Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg
Bilder vom Neuenheimer Feld, Heidelberg und der Universität Heidelberg

Text Mining

Kursbeschreibung

Studiengang Modulkürzel Leistungs-
bewertung
BA-2010[100%|75%] CS-CL 6 LP
BA-2010[50%|25%] (BS-CL) 6 LP
BA-2010[25%] BS-AC, BS-FL 4 LP
BA-2010 AS-FL 8 LP
Dozenten/-innen Andrea Zielinski
Veranstaltungsart Proseminar
Erster Termin 27.04.2018
Zeit und Ort Fr, 11:1512:45, INF 325 / PCPool (SR)
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. 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

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.

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