Date e Docenti: 7 gg lezione in presenza

• Stella Iezzi, Emiliano Seri: 9, 26 e 27 giugno e 2, 3 e 4 luglio 2025
• Massimo Regoli: 16 giugno 2025

Si introducono i metodi e modelli di text mining, focalizzando l’attenzione sul trattamento del linguaggio naturale, sulla costruzione di risorse statistico-linguistiche e di grammatiche locali, sull’analisi del contenuto e della sentiment analysis. Il corso fornirà, inoltre, le conoscenze necessarie per utilizzare alcune librerie del software R per l’analisi automatica dei testi e il text mining (tm, twitteR, wordcloud,..) e l’interfaccia di R denominata Iramuteq, che permette Analisi multidimensionale di testi e questionari. Si vedrà come importare mediante Python dati di formato testuale. Si passa poi a fornire una conoscenza dei principali aspetti teorici e metodologici relativi al Text clustering e alla Sentiment Analysis.

Infine, si illustreranno modelli e metodi per la raccolta dei dati relazionali, la costruzione di dataset, l’applicazione e l’interpretazione di misure di rete in diversi contesti. Inoltre, il corso introduce gli studenti all’uso di alcune librerie del software R per l’analisi delle reti (sna, igraph, …).

Programma:

• Il Text Mining, Text clusetring, Sentiment analysis
• Librerie di Python per importare dati testuali
• Introduzione alla Social Networks Analysis

Date e Docenti: 2 gg lezione, 1g e-learning

SAS: 22 e 23 maggio 2025

Nel modulo viene presentata la soluzione SAS per la Text analysis. Saranno introdotti anche i principali tools per l’analisi previsiva.

• Text Analytics
• Use case pratici sul tema intelligenza artificiale