Aspect Based Sentiment Analysis

Aspect based sentiment analysis is a classification problem in which the goal is to detect whether a sentence contains a positive, negative or neutral opinion relating to a particular aspect. An aspect can be for example the quality of the service if we are talking about restaurant reviews. The goal of this thesis is to obtain one of the top positions in the ranking in a competition between researchers on the task of aspect based sentiment analysis organized by SemEval in 2014. The approach I used to solve the problem relies on convolutional neural networks, implemented in Python with the TensorFlow library. I reached the goal I set for myself by ranking first in one of the four subtasks, and second in another subtask. In doing so, I have shown that it is possible to achieve good results in sentiment analysis by using convolutional neural networks while being limited by an unbalanced and small-sized dataset.

L'aspect based sentiment analysis è un problema di classificazione in cui l'obiettivo è quello di constatare se una frase contiene un'opinione positiva, negativa o neutrale relativa a un particolare aspetto. Un aspetto può essere per esempio la qualità del servizio se stiamo parlando di recensioni di ristoranti. L'obiettivo di questa tesi è quello di ottenere una tra le prime posizioni in classifica in una competizione tra ricercatori sul problema della aspect based sentiment analysis organizzata dal SemEval nel 2014. L'approccio che ho utilizzato per risolvere il problema fa affidamento sulle reti neurali convoluzionali, implementate in Python con la libreria TensorFlow. Ho raggiunto l'obiettivo che mi sono prefissato classificandomi in prima posizione in uno dei quattro sottoproblemi, e in seconda posizione in un altro sottoproblema. Nel fare ciò ho dimostrato che è possibile ottenere buoni risultati nella sentiment analysis utilizzando reti neurali convoluzionali pur essendo limitati da un dataset sbilanciato e di piccole dimensioni.