Riassunto analitico
Esistono diverse forme di embedding, che possono basare la costruzione del modello e dei vettori sulle più disparate caratteristiche. In particolare, tramite il word embedding vengono rappresentante le informazioni semantiche di una o più parole, mentre con il graph embedding si costruisce un modello sulla base della posizione dei nodi e la loro funzione all'interno del grafo.
Nel caso della toponomastica delle città, considerando quindi il nome delle strade e la loro struttura, è possibile applicare entrambe queste tecniche, verificando se con modelli come Word2Vec e FastText per il word embedding e Node2Vec per il graph embedding, usati singolarmente o insieme, si riescano ad ottenere rappresentazioni utili alla costruzione di cluster semanticamente e strutturalmente coerenti con la toponomastica di una particolare città e a confrontare i risultati con quelli di centri abitati delle stesse dimensioni in altre regioni, con storia e amministrazione differenti.
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