Semantica e Sentiment nel Web

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1 Semantica e Sentiment nel Web Informatica per le Scienze del Linguaggio Prof. Cristiano Chesi Dipartimento di Scienze della Comunicazione Università degli Studi di Siena Carlotta Gaggiotti Emanuele Musca

2 0. INTRODUZIONE La comunicazione tra uomo e macchina sta diventando, negli ultimi anni, una realtà sempre più tangibile. Se fino a qualche decade fa, l'idea di conversare con un'intelligenza artificiale, era materia per romanzi di fantascienza, oggi è molto frequente interpellare un'assistente vocale per smartphone, come Siri, per i più svariati motivi: per una rapida ricerca sulla rete, per avviare un'applicazione o, semplicemente, per farsi una risata con gli amici (Siri conosce addirittura il Conte Mascetti). La tendenza all'integrazione della tecnologia nella vita di tutti giorni attraverso Pervasive ed Ubiquitus Computing rende necessaria una responsività sempre maggiore delle AI nei confronti delle espressioni umane. Un recente esempio di evoluzione nella tecnica e nella tecnologia è Cleverbot: Cleverbot ha partecipato a un test di Turing insieme con degli umani durante il festival Techniche2011 all'iit Guwahati in India, il 3 settembre I risultati dei 1334 voti sono stati annunciati il 4 settembre Cleverbot è stato giudicato essere al 59,3% umano. Gli umani partecipanti hanno raggiunto appena il 63,3%. Un punteggio del 50% o superiore è spesso considerato un superamento del Test. wikipedia Chiacchierando con l'ai sopracitata non si ha la sensazione di parlare ad un software inanimato ma, piuttosto, di essere alle prese con un ragazzino dispettoso e, se vogliamo, anche un po' stupido. Benchè questo tipo di interazione sia arrivata oggi ad ottimi livelli di fluidità la strada per la comprensione del linguaggio naturale, da parte delle macchine, è ancora lunga. Lo sviluppo delle nuove AI deve andare di pari passo con uno studio attento della linguistica in modo da rendere questi strumenti, non soltanto precisi, ma anche realistici.

3 1. MOTORI DI RICERCA SEMANTICI

4 1.1 Semantica nel web In ambito informatico il termine semantica viene usato per indicare diverse situazioni: -semantica nel senso di Semantic Web: ridefinire e ristrutturare i dati su Web in modo che il loro significato sia accessibile non solo a utenti umani (come avviene per il Web attuale), ma anche a programmi che li utilizzano per manipolarli, integrarli, renderli disponibili per diverse applicazioni. -semantica nel senso di approcci probabilistici (search analisys e simili). Il significato emerge da complicati ragionamenti sulle occorrenze e co-occorenze di elementi linguistici (o anche non linguistici); -semantica intesa come analisi del testo che vada oltre i caratteri di cui è composto. -semantica come sinonimo di semantica lessicale. I significati e le relazioni fra di essi vengono ricercati in dizionari e ontologie. Motori di ricerca tradizionali: I motori di ricerca tradizionali vengono definiti sintattici o lessicali poiché eseguono una ricerca nei siti indicizzati delle parole digitate dall utente. Ogni motore di ricerca si serve di programmi chiamati spiders. Compito degli spiders è quello di leggere il contenuto testuale dei vari siti web estraendo le parole che meglio ne rappresentano i contenuti e di memorizzare i link che riportano ad altre pagine aggiungendoli ai risultati dei siti da visitare. Data una lista di keywords questo processo a catena permette di ottenere un enorme quantità di risultati per ogni ricerca, compito dell utente rimane la cernita di tutto il materiale in cerca della risposta che più si adatta alle proprie aspettative. Il motore di ricerca semantico: Un motore di ricerca semantico è uno strumento capace di risolvere query complesse prendendo in considerazione il significato logico della frase e il contesto in cui le parole sono collocate. L input fornito dall utente non sarà più una lista di keyword, ma una frase o una domanda a partire dalla quale il motore sarà capace di estrarre i concetti rilevanti, disambiguarli se necessario, e utilizzare una serie di query per costruire la lista dei risultati richiesti. L ambizione della ricerca semantica è quella di riuscire ad avvicinarsi il più possibile al sistema di apprendimento umano in cui gli argomenti non vengono solamente memorizzati ma principalmente reinterpretati secondo un processo cognitivo di estrapolazione del significato. Secondo questa prospettiva un motore di ricerca potrebbe fornire risposte simili a quelle ricevute da un essere umano. Aspetto linguistico e ambiguità semantica: Nella realizzazione di un motore di ricerca semantico l aspetto linguistico è imprescindibile, in primo luogo a causa dell ambiguità semantica presente in ciascuna lingua. Con l espressione ambiguità semantica si intende la proprietà polisemica di parole il cui significato è totalmente dipendente dal contesto. Per riuscire a superare questo problema è possibile avvalersi di uno strumento come Word Net capace di suddividere i vari termini nei relativi synset ( sinonimi descritti da una sola definizione) e facilitarne la collocazione semantica all interno di una frase ponendo in relazione i vari termini che la compongono. Motori semantici oggi: Il più famoso tra i presunti motori semantici probabilmente è BING (www.bing.com) della Microsoft, nato nel 2009, anche se non tutti sono concordi nel definirlo semantico. Nel marzo 2012 anche il search executive di Google (www.google.it) Amit Singhal (www.google.it) ha comunicato al Wall Street Journal la svolta semantica del motore di ricerca più utilizzato al mondo. Lo strumento più efficiente intanto sembra essere WolframAlpha (www.wolframalpha.com), che è in grado di proporre direttamente delle risposte a domande (in inglese) inerenti principalmente argomenti scientifici invece che offrire una lista di collegamenti ad altri siti web. E inoltre in grado di elaborare input in linguaggio matematico oltre che in linguaggio

