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Sentiment Analysis & Opinion Mining

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Sentiment Analysis & Opinion Mining: un'introduzione ai problemi collegati all'elaborazione automatica del linguaggio.

Veröffentlicht in: Bildung
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Sentiment Analysis & Opinion Mining

  1. 1. SENTIMENT ANALYSIS & OPINION MINING: UN’INTRODUZIONE I Social Media incontrano la Linguistica Computazionale
  2. 2. Campi di applicazione • Brand reputation • Campagne pubblicitarie ed eventi • Opinioni sui prodotti Le aziende possono monitorare (per sé e i concorrenti): • Opinioni dei votanti e previsioni elettorali • Opinioni dei politici • Opinioni dei cittadini In politica: • Felicità: cfr. iHappy di Voices from the Blogs, anche su Twitter e sulla pagina Felicità Metriche sociali: • Film, libri • Viaggi, hotel, ristoranti Analisi di basi dati opinion oriented (recensioni): 26/04/2016 2
  3. 3. Una questione di termini legati dalla soggettività Sentimento  Facoltà e capacità di sentire, in quanto presuppone una valutazione, un discernimento (nella sfera etica o estetica)  Più vicino al sign. di concetto, stima, opinione  Ogni forma di affetto, di impulso dell’animo, di movimento psichico, di emozione  La sfera dei sentimenti, l’affettività (spesso in contrapp. all’attività intellettuale, alla ragione) Opinione  Concetto che una o più persone si formano riguardo a particolari fatti, fenomeni, manifestazioni, quando, mancando un criterio di certezza assoluta per giudicare della loro natura (o delle loro cause, delle loro qualità, ecc.), si propone un’interpretazione personale che si ritiene esatta e a cui si dà perciò il proprio assenso  ≈ avviso, convincimento, convinzione, giudizio, idea, modo di vedere, parere, pensiero, posizione, punto di vista, veduta. ↔ (dato di) fatto, realtà  Confrontiamo il Merriam Webster 26/04/2016 3
  4. 4. Prima di Facebook e Twitter  1994: in ambiente linguistico computazionale, nasce l’interesse per il linguaggio della soggettività nei testi narrativi.  2001: per la prima volta, il market sentiment viene analizzato attraverso i messaggi dei bulletin board finanziari. Esiste una relazione statistica reciproca tra le opinioni dei piccoli investitori e l’andamento del mercato azionario. L’attenzione è rivolta a identificare la polarità del sentimento (positivo, negativo, ev. neutro ovvero assente).  2003: nasce il termine opinion mining: «[…] the ideal opinion-mining tool would “process a set of search results for a given item, generating a list of product attributes (quality, features, etc.) and aggregating opinions about each of them (poor, mixed, good)”». Il termine si riferisce quindi in particolare all’individuazione delle opinioni espresse circa diversi aspetti di un prodotto. I testi analizzati sono recensioni online (film, ristoranti, destinazioni di viaggio, automobili, banche, Epinions), perché si rendono disponibili vasti corpora facilmente accessibili. 26/04/2016 4
  5. 5. Soggettività e oggettività Dati e fatti Opinioni personali  Forni a microonde su Amazon Forni a microonde su AltroConsumo 26/04/2016 5
  6. 6. Sentiment Analysis e Opinion Mining: oggetto e sue definizioni  Sentimento (componente di affettività) /Opinione (componente di razionalità) L’opinione è rappresentata da una quintupla: 1. L’oggetto di cui si parla 2. La caratteristica (attributo, aspetto, feature) dell’oggetto, cui si riferisce l’opinione 3. La polarità (positiva, negativa, neutra o mista) dell’opinione espressa 4. L’opinion holder che esprime l’opinione 5. La data dell’opinione. Valutazione personale riguardo a un’entità (oggetto) o un aspetto (feature, caratteristica) di essa da parte di una fonte (opinion holder). L’entità può essere un prodotto, una persona, un evento, un’organizzazione o un argomento (topic). 26/04/2016 6 Liu, Bing. «Sentiment analysis and opinion mining». Synthesis lectures on human language technologies 5, n. 1 (2012): 1– 167.
