Tesi etd-10202022-174946 |
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Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
DI DONATO, ANDREA
URN
etd-10202022-174946
Titolo
Political leaning exploiting stance detection on Twitter
Dipartimento
INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE
Corso di studi
COMPUTER ENGINEERING
Relatori
relatore Prof. Avvenuti, Marco
relatore Dott. Tesconi, Maurizio
relatore Dott.ssa Gambini, Margherita
relatore Dott. Tesconi, Maurizio
relatore Dott.ssa Gambini, Margherita
Parole chiave
- political leaning
- stance detection
Data inizio appello
18/11/2022
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
18/11/2092
Riassunto
Starting from a ground-of-truth dataset of Twitter users who expressed support for one of the six most voted Italian political parties and/or their leaders during the 2019 elections, we study several unsupervised approaches using the already developed stance detection framework (Tweets2Stance) to accurately associate the correct political party to each of those users.
File
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Tesi non consultabile. |
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