Not all languages are the same

Grammar rules vary from one language to another. The rules of verb conjugation, noun-verb agreement and negations vary from one language to another.

Italian is a unique language and it differs from English in a number of ways. To use the same techniques and language models that work for English sentiment analysis when conducting Italian sentiment analysis would yield terribly inaccurate results.

That's why Repustate developed Italian-specific tools to help in Italian sentiment analysis, including an Italian part of speech tagger, an Italian lemmatizer, and of course, Italian-specific sentiment models.

Italian part of speech tagging

Italian part of speech tagging allows Repustate to narrow in on where sentiment may lie within a block of text. Verbs, nouns and adjectives, provide the cues necessary to determine sentiment.

In order to create a fast and accurate Italian part of speech tagger, you have to have a massive corpus of manually tagged Italian text. This Italian text can then be fed into a machine learning algorithm to create a Italian part of speech tagger.

The larger the corpus, and more importantly, the more varied the corpus, the better the results in creating the Italian part of speech tagger. Repustate has created a massive corpus of Italian text grabbing data from a variety of sources to ensure good coverage.

Italian language sentiment models

Repustate has developed sentiment language models specific to Italian to capture the various phrases, idioms and expressions that help define sentiment when writing in Italian. Understanding the various grammatical aspects of the Italian language that make it unique and very different from English is what allows Repustate's Italian sentiment analysis to be as fast and as accurate as it is.

Non tutte le lingue sono uguali

Le regole grammaticali cambiano da una lingua all'altra. Le regole di coniugazione dei verbi, le concordanze nome-verbo e le negazioni variano da una lingua all'altra.

L'italiano è una lingua unica ed è diverso dall'inglese sotto un certo numero si aspetti. Usare le stesse tecniche e i modelli linguistici che funzionano per la "sentiment analysis" dell'inglese quando si conduce una "sentiment analysis" dell'italiano porterebbe a risultati terribilmente inaccurati.

Ecco perché Repustate ha sviluppato strumenti italiano-specifici per facilitare la "sentiment analysis" dell'italiano, inclusi un'analisi grammaticale italiana, un lemmatizzatore italiano e, ovviamente, dei modelli di "sentiment" italiano-specifici.

Analisi grammaticale italiana

L'analisi grammaticale italiana permette a Repustate di restringere il campo su dove il "sentiment" potrebbe trovarsi in un blocco di testo. Verbi, nomi e aggettivi offrono i segnali necessari per determinare il "sentiment".

Per creare un'analisi grammaticale italiana veloce e accurata, è necessario avere un enorme corpo di testo italiano già analizzato manualmente. Questo testo italiano può essere inserito nell'algoritmo "machine learning" per creare un'analisi grammaticale italiana.

Più grande è il corpo e, ancora più importante, più è vario, migliori saranno i risultati nel creare l'analisi grammaticale italiana. Repustate ha creato un enorme corpo di testo italiano prendendo dati da una varietà di risorse per assicurare una buona copertura.

Modelli di "sentiment" per la lingua italiana

Repustate ha sviluppato diversi modelli linguistici specifici per l'italiano in modo da cogliere le varie frasi, gli idiomi e le espressioni che aiutano a definire il "sentiment" quando si scrive in italiano. Comprendere i vari aspetti grammaticali della lingua italiana che la rendono unica e molto diversa dall'inglese è ciò che permette alla "sentiment analysis" dell'italiano di Repustate di essere così veloce e accurata.

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