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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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"original_hash": "9d2a734deb904caff310d1a999c6bd7a",
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"translation_date": "2025-08-29T22:38:31+00:00",
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# Licenza poetica
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## Istruzioni
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In [questo notebook](https://www.kaggle.com/jenlooper/emily-dickinson-word-frequency) puoi trovare oltre 500 poesie di Emily Dickinson precedentemente analizzate per il sentiment utilizzando Azure text analytics. Utilizzando questo dataset, analizzalo utilizzando le tecniche descritte nella lezione. Il sentiment suggerito di una poesia corrisponde alla decisione del servizio Azure più sofisticato? Perché sì o perché no, secondo te? C'è qualcosa che ti sorprende?
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## Rubrica
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| Criteri | Esemplare | Adeguato | Da migliorare |
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| | Viene presentato un notebook con un'analisi solida del campione di output dell'autore | Il notebook è incompleto o non esegue l'analisi | Non viene presentato alcun notebook |
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**Disclaimer**:
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Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione. |