  7. 7. Funzioni SA/OM • P.es. libro = romanzo = testo = racconto = vicenda Estrazione degli oggetti, ovvero entità, e associazione delle espressioni alle categorie (= named entity recognition (NER) in information extraction) • Espressioni esplicite:sintagmi nominali (Il prezzo è ottimo). • Espressioni implicite:possono essere ricondotte a sintagmi nominali (La lavatrice è cara = il prezzo è alto). Estrazione degli aspetti, ovvero feature o caratteristiche, e associazione delle espressioni alle categorie • ONU = Nazioni Unite = UNO Estrazione degli opinion holder e loro categorizzazione • positivo, negativo, neutro o misto; numerico Classificazione del sentimento relativamente alle varie caratteristiche dell’oggetto • Riconoscimento dei sinonimi; esplicitazione degli aspetti; problema della coreferenza (anafora, catafora, deissi); interpretazione delle negazioni e dell’ironia Operazioni linguistiche 26/04/2016 7
  8. 8. Tipologia delle opinioni • Dirette: affermazione che si riferisce direttamente all’oggetto o a un suo aspetto (Moment è rapidamente efficace). • Indirette:affermazione da cui è possibile ricavare un’opinione sull’oggetto attraverso la descrizione dei suoi effetti (Dopo aver preso una pastiglia, il mal di testa è scomparso in 5 minuti = aspetto implicito di rapidità/efficacia). Opinioni regolari • esprimono un confronto di valore tra due oggetti o una preferenza dell’opinion holder in base a una caratteristica comune agli oggetti. Si esprimono utilizzando il comparativo o superlativo degli aggettivi o avverbi: Nutella è più buona della cioccolata; Nutella è il massimo; preferisco l’Oransoda alla Fanta. Opinioni comparative • affermazioni soggettive che esprimono un’opinione regolare o comparativa (La Nutella ha un gusto indimenticabile; meglio mangiare l’insalata piuttosto che le patate). Opinioni esplicite • affermazionioggettive che implicano un’opinione (Ho la Candy da 10 anni e non si è mai rotta = aspetto implicito di durata; le Candy a freddo lavano meglio delle Indesit = aspetto implicito di efficacia e risparmio). Opinioni implicite 26/04/2016 8
  9. 9. Soggettività, opinioni, emozioni… • La soggettività non implica sempre l’espressione di un sentimento (Pensavo che avrei preso un voto migliore) • Affermazioni oggettive possono sottintendere un’opinione personale implicita (Gli auricolari non durano mai più di un mese) Proposizione oggettiva: dati o fatti circa un’entità Proposizione soggettiva: parere o convinzione personale • 6 emozioni primarie: amore, gioia, sorpresa, rabbia, tristezza e paura Emozioni sentimenti e pensieri soggettivi • l’intensità delle prime influisce sulla forza dei secondi. Emozioni e sentimenti sono correlati 26/04/2016 9
  10. 10. … convergono nei giudizi SA valuta la soggettività in termini di sentimento positivo o negativo, di cui la componente emotiva definisce l’intensità. OM identifica le valutazioni personali circa oggetti e loro aspetti che possono essere tradotte in sentimento positivo/negativo di intensità variabile. Le nostre valutazioni sono fondate su principi razionali e/o emozionali Valutazione razionale: basata su considerazioni pratiche, utilitarie, fattuali (La risoluzione dello schermo è ottima; quest’auto sembra fatta per me). Valutazione emozionale: basata su reazioni provocate dalla nostra relazione con noi stessi e col mondo (Questo profumo mi rilassa; adoro il mio iPhone). Emozioni, sentimenti e opinioni sono interdipendenti. Le opinioni prese in considerazione per SA/OM sono di tipo valutativo (esplicito o implicito). 26/04/2016 10
  11. 11. Obiettivi SA/OM Valutare le opinioni su un argomento di interesse utilizzando tecniche automatiche di Machine Learning, in particolare: 1. determining the SO-polarity of a text, as in deciding whether a given text has a factual nature (i.e. describes a given situation or event, without expressing a positive or a negative opinion on it) or expresses an opinion on its subject matter. This amounts to performing binary text categorizationunder categories Subjective and Objective; 2. determining the PN-polarity of a text, as in deciding if a given Subjective text expresses a Positive or a Negative opinion on its subject matter; 3. determining the strength of the PN-polarity of a text, as in deciding e.g., whether the Positive opinion expressed by a text on its subject matter is Weakly Positive, Mildly Positive, or Strongly Positive; 4. extracting opinions from a text, as in determining whether a given linguistic expression within a text conveys an opinion or not, and (if positive) determining who holds this opinion, who or what is the object of this opinion, and what type of opinion it is. 26/04/2016 11 Esuli, Andrea, e FabrizioSebastiani. «SentiWordNet: A high-coveragelexical resource for opinion mining». Technical Report 2007-TR-02. Pisa: Istituto di Scienza e Tecnologie dell’Informazione,Consiglio Nazionale delle Ricerche, 2007.
