Ghali è milanese, si è sempre dimostrato molto legato alla sua città e a Baggio. È anche italiano, benché a qualcuno venga l’orticaria a sentirlo dire.
Io non sono un fan della sua musica, ma veniamo dal stesso quartiere, e mi piace il suo atteggiamento. Quando dice `*Trasformo Baggio in un posto più bello*` mi viene da sorridere.
Tra l’altro, prima di iniziare il progetto pensavo che i risultati sarebbero stati ben peggiori: alla fine Ghali ha un vocabolario superiore a quello definito „di base“ dalle fonti che ho consultato, e per me è stata davvero una sorpresa.
Cercando materiale per scrivere i testi, tra l’altro, mi sono imbattuto in questo bel paper di Jacopo Ferrari ([https://riviste.unimi.it/index.php/LCdM/article/download/10309/9680/30632](https://riviste.unimi.it/index.php/LCdM/article/download/10309/9680/30632)) che vi consiglio di leggere se avete voglia e tempo.
Tecnicamente le analisi sono state fatte partendo dalle trascrizioni dei testi delle sue canzoni; il secondo passaggio è stata la _tokenizzazione_ delle parole, usando spaCy per Python. E poi dopo un gran lavoro di pulitura manuale ho creato le collezioni per „temi“. Il sito è fatto con svelteJS, grafici e mappe con d3JS.
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Ghali è milanese, si è sempre dimostrato molto legato alla sua città e a Baggio. È anche italiano, benché a qualcuno venga l’orticaria a sentirlo dire.
Io non sono un fan della sua musica, ma veniamo dal stesso quartiere, e mi piace il suo atteggiamento. Quando dice `*Trasformo Baggio in un posto più bello*` mi viene da sorridere.
Tra l’altro, prima di iniziare il progetto pensavo che i risultati sarebbero stati ben peggiori: alla fine Ghali ha un vocabolario superiore a quello definito „di base“ dalle fonti che ho consultato, e per me è stata davvero una sorpresa.
Cercando materiale per scrivere i testi, tra l’altro, mi sono imbattuto in questo bel paper di Jacopo Ferrari ([https://riviste.unimi.it/index.php/LCdM/article/download/10309/9680/30632](https://riviste.unimi.it/index.php/LCdM/article/download/10309/9680/30632)) che vi consiglio di leggere se avete voglia e tempo.
Tecnicamente le analisi sono state fatte partendo dalle trascrizioni dei testi delle sue canzoni; il secondo passaggio è stata la _tokenizzazione_ delle parole, usando spaCy per Python. E poi dopo un gran lavoro di pulitura manuale ho creato le collezioni per „temi“. Il sito è fatto con svelteJS, grafici e mappe con d3JS.