Sentiment analysis in Twitter


Autoria(s): Melloncelli, Damiano
Contribuinte(s)

Montesi, Danilo

Data(s)

19/03/2014

Resumo

Gli ultimi anni hanno visto una crescita esponenziale nell’uso dei social media (recensioni, forum, discussioni, blog e social network); le persone e le aziende utilizzano sempre più le informazioni (opinioni e preferenze) pubblicate in questi mezzi per il loro processo decisionale. Tuttavia, il monitoraggio e la ricerca di opinioni sul Web da parte di un utente o azienda risulta essere un problema molto arduo a causa della proliferazione di migliaia di siti; in più ogni sito contiene un enorme volume di testo non sempre decifrabile in maniera ottimale (pensiamo ai lunghi messaggi di forum e blog). Inoltre, è anche noto che l’analisi soggettiva delle informazioni testuali è passibile di notevoli distorsioni, ad esempio, le persone tendono a prestare maggiore attenzione e interesse alle opinioni che risultano coerenti alle proprie attitudini e preferenze. Risulta quindi necessario l’utilizzo di sistemi automatizzati di Opinion Mining, per superare pregiudizi soggettivi e limitazioni mentali, al fine di giungere ad una metodologia di Sentiment Analysis il più possibile oggettiva.

Formato

application/pdf

Identificador

http://amslaurea.unibo.it/6592/1/Melloncelli_Damiano_tesi.pdf

Melloncelli, Damiano (2014) Sentiment analysis in Twitter. [Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in Informatica [LM-DM270] <http://amslaurea.unibo.it/view/cds/CDS8028/>

Relação

http://amslaurea.unibo.it/6592/

Direitos

info:eu-repo/semantics/openAccess

Palavras-Chave #Sentiment Analysis, Opinion Mining, Twitter #scuola :: 843899 :: Scienze #cds :: 8028 :: Informatica [LM-DM270] #indirizzo :: 741 :: Curriculum A: Scienze informatiche #sessione :: terza
Tipo

PeerReviewed