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andrysea/online-reputation-monitoring

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App README

monitoraggioreputazioneazienda

Progetto esame per il master di AI Engineering, modulo: MLOps e Machine Learning in Produzione

MachineInnovators Inc. — Sentiment Analysis con MLOps

Descrizione del Progetto

MachineInnovators Inc. è leader nello sviluppo di applicazioni di machine learning scalabili e pronte per la produzione.

Il focus principale del progetto è integrare metodologie MLOps per facilitare lo sviluppo, l'implementazione, il monitoraggio continuo e il retraining di modelli di analisi del sentiment.

L'obiettivo è abilitare l'azienda a migliorare e monitorare la propria reputazione sui social media attraverso l'analisi automatica dei sentiment degli utenti.

Contesto

Le aziende si trovano spesso a fronteggiare la sfida di gestire e migliorare la propria reputazione sui social media in modo efficace e tempestivo.

Il monitoraggio manuale del sentiment degli utenti può risultare:

  • —inefficiente;
  • —soggetto a errori umani;
  • —poco scalabile;
  • —lento nel rilevare cambiamenti nella percezione del brand.

Rispondere rapidamente ai cambiamenti nel sentiment degli utenti è cruciale per mantenere un'immagine aziendale positiva e intervenire tempestivamente in caso di criticità.

Benefici della Soluzione

Automazione dell'Analisi del Sentiment

Implementando un modello di analisi del sentiment, MachineInnovators Inc. automatizzerà l'elaborazione dei dati provenienti dai social media per identificare sentiment:

  • —positivi;
  • —neutrali;
  • —negativi.

Questo permetterà una risposta più rapida e mirata ai feedback degli utenti.

Monitoraggio Continuo della Reputazione

Utilizzando metodologie MLOps, l'azienda implementerà un sistema di monitoraggio continuo per valutare l'andamento del sentiment degli utenti nel tempo.

Ciò consentirà di:

  • —rilevare rapidamente cambiamenti nella percezione dell'azienda;
  • —monitorare l'evoluzione della reputazione online;
  • —intervenire prontamente in caso di aumento dei sentiment negativi.

Retraining del Modello

L'introduzione di un sistema di retraining automatico permetterà al modello di adattarsi dinamicamente a:

  • —nuovi dati;
  • —variazioni nel linguaggio degli utenti;
  • —cambiamenti nei comportamenti sui social media;
  • —nuovi trend comunicativi.

Mantenere alta l'accuratezza predittiva del modello è essenziale per una valutazione corretta del sentiment.

Dettagli del Progetto

Fase 1 — Implementazione del Modello di Analisi del Sentiment

Modello

Il progetto prevede l'utilizzo di un modello pre-addestrato per l'analisi del sentiment in grado di classificare testi provenienti dai social media in tre categorie:

  • —positivo;
  • —neutro;
  • —negativo.

Modello di riferimento:

cardiffnlp/twitter-roberta-base-sentiment-latest

Dataset

Verranno utilizzati dataset pubblici contenenti testi e relative etichette di sentiment.

I dati saranno impiegati per:

  • —valutare le performance del modello;
  • —testare la pipeline di preprocessing;
  • —simulare scenari realistici di analisi sui social media.

Fase 2 — Creazione della Pipeline CI/CD

La pipeline CI/CD sarà sviluppata per automatizzare le principali fasi del ciclo di vita del modello.

La pipeline comprenderà:

  • —training del modello;
  • —test di integrazione;
  • —validazione delle performance;
  • —deploy dell'applicazione;
  • —gestione del codice tramite repository GitHub.

L'obiettivo è garantire un processo di sviluppo riproducibile, scalabile e facilmente manutenibile.

Fase 3 — Deploy e Monitoraggio Continuo

Deploy su Hugging Face

Il deploy su Hugging Face è facoltativo, ma consigliato per facilitare:

  • —accessibilità del modello;
  • —integrazione con altre applicazioni;
  • —scalabilità;
  • —condivisione del progetto.

Sistema di Monitoraggio

Il sistema di monitoraggio sarà configurato per valutare continuamente:

  • —performance del modello;
  • —distribuzione dei sentiment rilevati;
  • —variazioni nel tempo;
  • —eventuale degrado delle prestazioni;
  • —necessità di retraining.

Consegna

La consegna del progetto dovrà includere:

Codice Sorgente

Repository pubblico su GitHub contenente:

  • —codice sorgente del progetto;
  • —pipeline CI/CD;
  • —implementazione del modello;
  • —script di preprocessing;
  • —codice per il monitoraggio;
  • —documentazione tecnica.

La consegna effettiva dovrà avvenire tramite un notebook Google Colab contenente il link al repository GitHub.

Documentazione

La documentazione dovrà descrivere:

  • —scelte progettuali;
  • —architettura della soluzione;
  • —implementazione del modello;
  • —struttura della pipeline CI/CD;
  • —modalità di deploy;
  • —sistema di monitoraggio;
  • —risultati ottenuti;
  • —eventuali limiti e sviluppi futuri.

Motivazione del Progetto

L'implementazione di un sistema di analisi del sentiment consente a MachineInnovators Inc. di migliorare significativamente la gestione della reputazione sui social media.

