Programmazione concorrente e scalabile in Akka per Sentiment Analysis

In questo paragrafo verrà descritto il sistema software oggetto di questa tesi: Senti4SD, un sw il cui dominio di applicazione è quello del sentiment analysis. In particolare si tratta di un classificatore che analizza porzioni di testo quali domande, risposte, commenti a domande e commenti a risposte per compiere delle analisi specificatamente su forum che trattano argomenti di interesse per gli sviluppatori.
Rispetto ad uno strumento tradizionale di base, Senti4SD riduce le errate classificazioni di post neutri e positivi come emotivamente negativi (F. Calefato, F. Lanubile, F. Maiorano, N. Novielli, "Sentiment Polarity Detection for Software Development". Empirical Software Engineering (2017)). I risultati mostrano un incremento della precisione del 19% nella valutazione di espressioni di classe negativa e del 25% per quelle di classe neutrale rispetto alla linea base di SentiStrenght.
Senti4SD è il risultato di uno studio costituito principalmente in 4 fasi.
Nella prima fase viene illustrato il modello adottato rifacendosi alle principali due correnti di pensiero precedentemente illustrate. La prima vede le emozioni come una funzione continua caratterizzata da una polarità ed un'intensità; la seconda, nonché quella a cui si fa capo nella trattazione, prevede l'esistenza di alcune emozioni di base e di altre derivate da esse, in particolare ci si baserà sul modello di Shaver secondo cui le emozioni possono essere classificate su 3 livelli in cui ogni livello specializza il livello inferiore e al livello base vi sono 6 emozioni. Il software oggetto di questo caso di studio implementa a sua volta un altro classificatore; si tratta di SentiStrength il quale analizza e valuta brevi porzioni di testo dei Social Web assegnando un punteggio compreso fra -2 a -5 per le parole classificate come negative, un punteggio da +2 a +5 per quelle considerate come positive mentre per le parole considerate neutrali viene assegnato un punteggio di ±1. SentiStrength è anche in grado di ripotare valutazioni binarie (positivo/negativo), ternarie (positivo/negativo/neutro) e unarie (da -4 a +4).
Le valutazioni vengono date sulla base di un dizionario il quale contiene anche emoticons.
Il perché dell'utilizzo di due punteggi, spiegano i produttori di SentiStrength, è un'applicazione dei risultati di ricerche in ambito psicologico le quali dimostrino come l'uomo sia in grado di elaborare parallelamente sia emozioni di tipo positivo che negativo (https://sentistrength.wlv.ac.uk/). [...]