Aspect-Based Time-Aware Sentiment Analysis of Italian Restaurants' Reviews

Nowadays, the explosion of restaurants’ reviews on the Internet has transformed the way costumers make dining choices and the way restaurant owners gather valuable insights. This thesis explores the domain of Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA), providing sentiments regarding specific categories of restaurants’ reviews. Therefore, users don’t have to spend time scrolling through pages of long and detailed opinions and restaura teurs can obtain useful insights that highlight the strengths and the weaknesses of their businesses instantly. We perform the ABSA task employing BERT-based models on Ital ian restaurants’ reviews since, as far as we know, other models that accomplish the same Natural Language Processing task on Italian language have not been developed yet. Moreover, this research delves into the Time Series Analysis employing the restaurants’ reviews to extract the most common patterns and visualize the progress of each restau rant. Thus, restaurateurs can identify when and why their businesses are excelling or encountering challenges to make operational adjustments and adapt their offerings.

Al giorno d’oggi, le persone decidono dove andare a mangiare leggendo la moltitudine di recensioni online che si possono trovare per ogni ristorante. Inoltre, gli stessi ristoratori possono trarre informazioni utili sull’andamento delle loro attività. Questa tesi esplora il campo dell’Analisi del Sentimento Basata sugli Aspetti (ABSA), fornendo voti relativi a categorie specifiche (Ambiente, Servizio, Cibo, Prezzo) delle recensioni dei ristoranti. Pertanto, agli utenti non serve più leggere lunghe e dettagliate pagine di recensioni, ma possono direttamente consultare i giudizi delle categorie di loro interesse. In aggiunta, i ristoratori, tramite l’Analisi del Sentimento Basata sugli Aspetti, possono rapidamente capire i punti di forza e le debolezze delle loro attività. Eseguiamo l’analisi su recensioni scritte in Italiano utilizzando modelli sviluppati con BERT, poichè, non risulta che siano stati stati implementati altri modelli che svolgano la stessa analisi nella lingua Italiana. Questa ricerca approfondisce anche l’Analisi delle Serie Temporali utilizzando le recen sioni dei ristoranti per estrarre i pattern più comuni e visualizzare l’evoluzione di ciascun ristorante nel tempo. In questo modo, i ristoratori possono valutare se i servizi offerti stanno incontrando il favore della clientela e conseguentemente apportare adeguamenti operativi.