Text Analytics (eBook)
XI, 302 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-030-52680-1 (ISBN)
Domenica Fioredistella Iezzi is an Associate Professor of Social Statistics at the Department of Enterprise Engineering Mario Lucertini, Tor Vergata University of Rome, Italy. She teaches courses on exploratory methods for data analysis and social media analytics. She is qualified as a Full Professor of Demography and Social Statistics and has been the director of the Master's program in Data Science since 2014. A past advisor to the Italian Society of Demography and Statistics and the Italian Statistical Society, she has authored numerous scientific articles in national and international journals. Her main research topics include text clustering and social indicators.
Damon Mayaffre is a CNRS researcher and a Professor at the Nice Côte d'Azur University, France. He is a specialist in the statistical analysis of textual data and has published several books on the political discourse of French presidents.
Michelangelo Misuraca is an Associate Professor of Statistics for Social Sciences at the Department of Business Administration and Law, University of Calabria, Italy. He has taught courses on textual statistics and statistics for the social sciences at the University of Naples Federico II and the University of Calabria. A Fellow of the Italian Statistical Society and of the Royal Statistical Society, his research interests are mainly in the areas of textual statistics, text mining and social media mining.
Erscheint lt. Verlag | 24.11.2020 |
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Reihe/Serie | Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization | Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization |
Zusatzinfo | XI, 302 p. 85 illus., 64 illus. in color. |
Sprache | englisch |
Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Datenbanken |
Sozialwissenschaften ► Soziologie ► Empirische Sozialforschung | |
Technik | |
Wirtschaft | |
Schlagworte | Big Data • chronological corpora • Computational Linguistics • corpus and quantitative linguistics • information extraction • Lexical Resources • network text analytics • Opinion Mining • sentiment analysis • Social Media Analysis • statistical analysis of textual data • text analytics • Text Mining • text mining in the social sciences • textual data analysis • textual data in psychology • textual statistics • Web mining |
ISBN-10 | 3-030-52680-1 / 3030526801 |
ISBN-13 | 978-3-030-52680-1 / 9783030526801 |
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Größe: 9,1 MB
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