Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Sentiment Analysis con metodi di Natural Language Processing e di Text Mining per il Marketing Management |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Sentiment Analysis with Natural Language Processing methods and Text Mining statistical techniques for Marketing Management |
| Area CUN | 13 - Scienze economiche e statistiche |
| S.S.D | SECS-S/01 - STATISTICA |
| Descrizione sintetica in italiano | Il collaboratore analizzerà la letteratura sull'utilizzo dei dati testuali per studiare la comunicazione sul Made in Italy in Italia, sia derivante da studi sul tema, che dalla comunicazione dei consumatori sui social media. Utilizzerà metodologie statistiche per rappresentare i documenti di testo, estrarre parole chiave e condurre analisi semantica. Calcolerà i pesi delle parole utilizzando metodi computazionali, considerando la struttura dei documenti ottenuta da variabili di diversa natura. Impiegherà algoritmi per ottenere rappresentazioni semantiche personalizzate e importerà modelli di linguaggio esterni come i Large Language Models (LLM), adattandoli al dominio specifico. Infine, utilizzerà metodologie per ridurre la dimensionalità delle rappresentazioni vettoriali dei documenti e applicare algoritmi di clustering per individuare gruppi e sottogruppi semantici nei documenti di testo. |
| Descrizione sintetica in inglese | The collaborator will analyze the literature on the use of textual data to study communication about Made in Italy in Italy, encompassing both studies on the topic and consumer communication on social media. He/she will employ statistical methodologies to represent the text documents, extract keywords, and conduct semantic analysis. Computational methods will be used to calculate word weights, taking into account the document structure with various variables. Algorithms will be employed to obtain personalized semantic representations and import external language models such as Large Language Models (LLMs), adapting them to the specific domain. Finally, methodologies will be utilized to reduce the dimensionality of the document's vector representations and apply clustering algorithms to identify semantic groups and subgroups within the text documents. |
| Data del bando | 01/09/2023 |
| E' richiesta mobilità internazionale? | no |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
EUROPE |
| Nazionalità dei candidati |
EUROPE |
| Sito web del bando | https://www.unibs.it/it/node/7951 |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
|---|
| Nome dell'Ente finanziatore | Università degli Studi di Brescia |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Other |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Brescia |
| Sito web | http://www.unibs.it |
| marisa.scaringi@unibs.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 19/09/2023 |
|---|---|
| Come candidarsi | Other |