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Apprendere le emozioni utilizzando tecniche di rilevamento automatico degli affetti (in Italian)
Belin, Thomas
Synopsis "Apprendere le emozioni utilizzando tecniche di rilevamento automatico degli affetti (in Italian)"
In un mondo progressivamente digitalizzato, è lecito chiedersi se un giorno l'umanità dovrà essere ridefinita. Se i processi chimici, come le emozioni, saranno un giorno compresi da "esseri digitali", l'umanità entrerà probabilmente nell'era "Transisto-Sapiens". In questo progetto ci si concentra sull'identificazione dei sentimenti nei testi. Estratti da Twitter, un social media che permette alla sua comunità di rispondere alla domanda: "cosa stai facendo?" in 140 caratteri, questi testi mostrano solitamente una mancanza di struttura grammaticale. L'approccio classico, che prevede l'utilizzo di strumenti come un parser di frasi o un POS tagger, non è applicabile. Infatti, dato che il contenuto informativo è scarso, una politica di riduzione delle caratteristiche troppo rigida spesso non porterebbe a nessun testo. L'interesse è quindi quello di valutare l'accuratezza che ci si può aspettare su un corpus non pre-elaborato. Concentrandosi solo sulle caratteristiche di superficie, è necessaria una metrica che misuri il contenuto emotivo di un particolare concetto. Per quanto ne sa l'autore, finora non ne è stata fatta nessuna. Utilizzando WordNet e il modello affettivo di Plutchik, è stata progettata una semplice metrica basata sui bordi.
