"Sviluppare un modello di classificazione per distinguere tra sentimenti positivi e negativi."
Il modello di classificazione può essere sviluppato utilizzando tecniche di apprendimento automatico supervisionato come la regressione logistica, il naive Bayes o le macchine a vettori di supporto. I dati di input dovrebbero contenere esempi etichettati di sentimenti positivi e negativi. Il modello può quindi essere addestrato sui dati etichettati e utilizzato per prevedere se una determinata frase è positiva o negativa.