The aim of the project was to perform linguistic analyzes using algorithms for supervised learning of linguistic data, starting from more traditional models such as Support Vector Classifiers up to LLMs such as BertforSequenceClassification.
The data used were provided by the organizers of the EvalITA 2018 "Ironita" challenge (http://www.di.unito.it/~tutreeb/ironita-evalita18/index.html) and the subtask performed was the irony detection (subtask A).
Further information and explanation of the results are included in the report (Relazione_544298.pdf).
The folder is composed as follows:
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consegna_progetto.pdf --> contains the project requests;
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IronITA.ipynb --> contains the implementation of the first three project requests;
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IronITA_BERT.ipynb --> contains the implementation of a classifier based on a neural language model, ie the latest project request;
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Relazione_544298.pdf --> project report;
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Lo scopo del progetto era di svolgere analisi linguistiche utilizzando algoritmi per l'apprendimento supervisionato di dati linguistici, partendo dai modelli più tradizionali come Support Vector Classifiers fino a LLM come BertforSequenceClassification.
I dati utilizzati sono stati forniti dagli organizzatori della challenge EvalITA 2018 "Ironita" (http://www.di.unito.it/~tutreeb/ironita-evalita18/index.html) e il subtask svolto è stata l'irony detection (subtask A).
Ulteriori informazioni e spiegazione dei risultati sono presenti all'interno della relazione (Relazione_544298.pdf).
La cartella è così composta:
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consegna_progetto.pdf --> contiene le richieste di progetto;
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IronITA.ipynb --> contiene l'implementazione delle prime tre richieste di progetto;
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IronITA_BERT.ipynb --> contiene l'implementazione di un classificatore basato su un neural language model, ovvero l'ultima richiesta di progetto;
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Relazione_544298.pdf --> relazione sul progetto;