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A hybrid lexicon-based and neural approach for explainable polarity detection

È pubblicato sulla rivista Information Processing and Management della Elsevier un articolo riguardante la Sentiment Analysis.

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A hybrid lexicon-based and neural approach for explainable polarity detection

Questo lavoro propone un modello ibrido di deep learning (tipico della Intelligenza Artificiale) costruito integrando l'algoritmo a reti neurali di Google, chiamato BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), con il lessico affettivo basato sul dizionario WMAL (Weighted-Morphologically-inflected Affective Lexicon) sviluppato nel 2020 dal CREA Politiche e Bioeconomia e dal Dipartimento di Informatica della Università di Torino. Il modello ibrido è stato proposto in collaborazione sia con il Dipartimento di Informatica dell'Università di Bari che di Torino e coinvolge anche un nostro database di tweet in Agricoltura.

Questo risultato è un importante inizio per poter applicare al meglio, e con tecniche sempre più sofisticate e d'avanguardia, una Sentiment Analysis in Agricoltura che attualmente viene elaborata con il solo WMAL sia nel bollettino CREAgritrend di CREA Politiche e Bioeconomia che sulla rubrica dal “CREA con Sentiment(o)” della rivista CREAFuturo.

L'articolo può essere scaricato gratuitamente fino all'8 ottobre 2022 ai seguenti share-link: Hybrid modelhttps://smsagri.crea.gov.it/

Per informazioni contattare:  

marco.vassallo@crea.gov.it