ETD

Archivio digitale delle tesi discusse presso l'Università di Pisa

Tesi etd-09072016-210819


Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
BONDIELLI, ALESSANDRO
URN
etd-09072016-210819
Titolo
Da Facebook a Twitter: Creazione e utilizzo di una risorsa lessicale emotiva per la sentiment analysis di tweet
Dipartimento
FILOLOGIA, LETTERATURA E LINGUISTICA
Corso di studi
INFORMATICA UMANISTICA
Relatori
relatore Prof. Lenci, Alessandro
Parole chiave
  • spazi distribuzionali
  • sentiment
  • social network
  • semantica distribuzionale
  • natural language processing
  • emotion
  • classification
Data inizio appello
26/09/2016
Consultabilità
Completa
Riassunto
La presente tesi di laurea si propone di esporre una ricerca effettuata in ambito di sentiment analysis ed emotion detection su testo prodotto da social network. In particolare ci si è proposti di costruire un sistema di classificazione automatica della polarità dei tweet, prendendo le mosse dal task di Sentiment Polarity Classification (SENTIPOLC) proposto da Evalita per la conferenza 2014. Il presente classificatore è stato sviluppato attraverso l'uso di un SVM in grado di tenere in considerazione sia feature lessicali e non lessicali presenti nel testo, sia la componente emotiva che il testo stesso presenta. Per la componente emotiva si è provveduto alla creazione di uno spazio distribuzionale emotivo partendo da dati testuali ricavati dalla piattaforma di social neworking Facebook.
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