5 naturale (ovvero possiede anche le funzionalità di una calcolatrice scientifica); ad esempio, digitando una funzione otteniamo come output il suo grafico con i relativi zeri. Prospettive: Oggi non è ancora possibile pensare ad un motore di ricerca semantico per tutto il web, mentre è possibile per settori che analizzano contesti specifici implementando soluzioni che consentano di ottenere risultati migliori rispetto ai comuni motori di ricerca. Per alcuni settori, definito un contesto specifico, è possibile implementare delle soluzioni che permettano di analizzare i dati in maniera precisa e puntuale.

6 2. SENTIMENT ANALYSIS

7 2.1 Potenzialità dell analisi semantica: Sentiment Analysis L'analisi semantica di un testo permette di comprendere e catalogare correttamente le informazioni e gli argomenti in esso contenute. Nell'ultimo decennio, il concetto di reputazione on-line ha iniziato a ricoprire un ruolo sempre più importante. Aziende, personalità e politici pongono sempre più attenzione alla comunicazione on-line ed al monitoraggio del dibattito autonomo che gli utenti sviluppano in rete riguardo, ad esempio, a prodotti, servizi e idee politiche.l'atteggiamento e la disposizione degli utenti diventa indice di popolarità e affidabilità. Il gradimento del pubblico diventa successo. Oggi, per analizzare la reputazione sul web serve una approfondita conoscenza informatica, tempo, conoscenze linguistiche e un monitoraggio attento di numerosissime fonti. Compiere manualmente la gestione di un tale quantitativo di informazioni creerebbe seri problemi. L'Analisi del Sentiment (Opinion Mining) si riferisce all'applicazione ed all elaborazione del linguaggio naturale, della linguistica computazionale e dell'analisi del testo per identificare ed estrarre informazioni nei materiali in esame che possono essere i più svariati. Internet mette a disposizione dei motori di ricerca un enorme quantità di pareri, commenti e opinioni provenienti da differenti ambiti socio-culturali: un tesoro di informazioni per chi (o cosa) sa come trattarli. Sul mercato esistono molti strumenti che svolgono l analisi del sentiment su documenti raccolti dal Web dichiarando livelli di precisione elevati. Tra i più conosciuti: Cogito, Sysomos, JiveSBS, Radian6, Content Analizer, Liquida, BlogMeter, BrandWATCH, Sentimetrix, Attentio, Reputation Manager, BuzzMetrix/NHIncite, Lithium, QLIK View, TweetFeel, SAS Teragram, Truecast/Visible Intelligence, Cream, BuzzLogic. 2.2 Polarità In sentiment analysis, one fundamental problem is to recognize whether given text expresses positive or negative evaluation. Such property of text is called polarity. In generale, la sentiment analysis mira a determinare l'atteggiamento di un autore rispetto a qualche argomento o la polarità complessiva contestuale di un documento. L'atteggiamento può essere il suo giudizio, la sua valutazione, lo stato affettivo (stato emotivo dell'autore durante la scrittura) o la comunicazione emotiva prevista (l'impatto emotivo che l'autore desidera avere sul lettore). Esistono svariati metodi per classificare la polarità di un testo ovvero per determinare se il parere espresso in un documento, una frase o una parola è positivo, negativo, o neutro. Nobuhiro Kaji e Masaru Kitsuregawa dell Institute of Industrial Science dell'università di Tokyo individuano alcuni di questi metodi per estrapolare il valore di polarità da grandi quantità di testo: - Chi-square based polarity value - PMI based polarity value - Thesaurus based approach - Corpus based approach Un altro importante discrimine è la capacità del sistema di identificare la soggettività / oggettività di un'enunciato, compito che può essere più complesso rispetto alla classificazione della polarità: l'oggettività di un documento può contenere frasi soggettive come, ad esempio, opinioni o citazioni, e la soggettività di parole e frasi può dipendere dal loro contesto.

