Progetta un algoritmo per classificare il testo in sentimenti positivi, negativi e neutri.
Un approccio per classificare il testo in sentimenti positivi, negativi e neutri consiste nell'utilizzare algoritmi di apprendimento automatico. Un corpus di dati etichettati come positivi, negativi o neutri può essere utilizzato per addestrare un modello di classificazione, come le macchine a vettori di supporto (SVM) o i classificatori di Bayes ingenui, per identificare con precisione il sentimento del testo fornito. Un altro approccio consiste nell'utilizzare tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), come gli strumenti di analisi del sentimento, per classificare automaticamente il testo fornito in una delle tre categorie di sentimento.