  12. 12. Riassumendo 26/04/2016 12 TestoOggettività Soggettività Opinioni implicite Opinioni esplicite Opinion Mining Sentiment Analysis AffettivitàRazionalità Aspetti Opinion Holder Entità Polarità Positiva Neutra Negativa Mista Sintagma Periodo Documento
  13. 13. Discipline coinvolte • Information Extraction (IE) • Information Retrieval (IR) • Text Clustering/Classification (TC) • Text Summarization (TS) Text Mining • Analisi testuale • Annotazione linguistica • Lessicografia computazionale • Statistica linguistica Linguistica Computazionale/TAL 26/04/2016 13
  14. 14. Processo di elaborazione Tokenizzazione Stemming POS Tagging Chunking Objective Subjective Positive Negative Neutral Mixed 26/04/2016 14 Rambocas, Meena, e João Gama. «The Role of Sentiment Analysis». FEP Working Papers, n. 489 (aprile 2013).
  15. 15. Granularità dell’analisi • individua se un documento è soggettivo e se l’opinione globale espressa è positiva, negativa o mista (neutra).Documento • valuta se ogni singolo periodo di un documento è soggettivo e quale sia la sua polarità.Periodo • valuta l’orientamento delle opinioni considerando sintagmi ovvero n-grammi.Sintagma • in questo caso si considera la singola caratteristica dell’oggetto, indipendentemente dal livello sintattico. Un sistema per estrarre automaticamente gli aspetti è di considerare come tali i sintagmi nominali di alta frequenza. Aspetto • si considera la polarità delle parole a priori, ovvero fuori da qualsiasi contesto, per creare risorse lessicali semanticamente orientate.Parola • si considera la polarità di ciascuna accezione di un termine.Polisemia 26/04/2016 15
  16. 16. Feature linguistiche applicate a SA/OM • IR/TC: frequenza e densità (indice tf-idf) servono a determinare entità e aspetti. • La presenza (hapax legomena) identifica le espressioni sentimentoriented. • La posizione (marcata, a inizio/fine periodo) è indice di soggettività. Presenza/frequenza • N-grammi favoriscono il riconoscimento di collocati, ovvero cooccorrenze di parole con frequenza superiore alla media delle probabilità (freddo polare, non antartico o siberiano; prezzo equo, non adeguato o equilibrato). Sintagmi • Disambiguare gli omografi (amare v./amare agg.) • Riconoscere sintagmi maggiormente portatori di soggettività (aggettivi e avverbi p.es.) e identificare sequenze sintattiche (n-grammi), quali p.es. A+N, ADV+A, N+A POS (part-of-speech tagging = annotazione morfologica) • Parsing sintattico: utile per riconoscere la funzione dei polarity reverser ovvero sentiment shifter quali negazioni,intensificatori,modificatori.Sintassi • Vocabolari del sentimento: aggettivi e avverbi;anche sostantivi (orrore, spazzatura, strazio) e verbi (amare, odiare); espressioni idiomatiche (costare un occhio, non valere una cicca) Lessico 26/04/2016 16
  17. 17. Alcuni esempi POS Tagging Open Xerox Linguistic Tools Analisi testuale Voyant Tools 2.0 NLP APIs and Python NLTK Demos 26/04/2016 17
  18. 18. Principali metodi SA/OM Apprendimento automatico supervisionato Sistema di Machine Learning con classificazione Training set annotato (feature slide 16) e classificato spesso manualmente (etichette: positivo, negativo, neutro) Test set solamente annotato Classificatore addestrato sul training set/test set viene applicato a testi nuovi annotati Naive Bayes Classifier:sistema probabilistico di inferenza Macchine a vettori di supporto SVM: applica un modello probabilistico a nuovi input Apprendimento automatico non supervisionato Tecniche di orientamento semantico con clusterizzazione Vocabolari binari: termini con etichetta positivo/negativo Vocabolari fuzzy: le etichette hanno anche un indice di intensità Vocabolari manuali Vocabolari automatici a partire da seed words positivi/negativi e loro cooccorrenze (cong. coordinanti/avversative, negazioni, polarity reverser) WordNet / SentiWordNet 26/04/2016 18
  19. 19. Riassumendo 26/04/2016 Jesus Serrano-Guerrero et al., «Sentiment analysis: A review and comparative analysis of web services», Information Sciences 311 (agosto 1, 2015): 18–38. Dizionari manuali o automatici Cooccorrenza con seed words Training set classificato
  20. 20. Sinergia sintattico-semantica Sistema non supervisionato applicato alle recensioni sul sito Epinions • Fase 1: POS-tagging del testo • Fase 2: estrazione di bigrammi in base a modelli sintattici. Sost. e v. definiscono il contesto semantico per valutare la polarità in base agli agg. e avv. (freni imprevedibili  trama imprevedibile). • Fase 3: l’orientamento semantico dei bigrammi viene valutato in base alla loro associazione con i termini di riferimento excellent (= 5 stelle) e poor (= 1 stella), applicando un algoritmo (PMI-IR) che calcola la dipendenza statistica tra 2 termini. I valori PMI dei singoli bigrammi vengono ottenuti in base alla frequenza delle loro cooccorrenze coi termini di riferimento ricavata da una ricerca su Altavista utilizzando l’operatore NEAR. • Fase 4: la media dei valori di orientamento semantico dei bigrammi presenti nelle singole recensioni indica la loro polarità anche in termini di gradazione positiva e negativa. 26/04/2016 20 Turney, Peter D. «Thumbs up or thumbs down?: semantic orientation applied to unsupervised classification of reviews». In Proceedings of the 40th annual meeting on association for computational linguistics, 417–24. Association for Computational Linguistics, 2002.