8 2.3 WISPO, Qualità dei dati,clearing e Pruning. Un gruppo di ricerca del Dipartimento di Elettronica ed Informazione del Politecnico di Milano sta realizzando uno strumento informatico per la sentiment analysis nei social media. Il nome scelto per il tool è WISPO e l ambizione dei suoi creatori è quella di monitorare Twitter, TripAdvisor e LonelyPlanet per misurare il sentiment dei commenti degli utenti relativamente alla città di Milano. Molti dei dati raccolti da strumenti di Opinion Mining come Wispo provengono da siti di microblogging ed è molto probabile che siano scritti in modo informale, con errori sintattici, grammaticali e ortografici, con l impiego di slang e forme espressive tipiche dei nuovi social media; è necessario che questi testi vengano puliti dalle parti inutili e tradotti in modo da renderli interpretabili da una macchina ed aumentare di conseguenza le performance dell analisi del sentiment. Questa attività è detta di clearing e pruning, e il modulo che la implementa è un insieme di task con funzioni specifiche. Architettura del modulo clearing e pruning di WISPO 2.4 Sarcasmo e Ironia La capacità di identificare sarcasmo ed ironia ha recentemente attratto molta attenzione. Numerosi sistemi, soprattutto quelli che si occupano di Opinion Mining e Sentiment Analysis, tendono a migliorare il loro rendimento nell'arduo compito dell'identificazione del sarcasmo. Uno dei maggiori problemi riscontrato nella funzione di identificazione dell'ironia è l'assenza di accordo tra ricercatori ed esperti del settore su come definire formalmente una struttura dell'ironia e del sarcasmo. Molte teorie impegnate nella spiegazione di questo fenomeno concordano nell'affermare che sia impossibile formulare una una definizione formale di sarcasmo e ironia. È ritenuto plausibile che questi termini siano, in effetti, dinamici ed in continuo cambiamento e che, il sarcasmo, abbia differenti connotazioni dipendenti da cause regionali e sociali. A causa di questi motivi risulta difficile, se non impossibile, creare una definizione adeguata ad addestrare un motore di ricerca o una A.I. Il problema dell'identificare l'ironia diventa ancora più consistente se rapportato all'ambito dell'opinion mining. Un lavoro che si fonda sul giudizio delle presone non può trascendere da esso o, addirittura, stravolgerne il senso. Basti pensare che molti esseri umani hanno difficoltà nel comprendere affermazioni sarcastiche.

9 3. WHAT SENTIMENT ON NETWORK

10 Dalla collaborazione di due giovani azienda senesi, In.Fact e Quest-it, è nato un strumento che si propone di analizzare la reputazione nel web dei clienti sfruttando la sentiment analysis, il suo nome è Whatson. Questo strumento è in grado di riconoscere in significato e l utilizzo delle parole sfruttando un motore semantico e una taratura manuale dei valori. 3.1 Contesto linguistico, personalizzabilità e autoapprendimento Nella società ogni termine, ogni espressione, ogni modo di dire ha un suo specifico significato in ambienti differenti, Whatson è pensato per adattarsi a molti contesti e per individuare ciò di cui si parla, chi ne parla e in che modo se ne parla. Per rendere l analisi precisa, il sistema sfrutta specifici vocabolari settoriali (politico, economico, marketing...). Questi vocabolari sono predisposti da studiosi di comunicazione e sono aperti alle modifiche. Ogni operatore, qualora ve ne fosse il bisogno, potrà ritarare il sistema in autonomia, aggiungendo termini, modificando il sentiment, ampliando il contesto linguistico per rispondere alle specifiche esigenze di ogni cliente. Grazie al machine learning il sistema autoapprenderà e riconoscerà autonomamente le modifiche suggerite. Impatto Nella sua ricerca Whatson fornisce anche un particolare risultato: l'impatto. Si definisce impatto, la quantità di contenuti prodotti da una fonte specifica che sono stati ricondivisi da altri utenti, monitorando cosi anche l interesse e l eco che determinati argomenti hanno presso l opinione pubblica. Analisi del testo per l'assegnazione del sentiment Benchè sia molto complesso fare un esempio proviamo, con il contributo di uno dei programmatori del software ed alcuni screenshot, ad illustrare il funzionamento di una delle funzioni fondamentali di Whatson. Il sistema analizza il testo da un punto di vista morfo sintattico (grammaticale e sintattico). Come vediamo nello screenshot, sotto ogni parola, il sistema evidenzia il tipo grammaticale mentre sopra, con colori uguali, si specificano le dipendenze sintattiche. Ad esempio: Nell'inchiesta MPS ed il fronte d'indagine sono sintagmi preposizionali, quindi le parole che rappresentano un sintagma sono legate tra loro in maniera diretta e dipendono l'una dall'altra per determinare i significati e il sentiment.

