{"id":2536,"date":"2019-11-06T13:47:30","date_gmt":"2019-11-06T13:47:30","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=2536"},"modified":"2024-08-31T16:29:34","modified_gmt":"2024-08-31T21:29:34","slug":"selezionare-un-set-di-dati-per-lanalisi-del-sentiment","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/it\/selecting-a-sentiment-analysis-dataset\/","title":{"rendered":"Cosa bisogna sapere prima di scegliere un set di dati per l'analisi del sentimento"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Indice dei contenuti<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Allinea la tabella dei contenuti\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/selecting-a-sentiment-analysis-dataset\/#What_You_Should_Know_Before_You_Select_a_Sentiment_Analysis_Dataset\" >Cosa bisogna sapere prima di scegliere un set di dati per l'analisi del sentimento<\/a><ul class='ez-toc-list-level-2' ><li class='ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/selecting-a-sentiment-analysis-dataset\/#Why_do_you_need_a_sentiment_analysis_dataset_for_training\" >Perch\u00e9 \u00e8 necessario un dataset di sentiment analysis per l'addestramento?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/selecting-a-sentiment-analysis-dataset\/#Primary_Training_Datasets_IMDB_and_Amazon_Review_Databases\" >Set di dati primari per l'addestramento: Database di recensioni IMDB e Amazon<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/selecting-a-sentiment-analysis-dataset\/#Limitations_in_Applicability_of_the_IMDB_and_Amazon_Sentiment_Analysis_Datasets\" >Limitazioni nell'applicabilit\u00e0 dei dataset IMDB e Amazon Sentiment Analysis<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h1><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_You_Should_Know_Before_You_Select_a_Sentiment_Analysis_Dataset\"><\/span>Cosa si deve sapere prima di scegliere un<br \/>Set di dati per l'analisi del sentimento<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1>\n<pre><code>    <h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Why_do_you_need_a_sentiment_analysis_dataset_for_training\"><\/span><strong>Perch\u00e9 \u00e8 necessario un dataset di sentiment analysis per l'addestramento?<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>I modelli di sentiment sono un tipo di algoritmo di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che determina la polarit\u00e0 di un testo. In altre parole, un modello di sentiment predice se l'opinione espressa in un testo \u00e8 positiva, negativa o neutra. Questi modelli forniscono un potente strumento per ottenere approfondimenti su grandi insiemi di dati basati sulle opinioni, come i post sui social media e le recensioni dei prodotti. Ad esempio, un venditore sul mercato di Amazon pu\u00f2 utilizzare un modello di sentiment per valutare rapidamente migliaia di recensioni e valutare la soddisfazione dei clienti per i suoi prodotti. I modelli di sentiment possono anche essere utilizzati per prevedere le recensioni di un nuovo prodotto, confrontando i metadati del prodotto con prodotti simili e analizzando le recensioni di questi ultimi.<\/code><\/pre>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Come tutti gli algoritmi di apprendimento automatico, i modelli di sentiment richiedono grandi insiemi di dati di addestramento etichettati per essere sviluppati e messi a punto, chiamati anche dataset di sentiment analysis di addestramento. Il primo passo nello sviluppo del modello richiede un set di dati di sentiment analysis composto da decine di migliaia di affermazioni gi\u00e0 etichettate come positive, negative o neutre. Trovare dati di addestramento \u00e8 difficile, perch\u00e9 un esperto umano deve determinare ed etichettare la polarit\u00e0 di ogni affermazione nei dati di addestramento. Disporre di un set di dati di addestramento gi\u00e0 pronto ed etichettato riduce notevolmente il tempo e lo sforzo necessari per sviluppare un modello di sentiment. Due di questi dataset di sentiment frequentemente utilizzati per l'addestramento sono i database di Internet Movie Database (IMDB) e di recensioni di Amazon.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Primary_Training_Datasets_IMDB_and_Amazon_Review_Databases\"><\/span><strong>Set di dati primari per l'addestramento: Database di recensioni IMDB e Amazon<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>I database di recensioni di IMDB e Amazon sono quasi ideali per l'addestramento dei modelli di sentiment (per maggiori informazioni sui loro limiti si veda il seguito), in quanto si tratta di set di dati gi\u00e0 pronti di sentimenti facilmente etichettabili. La polarit\u00e0 di queste recensioni pu\u00f2 essere determinata segmentando le recensioni in base al punteggio. Per il database IMBD, le recensioni da 0 a 3 stelle sono tipicamente considerate negative, da 4 a 6 stelle neutre e da 7 a 10 stelle positive. Analogamente, per le recensioni su Amazon, 1-2 stelle sono negative, 3 stelle sono neutre e 4-5 stelle sono positive. Tuttavia, il database delle recensioni di Amazon non \u00e8 cos\u00ec popolare, poich\u00e9 una valutazione da 1 a 5 non ha la fedelt\u00e0 di un sistema da 1 a 10 e il set di dati di Amazon \u00e8 pi\u00f9 complesso e quindi pi\u00f9 difficile da usare.