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Progetto e realizzazione di un sistema per la generazione automatica di recensioni tramite reti neurali

La generazione automatica di testo in linguaggio naturale (NLG) è un problema che solo di recente ha avuto un grande aumento di interesse in ambito scientifico grazie alle tecniche basate sulle reti neurali. Qui si è voluto porre l’attenzione sul caso specifico della generazione automatica di recensioni di ristoranti, in modo tale che esprimano un giudizio positivo, negativo o neutro. I risultati ottenuti dimostrano che l'impiego delle reti neurali ricorsive sia particolarmente indicato per svolgere questo compito.

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Capitolo 1 Introduzione Sempre pi u servizi web si sono dotati negli anni della possibilit a di inse- rire recensioni di prodotti e servizi redatte dagli utenti stessi, e sempre pi u utenti fanno riferimento ad esse nella valutazione di un acquisto. Visto l’ingente potenziale economico che le recensioni costituiscono nel veicolare le intenzioni d’acquisto, nel tempo si sono diuse false recen- sioni scritte da utenti, gruppi di utenti o aziende vere e proprie al ne di screditare prodotti/aziende concorrenti per favorire un particolare pro- dotto/esercizio commerciale oppure per esaltare positivamente la qualit a di un prodotto o, ancora, per invogliare gli utenti a recarsi in un de- terminato esercizio commerciale piuttosto che in altri. Tale situazione e illustrata in [1], dove si stima che 1/3 di tutte le recensioni presenti su In- ternet siano false. Le implicazioni economiche di tale fatto sono notevoli: da un lato, i soggetti che vendono false recensioni ottengono guadagni sempre maggiori, dall’altro le aziende che utilizzano le false recensioni per farsi pubblicit a positiva vedono incrementare il proprio bacino d’u- tenza. L’obiettivo di questo lavoro e di progettare e realizzare un sistema per la generazione automatica di recensioni di ristoranti, in modo tale che ogni recensione generata dipenda dal ristorante stesso e dal rating desi- derato (che secondo la convenzione adottata da molti siti di e-commerce e espresso su una scala discreta da 1 a 5). L’output del sistema e una recensione in lingua inglese conforme agli input. L’importanza di un tale sistema e apprezzabile considerando che le false recensioni che gi a abbondano in rete condividono la caratteristica di essere scritte da operatori umani, con le limitazioni che ci o comporta sia in termini di tempo necessario alla loro stesura, sia in termini quantitati- vi (intendendo il numero di recensioni prodotte da un singolo operatore). 1

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Informazioni tesi

  Autore: Dennis Morello
  Tipo: Tesi di Laurea Magistrale
  Anno: 2014-15
  Università: Università degli Studi di Trieste
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria Informatica
  Relatore: Alberto Bartoli
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 44

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Parole chiave

reti neurali
artificial intelligence
intelligenza artificiale
neural networks
machine learning
recensioni
ristoranti
classificatori
tripadvisor

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