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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	Proseminar
Sprache	Deutsch
Erster Termin	23.04.2021 (Update!)
Zeit und Ort	Freitag, 11:15-12:45, Online
Commitment-Frist	tbd.

Hinweis: Aus organisatorischen Gründen muss der Beginn des Kurses um eine Woche verschoben werden. Der erste Termin ist damit der 23. April 2021.

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. Themenschwerpunkte des Seminars sind Sentiment- und Polaritätsbestimmung, Topic Modeling und Trendanalyse, sowie die Konstruktion text-basierter Indikatoren, z.B. für die Impact-Messung von wissenschaftlichem Output.

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.