Predizione della struttura di un argomento con feature di stance classification

Ruggeri, Federico (2018) Predizione della struttura di un argomento con feature di stance classification. [Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in Ingegneria informatica [LM-DM270]
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Abstract

Nell'ultimo decennio i settori di ricerca nell'ambito dell'elaborazione automatica del linguaggio naturale (NLP) hanno acquisito sempre maggiore interesse, in concomitanza con l'introduzione continua di strumenti di machine learning innovativi. In generale, seppur sia comunque presente un'ambizione ideologica, l'interesse principale è riconducibile ad un piano prettamente applicativo, di natura sociale o politica, dove l'introduzione di nuove informazioni può apportare un notevole miglioramento in molti processi di interesse reale e contribuire all'indagine di nuove tendenze e/o conflitti. Il potenziale riscontrato nei presenti ambiti di ricerca ha attirato l'attenzione di aziende di notevole portata, al punto da finanziare progetti ambiziosi volti a rispondere a necessità emergenti proprie di molteplici realtà di diversa natura. A partire da queste premesse, il presente elaborato si pone come obiettivo la definizione di un modello atto a individuare punti di affinità tra due specifiche attività di recente interesse, denominate stance classification e argument structure prediction. I primi due capitoli introducono rispettivamente i concetti di stance classification e argumentation mining, soffermandosi, in particolar modo, sulle tecniche e le metodologie impiegate. Il terzo capitolo affronta il tema della definizione di uno strumento di classificazione comparabile con lo stato dell'arte nell'ambito della stance classification. Il quarto capitolo si interessa principalmente dell'individuazione di un legame tra i due settori di ricerca presi in esame, per poi mettere a confronto alcune tecniche specifiche attualmente impiegate per l'argument structure prediction con le principali adottate nell'ambito della stance classification. Infine, nel quinto e ultimo capitolo viene proposto un nuovo corpus per la sperimentazione degli stessi approcci impiegati nel capitolo precedente, con particolare attenzione a proporre degli opportuni test di confronto e di verifica.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea magistrale)
Autore della tesi
Ruggeri, Federico
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
stance classification,argumentation mining,argument structure prediction,artificial intelligence,machine learning
Data di discussione della Tesi
8 Febbraio 2018
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