# Applicazioni pratiche di deep learning/Classificazione dei tweets

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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Mentre col sentiment analysis dato un testo si può stabilire la sua polarità cioè se si tratta di un'opinione positiva o negativa, è possibile classificare un testo in base a più categorie. Nel caso specifico dal sito Zindi si preleva un dataset contenente 5287 tweets contenuti nella variabile text e classificati con la variabile target che vale 1 se il tweet riguarda il Covid, altrimenti vale 0. Si prelevano dal dataset 1000 tweets e tramite il modello digitalepidemiologylab/covid-twitter-bert-v2-mnli di Hugging Face si classificano in 1 se riguardano la categoria health (salute), altrimenti 0 e poi si calcola l'Accuracy relativa a questi 1000 tweets.

## Caricamento dati da Zindi

Per caricare su Colab il dataset updated_train.csv da Zindi occorre iscriversi alla competizione sulla classificazione dei Tweets in Covid si, Covid no che si trova qui https://zindi.africa/competitions/zindiweekendz-learning-covid-19-tweet-classification-challenge e utilizzare l'analizzatore del browser per conoscere l'url e il token del file, quindi copiarli nel seguente codice:
Tramite la libreria pandas si carica il dataset e si visualizzano le sue variabili e la sua dimensione:
Si prelevano 1000 tweets dalla variabile text e 1000 labels dalla variabile target:
Si importa il modello da Hugging Face per la classificazione di testi relativi al Covid:
Si prova il modello su di un testo da classificare con le categorie 'health', 'sport', 'vaccine' e si vede che il testo riguarda la categoria vaccine con un'accuracy del 58%:
Si crea il vettore predictions usando il modello sui 1000 tweets per valutare se riguarda l'argomento health e tramite la libreria evaluate si calcola l'accuracy che risulta del 61%: