Natural Language Processing And Text Mining – prof. Fabrizio Silvestri, Luca Becchetti

Data Science · Sapienza Università di Roma · 1º anno · 2º semestre · 6 CFU · a scelta (Gruppo opzionale B) · canale unico

Testi d'esame di Natural Language Processing And Text Mining del prof. Fabrizio Silvestri, Luca Becchetti, canale unico, corso di laurea in Data Science (Laurea magistrale (LM-Data)), Sapienza Università di Roma, 1º anno · 2º semestre · 6 CFU · a scelta (Gruppo opzionale B), a.a. 2026/2027. Libri adottati: Christopher – Prabhakar Raghavan; Leskovec – Mining of Massive Datasets; Dan Jurafsky – Speech and Language Processing.

Natural Language Processing And Text Mining – Prof. Fabrizio Silvestri, Prof. Luca Becchetti Canale unico

Corso di laurea: Data Science · Laurea magistrale (LM-Data) · 1º anno · 2º semestre · 6 CFU · a scelta (Gruppo opzionale B)

Sapienza · Ingegneria dell'informazione, informatica e statistica · 6 CFU · apri nel catalogo

Il docente indica 3 testi · da studiare tutti

Christopher – Prabhakar Raghavan Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 18/09/2026

Leskovec – Mining of Massive Datasets Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 18/09/2026

Dan Jurafsky – Speech and Language Processing Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 18/09/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Note e lavori scientifici sugli argomenti trattati, suggeriti dal docente.

Argomenti del programma: Parte 1 - Ranking e similarity search 1. Problemi di interesse. Ranking di documenti. Link analysis: rivisitazione del Pagerank come sistema di ranking indipendente dalle query. Link analysis dipendente dal contesto: Topic sensitive e Personalized Pagerank. Hub e autorità: l'algoritmo HITS. 2. Similarity search in collezioni di dati ad elevata dimensionalità: ricerca dei Top-k e nearest-neighbour (approssimati).

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Vedi anche: Prof. Fabrizio Silvestri · Prof. Luca Becchetti · Natural Language Processing And Text Mining a Sapienza (tutti i canali)