Sentiment & Brand Perception Multimodale Per Contenuti Media

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Lo scopo principale è stimare il sentiment e i segnali di brand perception combinando più fonti: trascrizioni dei video, commenti social, titoli/descrizioni editoriali e frame/thumbnail. La tesi realizza una pipeline multimodale (testo+audio+immagine) e correla gli indici ottenuti con metriche di performance (CTR, view-through, completion rate) per costruire un immediato “brand-lift proxy”. **Argomento principale**: Data Science, NLP/NLU, Computer Vision, Audio sentiment, Metriche editoriali. **Sede tirocinio**: Napoli e Milano.

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