Analisi del Sentiment Semi-Supervisionata
L'analisi del sentiment semi-supervisionata combina un piccolo insieme di campioni di testo etichettati manualmente con un ampio pool di testo non etichettato per addestrare classificatori di opinioni. Propagando i segnali di sentiment dai semi etichettati ai dati non etichettati tramite auto-addestramento (self-training), propagazione delle etichette (label propagation) o regolarizzazione della consistenza (consistency regularization), l'approccio raggiunge un'accuratezza competitiva senza il costo di etichettare grandi corpora.
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Fonti
- Zhu, X. (2005). Semi-Supervised Learning Literature Survey. Technical Report 1530, Computer Sciences, University of Wisconsin-Madison. link ↗
- Pang, B., & Lee, L. (2008). Opinion Mining and Sentiment Analysis. Foundations and Trends in Information Retrieval, 2(1–2), 1–135. DOI: 10.1561/1500000011 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Sentiment Analysis (Label Propagation and Self-Training for Opinion Mining). ScholarGate. https://scholargate.app/it/deep-learning/semi-supervised-sentiment-analysis
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