Docenti: Massimo Regoli, Stella Iezzi, Emiliano Seri
Periodo: Giugno e Luglio 2025 - date da definire (7 gg lezione)
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
