Sviluppo di un servizio web per l'analisi del sentiment e dell'ironia in Twitter

In this thesis we aim at creating a web interface that allows, given an input text from a dataset of Twitter messages, to predict specific text dimensions relevant for sentiment analysis, such as sentiment polarity, presence or absence of irony and sarcasm. The web interface communicates with a web server which, through a machine learning model, returns the correct label for the required sentiment dimensions.

Il progetto di tesi si propone di realizzare un'interfaccia web che permetta, ricevuto un testo in input da un dataset di messaggi Twitter, di predire specifiche dimensioni del testo rilevanti per l'analisi del sentiment come la polarità del sentiment, la presenza o assenza di ironia e sarcasmo. L'interfaccia web realizzata comunica con un server web che attraverso un modello di machine learning restituisce l'etichetta corretta per la dimensione richiesta.