Commenti a: Come misurare il “sentiment” su Twitter

Di: heppni love webmarketing

heppni love webmarketing — Fri, 06 May 2011 08:26:06 +0000

Sto lavoricchiando sul discorso di Paolo. Purtroppo è solo in inglese per ora, ma i risultati sono davvero interessanti.

Di: Paolo

Paolo — Fri, 01 Apr 2011 14:24:44 +0000

discorso complesso quello della semantica, poi magari a davide mando mail, dato che c’eravamo già sentiti in passato su qs punti, anche se in fretta. E vorrei ora approfondirli. cmq esistono diversi articoli di ricerca sul sentiment su twitter, tra cui qs del mi amico marco pennnacchiotti, che lavora a yahoo! http://www.marcopennacchiotti.com/pro/publications/CIKM_2010.pdf che abbraccia tematiche sentiment e controversial da vicino. in breve la sentiment a livello industriale in italia è scarsa, non entro in dettaglio su qs punto x’ ci lavoro, cmq i tools che ci sono, sebbene in certi casi ben proposti, non hanno copertura vasta (cioè possono essere anche precisi in determinati casi, ma quando analizzi qualsiasi post, quindi anche di domini non certificati, di qualsiasi categoria, magari di livello anche dettagliato, … è tutt’altra partita). I problemi sono molteplici: usando solo il lessico è difficile, anche con buoni algoritmi (tipo i vari compattatori di spazi vettoriali: LSA, LDA etc etc) anche in abbin con buoni classificatori con buoni kernel con buono tutto. Usando anche parser grammaticali non è così immediato riconoscere gli attributi/contesti/sintagmi come good/bad , e ci sono anche problemi di tempi e di complessità del servizio …. quindi in soldoni: se, dato il web generalista, vuoi fare sentiment su il 50% dei casi in maniera buona ti bastano un po’ di lessici, kwds e matricette. Se invece vuoi coprire l’80-90% in maniera equivalent buona, occorre utilizzare algo complessi e costosi, in altre parole progetti come quello del jeapardy ibm http://www-03.ibm.com/innovation/us/watson/what-is-watson/index.html (una cosa che tra macchine, persone, banda e roba varia, costa una madonna..basti dire che i 50 ricercatori di nlp, machine learning in quel progetto guadagnano dai 150K-400K $ / years)

Di: micscarpinato

micscarpinato — Thu, 31 Mar 2011 17:38:48 +0000

Anche io ho fatto un test a partire dal cognome del nostro amato premier e secondo me il più affidabile è tweetfeel

Di: Trovare domini scaduti

Trovare domini scaduti — Thu, 31 Mar 2011 17:18:48 +0000

Concordo in toto, il futuro e la semantica anche in questo contesto

Di: Emanuela

Emanuela — Thu, 31 Mar 2011 09:51:14 +0000

… senza considerare il fatto che l’analisi è valida solo per la lingua inglese. Anch’io ho fatto un test, che si è rivelato fallimentare. Twitter Sentiment non trova nulla, TweetFeel mi mostra tweet che non c’entrano nulla con la parola chiave cercata e twitrratr mi dà un generico 11%neutral mostrandomi tweet che ancora una volta non hanno alcuna attinenza con il termine ricercato.

Grazie Taglia, per avermi fatto perdere un quarto d’ora )

PS: Questo commento che contiene ‘grazie’ e la faccina sorridente, sarebbe considerato positivo?