# Applicazioni pratiche di deep learning/Riconoscimento recensioni positive Amazon

Applicazioni pratiche di deep learning
Copertina Tutti i moduli · Sviluppo
* Applicazioni pratiche di deep learningApplicazioni pratiche di deep learning
** Riconoscimento malattie ortaggiApplicazioni pratiche di deep learning/Riconoscimento malattie ortaggi
** Elaborazione del linguaggio naturaleApplicazioni pratiche di deep learning/Elaborazione del linguaggio naturale
** Riconoscimento recensioni positive AmazonApplicazioni pratiche di deep learning/Riconoscimento recensioni positive Amazon
** Identificazione tumori della pelleApplicazioni pratiche di deep learning/Identificazione tumori della pelle
** Diagnosi polmoniteApplicazioni pratiche di deep learning/Diagnosi polmonite
** Diagnosi alzheimerApplicazioni pratiche di deep learning/Diagnosi alzheimer
** Analisi elettrocardiogramma (ECG)Applicazioni pratiche di deep learning/Analisi elettrocardiogramma (ECG)
** Classificazione dei tweetsApplicazioni pratiche di deep learning/Classificazione dei tweets
** Segmentazione delle immaginiApplicazioni pratiche di deep learning/Segmentazione delle immagini
** Profilazione delle personeApplicazioni pratiche di deep learning/Profilazione delle persone
** Raccomandazione prodottiApplicazioni pratiche di deep learning/Raccomandazione prodotti
** Da voce a testoApplicazioni pratiche di deep learning/Da voce a testo
** Conversazione AIApplicazioni pratiche di deep learning/Conversazione AI
** Classificazione dei fioriApplicazioni pratiche di deep learning/Classificazione dei fiori
* Large Language Models
** Interrogare documenti(LLM)Applicazioni pratiche di deep learning/Interrogare documenti(LLM)
** Realizzare un chatbot(LLM)Applicazioni pratiche di deep learning/Realizzare un chatbot(LLM)
* Appendice
** Creare un notebook ColabApplicazioni pratiche di deep learning/Creare un notebook Colab
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## Parte 1: Dati

Per identificare le tendenze dei clienti di Amazon nel marketing è utile fare il sentiment analysis o analisi del sentimento utilizzando le recenzioni dei prodotti e valutare quante e quali sono positive e/o negative . Hugging Face possiede il dataset amazon_polarity contenente 35 milioni di recensioni fino a marzo 2013 in 18 anni contenente per ogni osservazione 3 variabili : title (titolo della recensione), content (testo della recensione) e label che può assumere 2 valori : 1=positiva , 0=negativa . Il dataset è suddiviso in 2 parti : train e test

## Parte 2: Domanda di ricerca

Si vuole calcolare l'Accuracy o accuratezza previsionale nel determinare se una recensione è positiva o negativa, utilizzando il modello di deep learning distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english che viene usato di default su Hugging Face per il sentiment analysis.
Si importa da Hugging Face il sottoinsieme test di amazon_polarity contenente 400.000 osservazioni.
Caricamento dati:
La prima osservazione nel dataset:
Si estraggono 1000 osservazioni dal dataset relativamente alle variabili content e label:
Si carica da Hugging Face il modello di default per il sentiment analysis:
Si applica il modello alle 1000 recensioni e la previsione se la recensione è positiva o negativa si carica nel vettore predictions:
Si carica la libreria evaluate e la metrica accuracy effettuando il calcolo, per cui l'accuracy previsionale del modello su 1000 recenzioni è del 87,6%: