Fondamenti di informatica per le scienze umanistiche
A.A. 2018/2019
Obiettivi formativi
Non definiti
Risultati apprendimento attesi
Non definiti
Periodo: Secondo semestre
Corso singolo
Questo insegnamento non può essere seguito come corso singolo. Puoi trovare gli insegnamenti disponibili consultando il catalogo corsi singoli.
Programma e organizzazione didattica
Edizione unica
Responsabile
Periodo
Secondo semestre
Informazioni sul programma
Argomento del corso : Analisi automatica del testo letterario (40 ore; 6 cfu)
Unità didattica A (20 ore; 3 cfu): Introduzione all'informatica per le scienze umanistiche
Unità didattica B (20 ore; 3 cfu): Metodi computazionali per l'analisi del testo
Il corso è rivolto agli studenti del corso di laurea triennale in Lettere.
Presentazione del corso
Il corso si propone di introdurre le informazioni generali necessarie a comprendere i fondamenti del trattamento automatico dell'informazione, per poi approfondire metodologie e tecniche di analisi automatica del testo, con particolare riferimento al testo letterario. Si affronteranno in dettaglio i modelli di normalizzazione, indicizzazione e rappresentazione del testo, la rappresentazione del testo nello spazio vettoriale, l'analisi delle occorrenze e co-occorrenze lessicali, le misure di similarità e specificità del linguaggio, sia per quanto attiene alle caratteristiche stilistiche sia per quanto riguarda i contenuti e i problemi di classificazione del testo. Tali tematiche saranno illustrate per mezzo di numerosi esempi e casi di studio svolti su corpora testuali reali. Tutte le informazioni sul corso saranno disponibili all'indirizzo http://islab.di.unimi.it/fisu a partire dal mese di Febbraio 2019.
Prerequisiti
Non sono contemplati requisiti.
Risultati di apprendimento
Conoscenze: definizione del concetto di informazione e di trattamento automatico dei dati. Definizione del concetto di codice e delle procedure di codifica dell'informazione. Tecniche di indicizzazione e rappresentazione del testo. Strumenti statistici di base per l'analisi testuale.
Competenze: acquisizione della capacità di utilizzare in modo consapevole strumenti di analisi automatica del testo. Capacità di progettare un'attività di analisi. Capacità di comprendere e scegliere le metriche di analisi più adeguate al caso di studio oggetto dell'analisi.
Indicazioni bibliografiche
Unità didattica A
- S. Castano, A. Ferrara, S. Montanelli, Informazione, conoscenza e Web per le scienze umanistiche, Pearson, Milano 2009, pp. 192, capitoli 1, 2, 7, 10.
- Dispense e materiali forniti dal docente durante lo svolgimento del corso.
Unità didattica B
- Sergio Bolasco, L'analisi automatica dei testi, Carocci Editore, Roma 2013, pp. 408, capitoli 1-6.
- Dispense e materiali forniti dal docente durante lo svolgimento del corso.
Programma d'esame per studenti non frequentanti
Unità didattica A
- S. Castano, A. Ferrara, S. Montanelli, Informazione, conoscenza e Web per le scienze umanistiche, Pearson, Milano 2009, pp. 192, tutto il volume.
Unità didattica B
- Sergio Bolasco, L'analisi automatica dei testi, Carocci Editore, Roma 2013, pp. 408, tutto il volume.
Avvertenza
Gli studenti internazionali o Erasmus incoming sono invitati a prendere tempestivamente contatto col docente titolare del corso. Le modalità d'esame per studenti con disabilità e/o con DSA dovranno essere concordate col docente, in accordo con l'Ufficio competente.
18/09/2018
Unità didattica A (20 ore; 3 cfu): Introduzione all'informatica per le scienze umanistiche
Unità didattica B (20 ore; 3 cfu): Metodi computazionali per l'analisi del testo
Il corso è rivolto agli studenti del corso di laurea triennale in Lettere.
Presentazione del corso
Il corso si propone di introdurre le informazioni generali necessarie a comprendere i fondamenti del trattamento automatico dell'informazione, per poi approfondire metodologie e tecniche di analisi automatica del testo, con particolare riferimento al testo letterario. Si affronteranno in dettaglio i modelli di normalizzazione, indicizzazione e rappresentazione del testo, la rappresentazione del testo nello spazio vettoriale, l'analisi delle occorrenze e co-occorrenze lessicali, le misure di similarità e specificità del linguaggio, sia per quanto attiene alle caratteristiche stilistiche sia per quanto riguarda i contenuti e i problemi di classificazione del testo. Tali tematiche saranno illustrate per mezzo di numerosi esempi e casi di studio svolti su corpora testuali reali. Tutte le informazioni sul corso saranno disponibili all'indirizzo http://islab.di.unimi.it/fisu a partire dal mese di Febbraio 2019.
Prerequisiti
Non sono contemplati requisiti.
Risultati di apprendimento
Conoscenze: definizione del concetto di informazione e di trattamento automatico dei dati. Definizione del concetto di codice e delle procedure di codifica dell'informazione. Tecniche di indicizzazione e rappresentazione del testo. Strumenti statistici di base per l'analisi testuale.
Competenze: acquisizione della capacità di utilizzare in modo consapevole strumenti di analisi automatica del testo. Capacità di progettare un'attività di analisi. Capacità di comprendere e scegliere le metriche di analisi più adeguate al caso di studio oggetto dell'analisi.
Indicazioni bibliografiche
Unità didattica A
- S. Castano, A. Ferrara, S. Montanelli, Informazione, conoscenza e Web per le scienze umanistiche, Pearson, Milano 2009, pp. 192, capitoli 1, 2, 7, 10.
- Dispense e materiali forniti dal docente durante lo svolgimento del corso.
Unità didattica B
- Sergio Bolasco, L'analisi automatica dei testi, Carocci Editore, Roma 2013, pp. 408, capitoli 1-6.
- Dispense e materiali forniti dal docente durante lo svolgimento del corso.
Programma d'esame per studenti non frequentanti
Unità didattica A
- S. Castano, A. Ferrara, S. Montanelli, Informazione, conoscenza e Web per le scienze umanistiche, Pearson, Milano 2009, pp. 192, tutto il volume.
Unità didattica B
- Sergio Bolasco, L'analisi automatica dei testi, Carocci Editore, Roma 2013, pp. 408, tutto il volume.
Avvertenza
Gli studenti internazionali o Erasmus incoming sono invitati a prendere tempestivamente contatto col docente titolare del corso. Le modalità d'esame per studenti con disabilità e/o con DSA dovranno essere concordate col docente, in accordo con l'Ufficio competente.
18/09/2018
Prerequisiti
La prova orale consiste di un colloquio sugli argomenti a programma, volto ad accertare le conoscenze e le competenze acquisite
Moduli o unità didattiche
Unita' didattica A
INF/01 - INFORMATICA - CFU: 3
Lezioni: 20 ore
Unita' didattica B
INF/01 - INFORMATICA - CFU: 3
Lezioni: 20 ore
Docente/i
Ricevimento:
Su appuntamento. Il colloquio si svolgerà online dopo aver contattato il docente per posta elettronica.
Online. In caso di appuntamento di persona, Dipartimento di Informatica, via Celoria 18 Milano, Stanza 7012 (7 piano)