Che cos'è la sentiment analysis?
L'analisi del sentimento, nota anche come "opinion mining", è un processo che utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), l'analisi del testo e la linguistica computazionale per identificare ed estrarre informazioni soggettive dai dati testuali. L'obiettivo è quello di determinare il tono emotivo di un testo, classificandolo tipicamente come positivo, negativo o neutro.
Come funziona l'analisi del sentiment
Gli aspetti chiave della sentiment analysis includono:
- Elaborazione del testo: analisi del testo per comprendere il contesto, la sintassi e la semantica delle parole utilizzate.
- Classificazione del sentiment: assegnazione di un punteggio o di una categoria di sentiment al testo in base al suo contenuto e a diversi livelli, come il livello documento, il livello frase o il livello aspetto.
- Estrazione di caratteristiche: identificazione e utilizzo di specifiche caratteristiche linguistiche (come parole, frasi o strutture grammaticali) che indicano il sentiment.
- Apprendimento automatico: impiego di algoritmi e modelli addestrati su insiemi di dati etichettati per prevedere il sentiment in un nuovo testo non visto.
- Applicazioni: utilizzate in varie applicazioni, tra cui l'analisi del feedback dei clienti, il monitoraggio dei social media, le ricerche di mercato e la gestione della reputazione del marchio.
L'analisi del sentimento aiuta a comprendere e quantificare le emozioni espresse nei dati di testo, consentendo alle aziende e ai ricercatori di ottenere informazioni sull'opinione pubblica, sulla soddisfazione dei clienti e sulle tendenze generali del sentimento.
