema sia poi in grado di riconoscere la classe delle recensioni future. Gli esperimenti sono stati sviluppati sia In-Domain che Cross-Domain, ciò significa che il sistema addestrato è stato valutato sia con recensioni appartenenti allo stesso dominio utilizzato per l'addestramento, sia invece con recensioni appartenenti ad un altro dominio. L'utilità di esperimenti di tipo Cross-Domain è relativa al fatto che preclassificare su un nuovo dominio sia un compito particolarmente oneroso che deve essere effettuato da un uomo. La tesi per cui è incentrata su analizzare l'efficacia di questa tecnica di Deep Learning e sul confronto dei risultati ottenuti con altre tecniche.