[ 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 compatibile con PEP518.

Per installare il package, è sufficiente eseguire i seguenti comandi dall'interno della directory del progetto:

$ python -m venv .venv
$ source venv/bin/activate
$ pip install .

NLTK

NLTK richiede dipendenze aggiuntive per funzionare, che possono essere scaricate eseguendo il seguente comando su 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:

$ ./data/scripts/run-db.sh

Per importare il dataset ./data/raw/reviewsexport.json fornito a lezione nel database MongoDB:

$ ./data/scripts/import-db.sh

Per creare indici MongoDB utili al funzionamento efficiente del codice:

$ mongosh < ./data/scripts/index-db.js

Introduzione

base: Costruzione dell'impalcatura necessaria al confronto

vanilla: 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