Analisi del sentiment

Analisi del sentimento

L'analisi del sentiment o sentiment analysis (nota anche come opinion mining) è un campo dell'elaborazione del linguaggio naturale che si occupa di costruire sistemi per l'identificazione ed estrazione di opinioni dal testo. Si basa sui principali metodi di linguistica computazionale e di analisi testuale. L'analisi del sentiment è utilizzata in molteplici settori: dalla politica ai mercati azionari, dal marketing alla comunicazione, dall'ambito sportivo a quello delle scienze mediche e naturali, dall'analisi dei social media alla valutazione delle preferenze del consumatore.

Metodi e caratteristiche

Gli approcci esistenti all'analisi del sentiment possono essere raggruppati in 4 categorie principali:

La prima classifica il testo da categorie influenti basata sulla presenza di parole influenti non ambigue come contento, triste, impaurito, annoiato. L'affinità lessicale non rileva solamente le parole influenzanti, ma anche assegna arbitrariamente alle parole una probabile affinità a emozioni particolari. I metodi statistici fanno leva invece su elementi tratti dal machine learning come analisi semantica latente, macchine a vettori di supporto, bag of words e orientazione semantica. Per estrapolare l'opinione in un contesto e ottenerne delle caratteristiche, sono usate le relazioni grammaticali delle parole. Le relazioni sono ottenute da un'analisi sintattica profonda del testo. A differenza delle tecniche puramente sintattiche, gli approcci a livello concettuale fanno leva sugli elementi della rappresentazione della conoscenza come le ontologie e le reti semantiche, e quindi, sono capaci di rilevare semantiche che sono espresse in maniera sottile.

Sentiment analysis e Web 2.0

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Risorse di analisi del sentiment

Vocabolari sentiment e parole:

Analizzatori di sentiment:

Documenti con annotazioni manuali di sentiment che possono essere usati per valutare gli algoritmi):

Note

  1. ↑ Shoshana Zuboff, Il capitalismo della sorveglianza. Il futuro dell'umanità nell'era dei nuovi poteri, trad. Paolo Bassotti, Luiss University Press, Roma, 2019, ISBN 978 88 6105 409 7
  2. ↑ Erik Cambria, Björn Schuller, Yunqing Xia e Catherine Havasi, New Avenues in Opinion Mining and Sentiment Analysis, in IEEE Intelligent Systems, vol. 28, n. 2, 2013, pp. 15-21, DOI:10.1109/MIS.2013.30.
  3. ↑ Andrew Ortony, G Clore e A Collins, The Cognitive Structure of Emotions (PDF), Cambridge Univ. Press, 1988 (archiviato dall'url originale il 23 novembre 2015).
  4. ↑ Ryan Stevenson, Joseph Mikels e Thomas James, Characterization of the Affective Norms for English Words by Discrete Emotional Categories (PDF), in Behavior Research Methods, vol. 39, n. 4, 2007, pp. 1020-1024. URL consultato il 7 febbraio 2016 (archiviato dall'url originale il 4 marzo 2016).
  5. ↑ Peter Turney, Thumbs Up or Thumbs Down? Semantic Orientation Applied to Unsupervised Classification of Reviews, in Proceedings of the Association for Computational Linguistics, 2002, pp. 417-424, arXiv:cs.LG/0212032.
  6. ↑ Lipika Dey e S. K. Mirajul Haque, Opinion Mining from Noisy Text Data, in Proceedings of the second workshop on Analytics for noisy unstructured text data, p.83-90, 2008.
  7. ↑ Erik Cambria e Amir Hussain, Sentic Computing: Techniques, Tools, and Applications (PDF), Springer, 2012.
  8. ↑ generating the Affective Norms for English Words (ANEW) dataset, su tomlee.wtf.
  9. ↑ Ryan A. Stevenson, Joseph A. Mikels e Thomas W. James, Characterization of the Affective Norms for English Words by discrete emotional categories, in Behavior Research Methods, vol. 39, n. 4, 1º novembre 2007, pp. 1020-1024, DOI:10.3758/BF03192999, ISSN 1554-351X (WC · ACNP).
  10. 1 2 SenticNet, su sentic.net.
  11. ↑ Erik Cambria, Daniel Olsher e Dheeraj Rajagopal, SenticNet 3: A common and common-sense knowledge base for cognition-driven sentiment analysis (PDF), in Proceedings of AAAI, 2014, pp. 1515-1521.
  12. ↑ Stefano Baccianella, Andrea Esuli e Fabrizio Sebastiani, Sentiwordnet 3.0: An enhanced lexical resource for sentiment analysis and opinion mining (PDF), in Proceedings of LREC, 2010, pp. 2200-2204. URL consultato il 5 aprile 2014.
  13. ↑ SentiWordNet, su cnr.it. URL consultato il 7 febbraio 2016 (archiviato dall'url originale il 26 novembre 2017).
  14. ↑ Carlo Strapparava e Alessandro Valitutti, WordNet-Affect: An affective extension of WordNet (PDF), in Proceedings of LREC, 2004, pp. 1083-1086 (archiviato dall'url originale il 3 marzo 2016).
  15. ↑ Manuela Speranza, FBK, WordNet Domains, su fbk.eu.
  16. ↑ Copia archiviata, su alchemyapi.com. URL consultato il 7 febbraio 2016 (archiviato dall'url originale il 21 settembre 2009).
  17. ↑ https://www.bitext.com/
  18. ↑ Semantria Web Demo - semantria.com, su semantria.com.
  19. ↑ API - Sentiment140 - A Twitter Sentiment Analysis Tool, su sentiment140.com. URL consultato il 7 febbraio 2016 (archiviato dall'url originale il 3 marzo 2016).
  20. ↑ Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank, su Deeply Moving: Deep Learning for Sentiment Analysis.
  21. ↑ Twinword Sentiment Analysis API Web Demo, su twinword.com.
  22. ↑ A Twitter and web sentiment analysis tool, su werfamous.com. URL consultato il 31 gennaio 2021 (archiviato dall'url originale il 14 agosto 2018).
  23. ↑ Content analysis software for sentiment analysis, su provalisresearch.com.
  24. ↑ (EN) Text Analysis & Sentiment Analysis API | Buzzlogix, su Buzzlogix | Text Analysis API, Buzzlogix.com. URL consultato il 23 novembre 2015 (archiviato dall'url originale il 25 novembre 2015).
  25. ↑ DAI-Labor > Competence Centers > CC IRML > Datasets > Annotated Sentiment Dataset, su dai-labor.de. URL consultato il 7 febbraio 2016 (archiviato dall'url originale il 29 febbraio 2016).

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