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Analisi del sentiment di testi X con il deep learning

About Analisi del sentiment di testi X con il deep learning

L'analisi del sentiment è una delle applicazioni di classificazione del testo dell'elaborazione del linguaggio naturale, che consiste nell'assegnare una categoria appropriata al contenuto di una frase, di un testo o di un documento, sulla base di un'elaborazione del testo (precedentemente non strutturato). Questa classificazione viene effettuata assegnando una polarità di sentiment: positiva, negativa o neutra a una frase o a un documento, oppure assegnando un'emozione identificata nella frase.L'analisi del sentiment è attualmente uno strumento potente in varie applicazioni per diversi settori. Può essere applicata a diversi settori: tessile, automobilistico, alimentare, manifatturiero, ecc. o anche in agenzie governative, università, tra gli altri, ma in particolare in spazi dove i dati vengono raccolti quotidianamente. Pertanto, l'uso di questo tipo di strategia sta diventando sempre più importante. Dai dati generati e conservati per anni, si possono trarre inferenze che aiutano a convalidare, sostenere o bloccare qualsiasi tipo di decisione.

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  • Language:
  • Italian
  • ISBN:
  • 9786207034307
  • Binding:
  • Paperback
  • Pages:
  • 88
  • Published:
  • January 9, 2024
  • Dimensions:
  • 150x6x220 mm.
  • Weight:
  • 149 g.
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Description of Analisi del sentiment di testi X con il deep learning

L'analisi del sentiment è una delle applicazioni di classificazione del testo dell'elaborazione del linguaggio naturale, che consiste nell'assegnare una categoria appropriata al contenuto di una frase, di un testo o di un documento, sulla base di un'elaborazione del testo (precedentemente non strutturato). Questa classificazione viene effettuata assegnando una polarità di sentiment: positiva, negativa o neutra a una frase o a un documento, oppure assegnando un'emozione identificata nella frase.L'analisi del sentiment è attualmente uno strumento potente in varie applicazioni per diversi settori. Può essere applicata a diversi settori: tessile, automobilistico, alimentare, manifatturiero, ecc. o anche in agenzie governative, università, tra gli altri, ma in particolare in spazi dove i dati vengono raccolti quotidianamente. Pertanto, l'uso di questo tipo di strategia sta diventando sempre più importante. Dai dati generati e conservati per anni, si possono trarre inferenze che aiutano a convalidare, sostenere o bloccare qualsiasi tipo di decisione.

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