mirror of
https://github.com/Steffo99/unimore-bda-6.git
synced 2024-11-25 09:14:19 +00:00
93 lines
4.3 KiB
Markdown
93 lines
4.3 KiB
Markdown
[ Stefano Pigozzi | Traccia #3 | Tema Text Analytics | Big Data Analytics | A.A. 2022/2023 | Unimore ]
|
||
|
||
# Confronto tra modelli di sentiment analysis per recensioni Amazon
|
||
|
||
> ### Sentiment analysis su recensioni Amazon
|
||
>
|
||
> Modificare l’esercizio di sentiment analysis sulle review Amazon svolto in classe e verificare l’efficacia del metodo effettuando queste varianti:
|
||
>
|
||
> 1. Utilizzare come tokenizer il “sentiment tokenizer” di Christopher Potts (link disponibile nelle slide del corso);
|
||
> 2. Modificare il dataset recuperando anche recensioni a 2, 3 e 4 stelle ed effettuare una classificazione a più classi (es. 5 classi di sentiment corrispondenti al numero di stelle delle recensioni).
|
||
>
|
||
> Effettuare quindi un confronto di efficacia tra queste varianti e la versione originale vista in classe.
|
||
>
|
||
> Valutare anche l’inclusione di altre feature estratte dai dati, con l’obiettivo di aumentare l’efficacia.
|
||
>
|
||
> * E’ necessario effettuare tutti i test su un numero significativo di run (es., almeno 50), scegliendo ogni volta in maniera casuale la composizione di test-set e training-set a partire dall’insieme di post estratti (è possibile utilizzare le feature automatiche di cross validation viste per scikit-learn)
|
||
> * E’ possibile (e gradito) estendere in ampiezza la propria analisi:
|
||
> * utilizzare e confrontare una o più delle librerie di ML viste a lezione (NLTK/scikitlearn/XGBoost/Tensorflow) (NOTA: per le tracce 2 e 3 è necessario sperimentare anche almeno una libreria diversa da NLTK)
|
||
> * utilizzare e confrontare diversi classificatori tra quelli offerti (es. quelli citati a lezione in scikit-learn) e una o più delle tecniche citate/viste a lezione (es. codifica del testo tramite TF-IDF, word embeddings per tensorflow, hyper-parameter tuning per scikit-learn, tecniche specifiche per sent. analysis, …)
|
||
> * utilizzare librerie per l’elaborazione del testo alternative (es. SpaCy https://spacy.io/ ) per estrarre feature aggiuntive, valutandone l’effetto sul modello
|
||
> * in generale: studiare, riassumere brevemente e applicare eventuali altre tecniche o strumenti ritenuti utili all’obiettivo (cioè, migliorare l’efficacia del modello proposto).
|
||
>
|
||
> Consegna: PDF commentato con discussione e codice Python (includere dati e codice anche in un file .txt per facilitarne il testing)
|
||
>
|
||
> Per quanto riguarda il codice Python, è possibile (e gradito) produrre e consegnare un notebook jupyter .ipynb
|
||
> (https://jupyter.org/) invece di codice .py e relativi commenti separati su PDF (per comodità di consultazione,
|
||
> consegnare comunque anche una stampa PDF del notebook oltre al notebook stesso).
|
||
|
||
## Premessa
|
||
|
||
### Codice
|
||
|
||
Il codice dell'attività è incluso come package Python 3.10 compatibile con PEP518.
|
||
|
||
Per installare il package, è sufficiente eseguire i seguenti comandi dall'interno della directory del progetto:
|
||
|
||
```console
|
||
$ python3.10 -m venv .venv
|
||
$ source venv/bin/activate
|
||
$ pip install .
|
||
```
|
||
|
||
> **Note:**
|
||
>
|
||
> Per via di requisiti particolari di Tensorflow, Python 3.11 non è supportato.
|
||
|
||
#### NLTK
|
||
|
||
NLTK richiede dipendenze aggiuntive per funzionare, che possono essere scaricate eseguendo il seguente comando su console:
|
||
|
||
```console
|
||
$ ./scripts/download-nltk.sh
|
||
```
|
||
|
||
### Dataset
|
||
|
||
Il codice dell'attività richiede la connessione a un server MongoDB 6 contenente il dataset di recensioni Amazon fornito a lezione.
|
||
|
||
Si forniscono alcuni script nella cartella `./data/scripts` per facilitare la configurazione e l'esecuzione di quest'ultimo.
|
||
|
||
Per eseguire il database MongoDB come processo utente, salvando i dati nella cartella `./data/db`:
|
||
|
||
```console
|
||
$ ./data/scripts/run-db.sh
|
||
```
|
||
|
||
Per importare il dataset `./data/raw/reviewsexport.json` fornito a lezione nel database MongoDB:
|
||
|
||
```console
|
||
$ ./data/scripts/import-db.sh
|
||
```
|
||
|
||
Per creare indici MongoDB utili al funzionamento efficiente del codice:
|
||
|
||
```console
|
||
$ mongosh < ./data/scripts/index-db.js
|
||
```
|
||
|
||
## Introduzione
|
||
|
||
<!-- TODO -->
|
||
|
||
## `.analysis.base`: Costruzione dell'impalcatura necessaria al confronto
|
||
|
||
<!-- TODO -->
|
||
|
||
## `.analysis.nltk_sentiment`: Ricostruzione e ottimizzazione del modello basato su `nltk.sentiment` realizzato a lezione
|
||
|
||
Per avere un modello baseline con cui effettuare un confronto, si è ricostruito un modello basato su `nltk.sentiment` ispirato a quello realizzato a lezione.
|
||
|
||
<!-- TODO -->
|
||
|
||
## TODO
|