Analisi della polarità su chat di livestreaming


Autoria(s): Foschini, Federico
Contribuinte(s)

Tamburini, Fabio

Data(s)

17/03/2016

Resumo

La Sentiment analysis, nata nell'ambito dell’informatica, è una delle aree di ricerca più attive nel campo dell’analisi del linguaggio naturale e si è diffusa ampiamente anche in altri rami scientifici come ad esempio le scienze sociali, l’economia e il marketing. L’enorme diffusione della sentiment analysis coincide con la crescita dei cosiddetti social media: siti di commercio e recensioni di prodotti, forum di discussione, blog, micro-blog e di vari social network. L'obiettivo del presente lavoro di tesi è stato quello di progettare un sistema di sentiment analysis in grado di rilevare e classificare le opinioni e i sentimenti espressi tramite chat dagli utenti della piattaforma di video streaming Twitch.tv. Per impostare ed organizzare il lavoro, giungendo quindi alla definizione del sistema che ci si è proposti di realizzare, sono stati utilizzati vari modelli di analisi in particolare le recurrent neural networks (RNNLM) e sistemi di word embedding (word2vec),nello specifico i Paragraph Vectors, applicandoli, dapprima, su dati etichettati in maniera automatica attraverso l'uso di emoticon e, successivamente, su dati etichettati a mano.

Formato

application/pdf

Identificador

http://amslaurea.unibo.it/10561/1/Analisi_della_polarita_su.pdf

Foschini, Federico (2016) Analisi della polarità su chat di livestreaming. [Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in Informatica [LM-DM270] <http://amslaurea.unibo.it/view/cds/CDS8028/>

Relação

http://amslaurea.unibo.it/10561/

Direitos

info:eu-repo/semantics/openAccess

Palavras-Chave #polarity, sentiment analysis chat NLP word2vec wordembedding RNNLM liblinear #scuola :: 843899 :: Scienze #cds :: 8028 :: Informatica [LM-DM270] #indirizzo :: 741 :: Curriculum A: Scienze informatiche #sessione :: terza
Tipo

PeerReviewed