Text Classification with Naive Bayes Flashcards
Cos’è il sentiment analysis?
L’analisi del sentiment è un campo di elaborazione del linguaggio naturale che mira a identificare e classificare il tono emotivo di un testo, distinguendo se è positivo, negativo o neutro. Può essere realizzata tramite approcci basati su regole o machine learning.
I vantaggi dell’analisi del sentiment includono la capacità di fornire preziose informazioni sulle opinioni dei consumatori e del pubblico, aiutando le aziende a migliorare i loro prodotti e servizi e a comprendere meglio l’opinione pubblica.
Definizione formale di text classification
La text classification è un processo nell’ambito del Natural Language Processing (NLP) che consiste nell’assegnare automaticamente una o più etichette predefinite a un documento testuale in base al suo contenuto. Si utilizzano algoritmi di machine learning o tecniche basate su regole per analizzare il testo e assegnare categorie predefinite, ad esempio “Politica”, “Sport” o “Economia” per un articolo di notizie.
regola di bayes applicata a documenti e classi
P(c|d)=P(d|c)P(c) / P(d)
Cos’è il bag of words?
Il bag of words (BoW) è un metodo di rappresentazione del testo che ignora l’ordine delle parole e le relazioni grammaticali tra di esse. In altre parole, il BoW rappresenta un documento come una raccolta di parole, senza tenere conto del modo in cui queste parole sono combinate.
Ad esempio, se il vocabolario contiene le parole “il”, “cane”, “è”, “bianco”, e “peloso”, il BoW del documento “Il cane bianco è peloso” sarebbe il seguente vettore:
[1, 1, 1, 1, 1]
Cos’è il metodo naive bayes?
Il metodo Naive Bayes è un algoritmo di classificazione che si basa sulla teoria della probabilità, in particolare sul teorema di Bayes. Esso calcola la probabilità che un dato appartenga a una specifica classe, data la sua caratteristica, utilizzando le informazioni disponibili nei dati di addestramento.
L’approccio “naive” deriva dall’assunzione semplificativa che le caratteristiche siano indipendenti tra loro, anche se questo non è sempre vero nella realtà. Nonostante questa semplificazione, il metodo Naive Bayes ha dimostrato di funzionare bene in molti casi pratici.
Per addestrare il modello, vengono utilizzati dati di addestramento che contengono caratteristiche e le relative classi di appartenenza. Il modello calcola le probabilità condizionate per ogni classe date le caratteristiche e utilizza queste probabilità per determinare la classe più probabile per nuovi dati di test.
La bag of words è un’assunzione comune nel contesto del linguaggio naturale, che considera ogni documento come un insieme non ordinato di parole e ignora la struttura grammaticale e semantica del testo. In questo contesto, il metodo Naive Bayes calcola le probabilità basandosi sulla frequenza delle parole nei documenti e sulle classi di appartenenza.