Automatizzando l'analisi del sentiment, l'azienda potrà:

  • —rispondere più rapidamente alle esigenze degli utenti;
  • —identificare tempestivamente criticità reputazionali;
  • —migliorare la soddisfazione degli utenti;
  • —rafforzare l'immagine aziendale sul mercato.

Con questo progetto, MachineInnovators Inc. promuove l'innovazione nel campo delle tecnologie AI, offrendo soluzioni avanzate e scalabili per le moderne sfide di gestione della reputazione aziendale.

Documentazione delle Scelte Progettuali

Il progetto è stato strutturato seguendo un approccio MLOps, separando il codice in moduli dedicati a preprocessing, predizione, monitoraggio e retraining.

Il preprocessing è stato mantenuto minimo per non alterare eccessivamente i testi social, dato che il modello utilizzato è già addestrato su contenuti provenienti da Twitter/social media.

Il modello scelto è cardiffnlp/twitter-roberta-base-sentiment-latest, indicato nella traccia del progetto. Sebbene la traccia menzioni FastText, il modello fornito come riferimento è basato su RoBERTa; per coerenza con la richiesta, è stato utilizzato il modello Hugging Face indicato.

La pipeline CI/CD è stata implementata con GitHub Actions per eseguire automaticamente i test a ogni push o pull request, garantendo maggiore affidabilità del codice.

Il deploy è stato realizzato su Hugging Face Spaces tramite Gradio, così da rendere il modello accessibile tramite interfaccia web.

Il monitoraggio è stato progettato per analizzare la distribuzione dei sentiment e il loro andamento nel tempo, mentre la logica di retraining consente di stabilire quando il modello dovrebbe essere rivalutato o riaddestrato in base alle performance.

Tecnologie Utilizzate

  • —Python
  • —Hugging Face Transformers
  • —Google Colab
  • —GitHub
  • —GitHub Actions
  • —MLOps
  • —Machine Learning
  • —Sentiment Analysis
  • —Social Media Monitoring

Output Atteso

Il sistema dovrà essere in grado di:

  1. 1.acquisire o caricare testi provenienti da social media;
  2. 2.classificare ogni testo come positivo, neutro o negativo;
  3. 3.monitorare l'andamento del sentiment nel tempo;
  4. 4.supportare il retraining del modello;
  5. 5.fornire una base scalabile per il deploy e il monitoraggio continuo.

Autore

Progetto sviluppato per MachineInnovators Inc.

Struttura della Repository

text
online-reputation-monitoring/
│
├── app.py
├── src/
│   ├── predict.py
│   ├── preprocessing.py
│   ├── monitoring.py
│   └── retraining.py
│
├── tests/
│   └── test_predict.py
│
├── data/
│   └── sample_social_posts.csv
│
├── .github/
│   └── workflows/
│       └── ci.yml
│
├── requirements.txt
└── README.md

Installazione

Clonare la repository:

bash
git clone https://github.com/andrysea/online-reputation-monitoring
cd online-reputation-monitoring

Creare un ambiente virtuale:

bash
python -m venv venv
source venv/bin/activate

Su Windows:

bash
venv\Scripts\activate

Installare le dipendenze:

bash
pip install -r requirements.txt

Esecuzione dell'applicazione

Per avviare l'app Gradio in locale:

bash
python app/app.py

Dopo l'avvio, l'app sarà accessibile dal browser tramite l'indirizzo mostrato nel terminale.

Test

I test automatici si trovano nella cartella tests/.

Per eseguirli:

bash
pytest

I test verificano che:

  • —il modello restituisca una classe valida;
  • —il sistema gestisca input testuali corretti;
  • —la pipeline di predizione non generi errori inattesi.

Pipeline CI/CD

La pipeline CI/CD è configurata tramite GitHub Actions nel file:

text
.github/workflows/ci.yml

A ogni push o pull request, la pipeline esegue automaticamente:

  1. 1.setup dell'ambiente Python;
  2. 2.installazione delle dipendenze;
  3. 3.esecuzione dei test automatici.

Questa automazione aiuta a garantire che il codice rimanga funzionante durante lo sviluppo.

Deploy

Il deploy dell'applicazione viene effettuato su Hugging Face Spaces.

Link alla demo:

text
https://huggingface.co/spaces/andrysea/online-reputation-monitoring

Lo Space permette di provare il modello direttamente online tramite interfaccia web.

Notebook Colab

Il notebook Google Colab contiene l'esecuzione guidata del progetto:

  • —caricamento del dataset;
  • —caricamento del modello;
  • —predizione del sentiment;
  • —valutazione dei risultati;
  • —visualizzazione delle metriche;
  • —spiegazione della pipeline MLOps;
  • —link alla repository GitHub;
  • —link alla demo Hugging Face Spaces.

Risultati attesi

Il sistema permette di ottenere:

  • —classificazione automatica del sentiment;
  • —distribuzione dei commenti positivi, neutri e negativi;
  • —indicatori utili per monitorare la reputazione online;
  • —demo web accessibile online;
  • —pipeline automatizzata di test;
  • —base progettuale per retraining e monitoraggio continuo.