Modulo di Approfondimento - Tecniche di text processing per l'analisi dei dati


In sintesi

Il modulo introduce tecniche di text processing sui tre problemi principali: opinion mining, sentiment analysis, labeling automatico e categorizzazione di testo. Le tre tematiche sono prima inquadrate a livello teorico e, successivamente, ne viene presentata la risoluzione con l’introduzione delle tecnologie che ne implementano le soluzioni. La parte pratica consiste in esercizi ed hands-on su dati relativi agli use case rilevanti in ambito bancario.

Target

Figure professionali del settore creditizio-finanziario che desiderano acquisire una visione integrata del processo di gestione e utilizzo dei dati e dei big data. Data scientist, business analyst, data analyst, technical manager, consultant.

Data
25/27 novembre 2020
Sede

Aula virtuale, attraverso piattaforma dedicata, con possibilità di interazione real time con i docenti

Anno
2020
Richiedi informazioni

25/11/2020
27/11/2020
*Prezzo associato ABI

Text Processing in Python

  • Pre-processing di testo: pulizia di testo con Pandas, stopwords, stemming
  • Introduzione a espressioni regolari
  • Matrice TF-IDF, similarità e classificazione
  • Word embedding (Word2Vec)
  • Librerie Python per manipolazione di testo: textblob, NLTK, spacy e gensim
  • Hands-on ed esercizi

Opinion Mining e Sentiment Analysis

  • Introduzione al problema e soluzioni allo stato dell’arte
  • Derivare opinioni, sentimento e soggettività da testi
  • Hands-on ed esercizi

Labeling automatico e categorizzazione di testo

  • Introduzione al problema e soluzioni allo stato dell’arte
  • Tecniche di machine/deep learning classificazione di testo (BERT)
  • Latent dirichlet allocation (LDA)
  • Hands-on ed esercizi

Copyright

Elisa Isacco
e.isacco@abiservizi.it
06.6767.517