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Struttura del corso
Introduzione a Sentiment Analysis
- Fondamenti di analisi del sentiment
- Sfide e opportunità nell'analisi del sentiment
- Panoramica degli LLM e delle loro capacità
LLM e comprensione del linguaggio naturale
- Approfondimento sull'architettura degli LLM
- Comprendere il contesto e il sentiment con gli LLM
- Pre-elaborazione dei dati per l'analisi del sentiment
Creazione Sentiment Analysis di modelli con LLM
- Formazione degli LLM per l'analisi del sentiment
- Messa a punto di modelli per domini specifici
- Esercitazioni pratiche sull'addestramento dei modelli
Analisi Social Media con LLM
- Raccolta di dati sui social media per l'analisi
- Monitoraggio del sentiment in tempo reale sulle piattaforme social
- Casi di studio di analisi del sentiment sociale
Sentiment Analysis in Feedback dei clienti
- Estrazione di informazioni dalle recensioni e dai sondaggi dei clienti
- Migliorare il servizio clienti con l'analisi del sentiment
- Workshop sull'analisi del feedback
Argomenti avanzati in Sentiment Analysis
- Affrontare il sarcasmo, l'ironia e le emozioni complesse
- Analisi del sentiment in più lingue
- Tendenze future nell'analisi del sentiment con gli LLM
Considerazioni etiche e mitigazione dei pregiudizi
- Implicazioni etiche dell'analisi del sentiment
- Identificazione e mitigazione delle distorsioni nei modelli
- Uso responsabile dell'analisi del sentiment
Progetto e valutazione
- Analisi del sentiment da un set di dati scelto
- Revisioni tra pari e discussioni di gruppo
- Valutazione finale e feedback
Riepilogo e prossime tappe
Requisiti
- Comprensione dei concetti di base del machine learning
- Esperienza con la pre-elaborazione e l'analisi dei dati di testo
- Familiarità con la programmazione Python
Pubblico
- Data scientist e analisti
- Marketing Professionisti
- Responsabili di prodotto
21 ore
