Dynamic networks, text analysis and Gephi: the art math

In numerosi campi scientici l'analisi di network complessi ha portato molte recenti scoperte: in questa tesi abbiamo sperimentato questo approccio sul linguaggio umano, in particolare quello scritto, dove le parole non interagiscono in modo casuale. Abbiamo quindi inizialmente presentato misure capaci di estrapolare importanti strutture topologiche dai newtork linguistici(Degree, Strength, Entropia, . . .) ed esaminato il software usato per rappresentare e visualizzare i grafi (Gephi). In seguito abbiamo analizzato le differenti proprietà statistiche di uno stesso testo in varie sue forme (shuffolato, senza stopwords e senza parole con bassa frequenza): il nostro database contiene cinque libri di cinque autori vissuti nel XIX secolo. Abbiamo infine mostrato come certe misure siano importanti per distinguere un testo reale dalle sue versioni modificate e perché la distribuzione del Degree di un testo normale e di uno shuffolato abbiano lo stesso andamento. Questi risultati potranno essere utili nella sempre più attiva analisi di fenomeni linguistici come l'autorship attribution e il riconoscimento di testi shuffolati.

Entity extraction e text classification come strumenti per la sentiment analysis di testi giornalistici

In this thesis we are going to talk about technologies which allow us to approach sentiment analysis on newspapers articles. The final goal of this work is to help social scholars to do content analysis on big corpora of texts in a faster way thanks to the support of automatic text classification.