Riconoscimento della fiducia espressa in linguaggio naturale nelle recensioni online di Amazon: Estrazione affermazioni eterotiche relative al ... un corpus dei clienti Amazon

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Bol L'obiettivo del progetto è rendere Internet un mondo credibile. Questo progetto rappresenta un primo passo verso l'automazione del processo di estrazione della fiducia. Il progetto prevede l'analisi, l'estrazione e il perfezionamento dei dati etici disponibili su Internet. Il progetto è stato avviato con la raccolta di dati da diverse fonti, quali biblioteche online o siti web. Successivamente, i dati sono stati puliti (rimuovendo le parole vuote e i segni di punteggiatura), annotati e si è proceduto alla creazione di un classificatore. L'intero progetto ha subito diverse iterazioni per arrivare a una soluzione affidabile. Il progetto ha utilizzato diverse tecniche di elaborazione del linguaggio naturale, quali l'argument mining e l'analisi del sentiment, nonché algoritmi di apprendimento automatico come i modelli Naive Bayes e Maxent, discussi in dettaglio nella tesi. I software utilizzati sono stati Python e i relativi toolkit per l'elaborazione del linguaggio, quali il Natural Language Toolkit (NLTK) e TextBlob. Il contributo di questo progetto è stato il seguente: è stata raccolta e annotata una ricca quantità di dati e sono stati realizzati due classificatori in grado di estrarre le affermazioni etotiche e classificarle.

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L'obiettivo del progetto è rendere Internet un mondo credibile. Questo progetto rappresenta un primo passo verso l'automazione del processo di estrazione della fiducia. Il progetto prevede l'analisi, l'estrazione e il perfezionamento dei dati etici disponibili su Internet. Il progetto è stato avviato con la raccolta di dati da diverse fonti, quali biblioteche online o siti web. Successivamente, i dati sono stati puliti (rimuovendo le parole vuote e i segni di punteggiatura), annotati e si è proceduto alla creazione di un classificatore. L'intero progetto ha subito diverse iterazioni per arrivare a una soluzione affidabile. Il progetto ha utilizzato diverse tecniche di elaborazione del linguaggio naturale, quali l'argument mining e l'analisi del sentiment, nonché algoritmi di apprendimento automatico come i modelli Naive Bayes e Maxent, discussi in dettaglio nella tesi. I software utilizzati sono stati Python e i relativi toolkit per l'elaborazione del linguaggio, quali il Natural Language Toolkit (NLTK) e TextBlob. Il contributo di questo progetto è stato il seguente: è stata raccolta e annotata una ricca quantità di dati e sono stati realizzati due classificatori in grado di estrarre le affermazioni etotiche e classificarle.


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Merk Edizioni Sapienza
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  • 9786630125337
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