Text Mining
Kursbeschreibung
| Studiengang | Modulkürzel | Leistungs- bewertung |
|---|---|---|
| BA-2010[100%|75%] | CS-CL | 6 LP |
| BA-2010[50%] | BS-CL | 6 LP |
| BA-2010[25%] | BS-AC, BS-FL | 4 LP |
| Dozenten/-innen | Andrea Zielinski |
| Veranstaltungsart | |
| Sprache | Deutsch |
| Erster Termin | 03.05.2019 |
| Zeit und Ort | Freitag, 11:15-12:45, INF 328 / SR 25 |
| Commitment-Frist | tbd. |
Teilnahmevoraussetzungen
Grundbegriffe in Statistik
Leistungsnachweis
- Beteiligung an der Diskussion im Seminar - Seminarvortrag - Wöchentliche Lektüre von 1-2 Papieren
Inhalt
Im Text Mining werden Data-Mining Verfahren (wie z. Bsp. Eigennamen- und Relationenerkennung, Klassifikation, Clustering, Trend-Analyse) eingesetzt, um nicht bekannte Informationen in natürlich-sprachlichen Texten aufzufinden. Das Seminar liefert einen Überblick über das Spektrum der vorhandenen Text Mining Frameworks, stellt deren Architektur vor und diskutiert mögliche Anwendungsgebiete wie z.B. das Monitoring in Social Media Streams, die Informationsrecherche in den Life Science oder das Erkennen von Konzepten in den Sozialwissenschaften zur besseren Reproduzierbarkeit von Forschungsergebnissen. In dem Seminar werden grundlegende Methoden des Text Minings anhand aktueller Forschungsansätze diskutiert.
Kursübersicht
Seminarplan
| Datum | Sitzung | Materialien |
Literatur
- Aggarwal, Charu C., and ChengXiang Zhai. Mining text data. Springer, 2012. - Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan and Hinrich Schütze, Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press. 2008. - Bing Liu (2011). Web Data Mining. Springer. Second Edition. - Ian H. Witten, Eibe Frank, and Mark A. Hall. (2011). Web Data Mining. Springer. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques (Third Edition). - Einzelne Publikationen aus der ACL Anthology (ACL, COLING, EMNLP, etc.), Conference and Labs of the Evaluation Forum (CLEF) sowie den SemEval Tracks Weitere Referenzen werden zu Beginn des Seminars bekannt gegeben.
