FlavioRubensOttaviani/Sentiment-analysis-for-firm-monitoring-online

Social Media Sentiment Analysis (Fine-tuned)

This is a cardiffnlp/twitter-roberta-base-sentiment-latest model that has been re-trained (fine-tuned) for binary sentiment classification (Positive vs. Negative).

The original model was trained for 3 classes (Positive, Negative, Neutral). This model was specialized using the Sentiment140 dataset to recognize only Positive or Negative sentiment, making it ideal for corporate reputation monitoring.

The GitHub repository with all the training code and MLOps pipeline can be found here: https://github.com/Luffyconqueredhaki/Sentiment-analysis-for-firm-monitoring-online

MLOps Project: Sentiment Analysis (RoBERTa Fine-Tuning)

This repository contains a complete MLOps project for social media sentiment analysis (e.g., Twitter/X). The project manages the entire model lifecycle: from training and fine-tuning a Transformer model (RoBERTa) to a CI/CD pipeline for automated testing and continuous monitoring.

🎯 Project Description and Use Cases

This project analyzes social media sentiment to monitor online reputation. The core of the system is a Transformer (RoBERTa) model (cardiffnlp/twitter-roberta-base-sentiment-latest), specialized in understanding the nuances of social language.

The base model, which classifies into 3 classes (Positive, Negative, Neutral), is re-trained (fine-tuned) on the Sentiment140 dataset to further specialize it and adapt it to only 2 classes (Positive/Negative).

The entire model lifecycle is managed through a complete MLOps flow, including training, automated testing (CI/CD), and continuous performance monitoring.

Key Use Cases

• Brand Reputation Management: Track public perception (positive or negative) of a company or product in real-time.
• Customer Feedback Analysis: Extract actionable insights from thousands of product, app (App Store, Play Store), or service reviews.
• Market Research: Understand public opinion on specific topics, industry trends, or competitors.
• Campaign Monitoring: Evaluate the impact and reception (positive or negative) of a marketing campaign or event.

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1. The Experimentation Notebook (notebooks/)

The .ipynb file in the notebooks/ folder is the brain of the Machine Learning project. It's where all the experimentation was done.

• Load Data: Downloads and loads the Sentiment140 dataset.
• Retraining (Fine-Tuning): Takes the cardiffnlp/twitter-roberta-base-sentiment-latest model and re-trains it on our dataset, moving from 3 to 2 labels (Positive/Negative).
• Evaluate: Calculates performance metrics (Accuracy, F1-score) and creates plots (like the Confusion Matrix) to demonstrate the model's effectiveness.

Performance and Metrics

The model was trained and evaluated on a sample of 10,000 tweets.

(The exact metric values can be found in the training notebook. Insert your results here)

Metric	Value (on Test Set)
Accuracy	~85%
F1-Score (Weighted)	~85%

IT

Analisi del Sentiment per Social Media (Fine-tuned)

Questo è un modello cardiffnlp/twitter-roberta-base-sentiment-latest che è stato ri-addestrato (fine-tuned) per la classificazione binaria del sentiment (Positivo vs. Negativo).

Il modello originale era addestrato per 3 classi (Positivo, Negativo, Neutrale). Questo modello è stato specializzato usando il dataset Sentiment140 per riconoscere solo sentiment Positivo o Negativo, rendendolo ideale per il monitoraggio della reputazione aziendale.

Il repository GitHub con tutto il codice di training e la pipeline MLOps si trova qui: https://github.com/Luffyconqueredhaki/Sentiment-analysis-for-firm-monitoring-online

Progetto MLOps: Sentiment Analysis (Fine-Tuning RoBERTa)

Questo repository contiene un progetto completo di MLOps per l'analisi del sentiment dei social media (es. Twitter/X). Il progetto gestisce l'intero ciclo di vita del modello: dall'addestramento e fine-tuning di un modello Transformer (RoBERTa) fino alla pipeline CI/CD per i test automatici e al monitoring continuo.

🎯 Descrizione del Progetto e Casi d'Uso

Questo progetto analizza il sentiment sui social media per monitorare la reputazione online. Il cuore del sistema è un modello Transformer (RoBERTa) (cardiffnlp/twitter-roberta-base-sentiment-latest), specializzato nel comprendere le sfumature del linguaggio social.

Il modello base, che classifica in 3 classi (Positivo, Neutro, Negativo), viene ri-addestrato (fine-tuning) sul dataset Sentiment140 per specializzarlo ulteriormente e adattarlo a 2 sole classi (Positivo/Negativo).

L'intero ciclo di vita del modello è gestito tramite un flusso MLOps completo, che include l'addestramento, il test automatico (CI/CD) e il monitoraggio continuo delle performance.

Casi d'Uso Principali

• Brand Reputation Management: Tracciare in tempo reale la percezione pubblica (positiva o negativa) di un'azienda o di un prodotto.
• Analisi del Feedback Cliente: Estrarre insight azionabili da migliaia di recensioni di prodotti, app (App Store, Play Store) o servizi.
• Market Research: Comprendere l'opinione pubblica su specifici argomenti, trend di settore o sui competitor.
• Monitoraggio Campagne: Valutare l'impatto e la ricezione (positiva o negativa) di una campagna di marketing o di un evento.

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1. Il Notebook di Sperimentazione (notebooks/)

Il file .ipynb nella cartella notebooks/ è il cervello del progetto di Machine Learning. È dove è stata fatta tutta la sperimentazione.

• Caricare i Dati: Scarica e carica il dataset Sentiment140.
• Fare il Retraining (Fine-Tuning): Prende il modello cardiffnlp/twitter-roberta-base-sentiment-latest e lo ri-addestra sul nostro dataset, passando da 3 a 2 etichette (Positivo/Negativo).
• Valutare: Calcola le metriche di performance (Accuracy, F1-score) e crea i grafici (come la Confusion Matrix) per dimostrare che il modello funziona.

Performance e Metriche

Il modello è stato addestrato e valutato su un campione di 10.000 tweet.

(I valori esatti delle metriche si trovano nel notebook di training. Inserisci qui i tuoi risultati)

Metrica	Valore (sul Test Set)
Accuracy	~85%
F1-Score (Weighted)	~85%

Come Usare il Modello (con Transformers)

Puoi usare questo modello direttamente con la pipeline di Transformers:

from transformers import pipeline

# Carica il modello dalla repository di HuggingFace
sentiment_pipeline = pipeline(
    "sentiment-analysis", 
    model="Luffyconqueredhaki/Sentiment-analysis-for-firm-monitoring-online"
)

data = [
    "Adoro questo prodotto, è fantastico!",
    "Il vostro servizio clienti è il peggiore che abbia mai visto."
]

risultati = sentiment_pipeline(data)
print(risultati)

# Output:
# [{'label': 'positive', 'score': 0.9...}, 
#  {'label': 'negative', 'score': 0.9...}]