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Il database IMDB \u00e8 stato utilizzato in numerosi studi accademici, tutorial e codici open-source. Il dataset IMDB standard contiene 50.000 recensioni, con un numero pari di recensioni positive e negative. In generale, il database IMDB \u00e8 pi\u00f9 popolare di quello Amazon, in quanto fornisce un set di dati pi\u00f9 piccolo e pi\u00f9 facile da manipolare. Il dataset IMDB \u00e8 un potente strumento per sviluppare le competenze necessarie per andare a sviluppare modelli di sentiment pi\u00f9 avanzati.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Il dataset di recensioni di Amazon presenta i vantaggi della dimensione e della complessit\u00e0. Amazon ha raccolto recensioni per oltre 20 anni e offre un set di dati con oltre 130 milioni di sentimenti etichettati. Il dataset di Amazon offre anche l'ulteriore vantaggio di contenere recensioni in pi\u00f9 lingue. Il dataset di Amazon fornisce inoltre recensioni etichettate come \"false\" o tendenziose. Grazie alle sue dimensioni e alla sua complessit\u00e0, il dataset Amazon consente di sviluppare modelli di sentiment pi\u00f9 sofisticati. Il dataset Amazon offre inoltre una maggiore utilit\u00e0, dato che la previsione delle prestazioni dei prodotti attraverso la modellazione del sentiment \u00e8 una componente critica per il rilascio di prodotti moderni.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Limitations_in_Applicability_of_the_IMDB_and_Amazon_Sentiment_Analysis_Datasets\"><\/span><strong>Limitazioni nell'applicabilit\u00e0 dei dataset IMDB e Amazon Sentiment Analysis<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Per quanto questi database consentano di risparmiare tempo e fatica per l'addestramento dei modelli di sentiment, non sono privi di limiti. Data la natura quantitativa delle recensioni, l'applicazione dei modelli addestrati con questi database a opinioni qualitative, come i tweet, comporta una perdita di accuratezza. Inoltre, per il database IMBD, le recensioni sono altamente soggettive rispetto alle preferenze degli spettatori, il che pu\u00f2 falsare i risultati. Allo stesso modo, per il database di Amazon, le recensioni parziali o \"false\" sono comuni. Un'ulteriore complicazione di qualsiasi database di sentiment \u00e8 l'incapacit\u00e0 innata del modello di riconoscere il sarcasmo, che pu\u00f2 essere comune tra le recensioni.<\/p>\n<p>Inoltre, le parole chiave (caratteristiche) trovate durante il processo di formazione sono limitate quando si lavora con le recensioni. Le recensioni tendono spesso a essere ripetitive e a contenere un sottoinsieme limitato di termini chiave. Inoltre, le recensioni contengono alcuni termini che non sono comuni nelle normali dichiarazioni di opinione, come \"colonna sonora debole\". A causa dell'unicit\u00e0 di alcuni termini chiave e della mancanza di diversit\u00e0 dei termini chiave, l'applicazione di modelli di sentiment addestrati su questi database pu\u00f2 portare a risultati non ottimali. Ad esempio, se un'azienda vuole usare un modello di sentiment per prevedere la reazione a un cambiamento di politica, un modello addestrato su un database di recensioni avrebbe difficolt\u00e0 a fare questa previsione, dato che la reazione non sar\u00e0 una valutazione quantitativa di un prodotto.<\/p>\n<p>In sintesi, i modelli di sentiment sono uno strumento potente per le aziende moderne, e questi modelli richiedono un ampio set di dati di analisi del sentiment per l'addestramento. I database delle recensioni di IMDB e Amazon sono due database di sentiment comuni e facilmente accessibili, molto utilizzati per l'addestramento dei modelli di sentiment. Pur rappresentando uno strumento utile per l'addestramento dei modelli di sentiment, questi database presentano degli aspetti negativi che devono essere presi in considerazione.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Siete interessati a saperne di pi\u00f9 sul caso d'uso ML di Skim AI? Leggete <a href=\"http:\/\/skimai.com\/it\/50000-siti-web-e-10000-ore\/\">qui<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ogni modello di sentiment richiede dati di addestramento, detti dataset di analisi del sentiment. 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