A manually-annotated Italian corpus for fine-grained sentiment analysis

Résumé En It

This paper presents the results of the annotation carried out on the Italian section of the SentiML corpus, consisting of both originally-produced and translated texts of different types. The two main advantages are that: (i) the work relies on the linguistically-motivated assumption that, by encapsulating opinions in pairs (called appraisal groups), it is possible to annotate (and automatically extract) their sentiment in context; (ii) it is possible to compare Italian to its English and Russian counterparts, as well as to extend the annotation to other languages.

Questo lavoro presenta i risultati dell’annotazione effettuata sulla sezione italiana del corpus “SentiML”, che consiste di testi sia originali che tradotti appartenenti a diversi tipi. I due vantaggi principali sono che: (i) il lavoro si fonda sull’assunzione motivata linguisticamente che, codificando le opinioni in coppie (chiamate appraisal groups), è possibile annotare (ed estrarre automaticamente) il loro sentiment tenendo in considerazione il contesto; (ii) è possibile confrontare l’italiano con le sue controparti inglese e russa, ed estendere l’annotazione ad altre lingue.