Analisi del sentimento nelle reti sociali

Recensioni dei lettori

Le recensioni del libro presentano un quadro eterogeneo. Un utente elogia il libro come un ottimo acquisto, sottolineando la qualità della sua forma fisica e della sua funzionalità. Al contrario, un altro utente lo critica come una raccolta di articoli di ricerca priva di coerenza e originalità, sostenendo che si presenta in modo errato come un libro d'autore. Questo recensore nota incongruenze nella qualità della scrittura e cita casi di contenuti promozionali che sminuiscono il valore complessivo.

Il libro è apprezzato da alcuni per la qualità e l'efficacia nella presentazione delle informazioni. Gli utenti apprezzano la buona qualità fisica e la funzionalità.

I critici sostengono che il libro è solo una raccolta di documenti di ricerca con un contenuto originale minimo. Si lamentano incongruenze nella qualità della scrittura, errori di battitura e alcuni contenuti sono più promozionali che informativi. Inoltre, sono stati sollevati dubbi sul prezzo elevato del libro rispetto alle ricerche liberamente disponibili a cui fa riferimento.

(basato su 2 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Sentiment Analysis in Social Networks

Contenuto del libro:

L'obiettivo della Sentiment Analysis è quello di definire strumenti automatici in grado di estrarre informazioni soggettive da testi in linguaggio naturale, come opinioni e sentimenti, al fine di creare conoscenza strutturata e utilizzabile da un sistema di supporto alle decisioni o da un decisore. L'analisi del sentiment ha acquisito ancora più valore con l'avvento e la crescita dei social network.

Sentiment Analysis in Social Networks inizia con una panoramica delle ultime tendenze della ricerca in questo campo. In seguito vengono discussi i processi sociologici e psicologici alla base delle interazioni nei social network. Il libro esplora i modelli e i metodi di apprendimento semantico e automatico che affrontano i testi dinamici e dipendenti dal contesto nelle reti sociali online, mostrando come i flussi di social network pongano numerose sfide a causa della loro natura su larga scala, breve, rumorosa, dipendente dal contesto e dinamica.

Inoltre, questo volume:

⬤ Ha un approccio interdisciplinare che si basa su una serie di domini informatici, tra cui l'elaborazione del linguaggio naturale, l'apprendimento automatico, i big data e le metodologie statistiche.

⬤ Fornisce approfondimenti sullo spamming di opinioni, sul ragionamento e sull'analisi delle reti sociali.

⬤ Mostra come applicare gli strumenti di sentiment analysis a un'applicazione e a un dominio particolari e come ottenere i migliori risultati per comprenderne le conseguenze.

⬤ Serve come riferimento unico per lo stato dell'arte dell'analisi dei social media.