Polarity Imbalance in Lexicon-based Sentiment Analysis

Polarity imbalance is an asymmetric situation that occurs while using parametric threshold values in lexicon-based Sentiment-Analysis (SA). The variation across the thresholds may have an opposite impact on the prediction of negative and positive polarity. We hypothesize that this may be due to asymmetries in the data or in the lexicon, or both. We carry out therefore experiments for evaluating the effect of lexicon and of the topics addressed in the data. Our experiments are based on a weighted version of the Italian linguistic resource MAL (Morphologicallyinflected Affective Lexicon) by using as weighting corpus TWITA, a large-scale corpus of messages from Twitter in Italian. The novel Weighted-MAL (W-MAL), presented for the first time int this paper, achieved better polarity classification results especially for negative tweets, along with alleviating the aforementioned polarity imbalance. Italiano. Lo sbilanciamento della polarità è una situazione di asimmetria che si viene a creare quando si impiegano valori soglia parametrici nella Sentiment Analysis (SA) basata su dizionario. La variazione dei valori soglia può avere un impatto opposto rispetto alla predizione di polarità negativa e positiva. Si ipotizza che questo effetto sia dovuto ad asimmetrie nei dati o nel dizionario, o in entrambi. Abbiamo condotto esperimenti per misurare l’effetto del lessico e degli argomenti trattati nel nostro dataset. I nostri esperimenti sono basati su una versione ponderata della risorsa per l’italiano MAL (Morphologically-inflected Affective Lexicon), usando come corpus per la ponderazione TWITA, un corpus di larga scala di messaggi da Twitter in italiano. La nuova risorsa Weighted-MAL (W-MAL), presentata per la prima volta in questo articolo, ottiene migliori risultati nella classificazione della polarità specialmente, per i messaggi negativi, oltre ad alleviare il problema sopracitato di sbilanciamento