11 Il processo di disambiguazione semantica consiste nel determinare quale dei significati presenti nei dizionari deve assumere la parola in esame in quello specifico contesto. Prendiamo ad esempio la parola "banda" : nel secondo screenshot il sistema identifica, come significato corretto per la parola banda, il significato legato al dominio semantico della "legge, giurisprudenza", ovvero il significato associato ai seguenti sinonimi "banda, clan, combriccola, congrega, cricca, gang, ganga, genia, ghenga". Come possiamo notare dal terzo screenshot, il sistema sceglie tra undici diversi possibili significati (contesti semantici).

12 Questa operazione di discernimento dei significati viene effettuata per ogni parola, attraverso un algoritmo iterativo di massimizzazione della likelihood complessiva di tutto il testo. Oltre a questo algoritmo di base Whatson ha molte varianti che gli consentono tener conto dell'ambient (indicazione date dall'utente) e delle mancanze di dati nei dizionari. Il processo di disambiguazione semantica è fondamentale per il sentiment. Se la parola banda venisse disambiguata come la banda musicale, potrebbe avere un sentiment positivo invece che negativo! Dunque è proprio questo processo che porta ad una buona o cattiva attribuzione del sentiment. Molti competitors utilizzano dizionari generici senza distinzione dei contesti semantici e senza algoritmi per la disambiguazione semantica. Nel caso uno di questi software si trovasse di fronte alla parola "sequestro" la polarizzerebbe negativamente in maniera assoluta, mentre Whatson ha la capacità di provare a capire se si tratta, ad esempio, di sequestro dei beni della mafia o di sequestro di persona ed assegnare alla frase un'accezione di sentiment adeguata.

13 4. CONCLUSIONI L'applicazione della semantica conferisce al software una sorta di intenzionalità destinata a migliorare l'estetica dell'interazione e a rendere i programmi più interessanti e fruibili. Se fino a ieri i comuni motori di ricerca ci hanno consentito di analizzare il materiale sul web in maniera quantitativa, oggi la linguistica computazionale, ed in particolare i motori di ricerca semantici, ci consentono di farlo in maniera qualitativa. Abbiamo la possibilità di osservare l'enorme flusso di informazione con la velocità di una macchina e la capacità di valutazione di un uomo. Le prospettive future sono molteplici, l'integrazione di semantica e Web apre un ampio ventaglio di possibilità: potremo aggiungere alle nostre pagine un senso compiuto, un significato che va oltre le parole scritte, una personalità che può aiutare ogni motore di ricerca ad individuare ciò che stiamo cercando semplicemente perché lo è, scartando, di fatto, gli altri che non soddisfano la nostra richiesta. Tutto questo non in virtù di sistemi di intelligenza artificiale, ma semplicemente in virtù di una marcatura dei documenti, di un linguaggio gestibile da tutte le applicazioni e dell'introduzione di vocabolari specifici, ossia insiemi di frasi alle quali possano associarsi relazioni stabilite fra elementi marcati. wikipedia

14 BIBLIOGRAFIA Ficetola Francesco - Semantica: un sistema per l indicizzazione, il retrieval semantico di learning objects e la generazione automatica di corsi didattici - Tesi di Laurea Specialistica Università degli Studi di Napoli Filatova Elena - Irony and Sarcasm: Corpus Generation and Analysis Using Crowdsourcing - Computer and Information Science Department - Fordham University Garbugli Daniele Metodologia per l aggiornamento continuo di una rete semantica orientata alla sentiment analysis nei social media. Tesi di laurea magistrale Milano, Marzo 2011 Kaji Nobuhiro and Kitsuregawa Masaru - Building Lexicon for Sentiment Analysis from Massive Collection of HTML Documents Institute of Industrial Science, University of Tokyo Lazzari, Bianchi, Cadei, Chesi e Maffei (2010) Informatica umanistica. McGraw-Hill Odnopozov Boris - Polarity and Sentiment Analysis - Tel-Aviv Univercity NLP Seminar By Prof. Nachum Dershowiz

15 SITOGRAFIA Cos'è la Sentiment Analysis - articolo L'Ironia non ci spaventa Imprenditori.it Sentiment Analysis : WebFeel Social media analysis e l'evoluzione dei social network: l'opinione di Vincenzo Cosenza Il web semantico e la teoria dei codici semantici: come rendere più "intelligenti" i motori di ricerca intelligenti-i-motori-di-ricerca WHATSON what sentiment on network

16 Carlotta Gaggiotti Emanuele Musca

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