Tipi e approcci di sentiment analysis

Sentiment Analysis con Python

Violeta Misheva

Data Scientist

Livelli di granularità

  1. Livello documento

  2. Livello frase

  3. Livello aspetto

La fotocamera di questo telefono è piuttosto buona, ma la batteria delude.

Sentiment Analysis con Python

Tipi di algoritmi di sentiment analysis

  • Basati su regole/lessici

nice:+2, good:+1, terrible: -3 ...

Today was a good day.

  Today: 0, was:0, a:0, good:+1, day:0
  Valenza totale: +1

 

  • Automatici/Machine learning
Sentiment Analysis con Python

Qual è la valenza di una frase?

text = "Today was a good day."

from textblob import TextBlob

my_valence = TextBlob(text)
my_valence.sentiment

Sentiment(polarity=0.7, subjectivity=0.6000000000000001)
Sentiment Analysis con Python

Automatici o basati su regole?

Automatici/Machine learning

  • Si basano su dati storici etichettati
  • Possono richiedere tempo per l'addestramento
  • I modelli più recenti di machine learning sono molto potenti

Basati su regole/lessici

  • Si basano su punteggi di valenza definiti manualmente
  • Le parole possono avere polarità diverse a seconda del contesto
  • Possono essere molto veloci
Sentiment Analysis con Python

Esercitiamoci!

Sentiment Analysis con Python

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