  21. 21. WordNet WordNet è consultabile alla pagina WordNet Search - 3.1 DataBase lessicale realizzato dall’Università di Princeton a partire dagli anni ’80 Comprende sostantivi, verbi, aggettivi e avverbi. Sono organizzati in 117.000 synsets, ovvero insiemi di sinonimi cognitivi. Ciascun synset esprime un concetto distinto: ciascuna accezione di un termine è associato a un synset individuale. I synset sono collegati da una rete di relazioni semantico-concettuali e lessicali. Le principali relazioni sono: iperonimia, iponimia, meronimia. Gli aggettivi sono organizzati in coppie di antinomi;i termini polari a loro volta sono legati ai loro sinonimi (antonimi indiretti del termine polare). Aggettivi relazionali (pertainyms) puntano ai sostantivi da cui derivano (criminal-crime). 26/04/2016 21
  22. 22. SentiWordNet Spin off di WordNet, sviluppato nel 2006 presso l’ISTI- CNR di Pisa, ormai alla versione 3.1 Aggiunge ai synset un indice di sentimento basato su una tripla di valori: positivo, negativo, oggettivo, la cui somma è sempre pari a 1. Procedimento • Set base manuale: 6 termini positivi {1,0,0}; 6 termini negativi {0,1,0} • Attraverso i link semantici dei termini base, altri termini vengono indicizzati sulla base delle loro relazioni semantico- concettuali. SentiWordNet contiene 28.428 synset / 39.066 termini individuali • 10.263 aggettivi • 2.455 avverbi • 13.150 sostantivi • 2.560 verbi 26/04/2016 22 Esuli, Andrea, e Fabrizio Sebastiani. «SentiWordNet: A high-coverage lexical resource for opinion mining». Technical Report 2007-TR-02. Pisa: Istituto di Scienza e Tecnologie dell’Informazione, Consiglio Nazionale delle Ricerche, 2007.
  23. 23. Spieghiamo meglio Termini seminali Esempio di tripla posSent = 1 virtuous, upright, decent, fortunate, nice, good negSent = 1 badness, denigrating, hapless, libellous, pathetic, negative Synonym list Positive rating Negative rating Objective rating Casual, everyday posSent = 0.375 negSent = 0.125 obj = 0.5 Heartsick, heartbroken posSent = 0.0 negSent = 0.625 obj = 0.375 26/04/2016 23
  24. 24. Distribuzione delle triple 26/04/2016 24
  25. 25. Un indice per ciascuna accezione 26/04/2016 25
  26. 26. Un esempio concreto Considering the sentence The film,however,is all good. that is stemmed, stop words are removed. The resulting string is ‘film good’. These two words are searched in SentiWordNet for corresponding synsets. Input term ‘film’:synsets with positivity = 0, negativity = 0, objectivity = 1. Input term ‘good’:33 synset entries. After summing up the different scores and dividing the sum by the number of synsets, the resulting values are: positivity = 0.57, negativity= 0.03, objectivity = 0.4. The sentence score triple results from summing up the score triple of each term and dividing each score by the number of considered terms. The resulting triple for this sentence is: positivity = 0.285, negativity = 0.015, objectivity = 0.7. The mentioned procedure results in a triple of {positivity,negativity, objectivity}-values for each sentence. To determine a score-triple for a document,the sentence score triples are added and normalized by the number of sentences. 26/04/2016 26 Denecke, Kerstin. «Using SentiWordNet for multilingual sentiment analysis», 507–12. IEEE, 2008.

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