Studi recenti per la Sentiment
Analysis in Twitter hanno tentato di creare
modelli per caratterizzare la polarit´a di
un tweet osservando ciascun messaggio
in isolamento. In realt`a, i tweet fanno
parte di conversazioni, la cui natura pu`o
essere sfruttata per migliorare la qualit`a
dell’analisi da parte di sistemi automatici.
In (Vanzo et al., 2014) `e stato proposto un
modello basato sulla classificazione di sequenze
per la caratterizzazione della polarit`
a dei tweet, che sfrutta il contesto in
cui il messaggio `e immerso. In questo lavoro,
si vuole verificare l’applicabilit`a di
tale metodologia anche per la lingua Italiana.Recent works on Sentiment
Analysis over Twitter leverage the idea
that the sentiment depends on a single
incoming tweet. However, tweets are
plunged into streams of posts, thus making
available a wider context. The contribution
of this information has been recently
investigated for the English language by
modeling the polarity detection as a sequential
classification task over streams of
tweets (Vanzo et al., 2014). Here, we want
to verify the applicability of this method
even for a morphological richer language,
i.e. Italian
