Analisi del sentiment
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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
[modifica | modifica wikitesto]Gli approcci esistenti all'analisi del sentiment possono essere raggruppati in 4 categorie principali[1]:
- spotting di parole chiave;
- affinità lessicale;
- metodi statistici;
- tecniche di livello concettuale.
La prima classifica il testo da categorie influenti basata sulla presenza di parole influenti non ambigue come contento, triste, impaurito, annoiato[2]. L'affinità lessicale non rileva solamente le parole influenzanti, ma anche assegna arbitrariamente alle parole una probabile affinità a emozioni particolari[3]. 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[4]. 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[5]. 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[6].
Sentiment analysis e Web 2.0
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Risorse di analisi del sentiment
[modifica | modifica wikitesto]Vocabolari sentiment e parole:
- Affective Norms for English Words (ANEW);[7][8]
- SenticNet;[9][10][9]
- SentiWordNet;[11][12]
- WordNet-Affect.[13][14]
Analizzatori di sentiment:
- AlchemyAPI[15] (commercial);
- BitextAPI[16] (commercial);
- Semantria[17] (commercial);
- Sentiment140[18] (commercial, for Twitter);
- Stanford NLP[19] (academic);
- Twinword[20] (commercial, free / unlimited);
- Werfamous[21] (free);
- WordStat[22] (commercial);
- Buzzlogix[23] (free and commercial versions).
Documenti con annotazioni manuali di sentiment che possono essere usati per valutare gli algoritmi):
- Twitter dataset in 4 languages[24] (12,500 tweet).
Note
[modifica | modifica wikitesto]- ^ 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.
- ^ 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).
- ^ 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).
- ^ 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.
- ^ 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.
- ^ Erik Cambria e Amir Hussain, Sentic Computing: Techniques, Tools, and Applications (PDF), Springer, 2012.
- ^ generating the Affective Norms for English Words (ANEW) dataset, su tomlee.wtf.
- ^ 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.
- ^ a b SenticNet, su sentic.net.
- ^ 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.
- ^ 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.
- ^ SentiWordNet, su cnr.it. URL consultato il 7 febbraio 2016 (archiviato dall'url originale il 26 novembre 2017).
- ^ 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).
- ^ Manuela Speranza, FBK, WordNet Domains, su fbk.eu.
- ^ Copia archiviata, su alchemyapi.com. URL consultato il 7 febbraio 2016 (archiviato dall'url originale il 21 settembre 2009).
- ^ https://www.bitext.com/
- ^ Semantria Web Demo - semantria.com, su semantria.com.
- ^ API - Sentiment140 - A Twitter Sentiment Analysis Tool, su sentiment140.com. URL consultato il 7 febbraio 2016 (archiviato dall'url originale il 3 marzo 2016).
- ^ Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank, su Deeply Moving: Deep Learning for Sentiment Analysis.
- ^ Twinword Sentiment Analysis API Web Demo, su twinword.com.
- ^ A Twitter and web sentiment analysis tool, su werfamous.com. URL consultato il 31 gennaio 2021 (archiviato dall'url originale il 14 agosto 2018).
- ^ Content analysis software for sentiment analysis, su provalisresearch.com.
- ^ (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).
- ^ 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).
Altri progetti
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Wikimedia Commons contiene immagini o altri file su analisi del sentiment
Collegamenti esterni
[modifica | modifica wikitesto]- (EN) 2008 Survey Article - Opinion mining and sentiment analysis (Pang & Lee)
- (EN) 2011 Survey Article - Comprehensive Review Of Opinion Summarization (Kim et al)
- (EN) 2013 Survey Article - New Avenues in Opinion Mining and Sentiment Analysis (Cambria et al)
- (EN) Sentiment Analysis Article - Sentiment Analysis 101
- (IT) Sentiment Analysis su opinioni di prodotti
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