Natural Language Processing (NLP) mit Python und NLTK

Seminarziel

Das Seminar bietet eine fundierte Einführung in das Natural Language Processing (NLP) mit Schwerpunkt auf der Anwendung in Python unter Verwendung des Natural Language Toolkit (NLTK). Die Teilnehmer werden systematisch in die Kernkonzepte und -techniken des NLP eingeführt und lernen, wie sie Textdaten effizient analysieren und verarbeiten können. Dabei werden sowohl theoretische Grundlagen als auch praxisorientierte Methoden behandelt. Am Ende des Seminars werden die Teilnehmer in der Lage sein, eine Vielzahl von NLP-Aufgaben wie Textklassifikation, Stimmungsanalyse und Named Entity Recognition selbstständig durchzuführen. Das Seminar richtet sich an all jene, die ihre Kenntnisse in Datenanalyse und maschinellem Lernen erweitern und sich speziell auf den Bereich der Textverarbeitung konzentrieren möchten.

Inhalt

• Einführung in NLP
  • Überblick und Konzepte: Erklärung, was Natural Language Processing (NLP) ist, seine Hauptmerkmale und die Anwendungsbereiche in verschiedenen Branchen.
  • Anwendungsfälle: Diskussion der typischen Anwendungsfälle von NLP, einschließlich Textanalyse, Sprachsynthese und Übersetzung.
• Einführung in Python und NLTK
  • Python für NLP: Überblick über die Vorteile von Python für NLP-Projekte und kurze Einführung in Python.
  • Installation und Setup: Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Installation von NLTK und Einrichtung der Entwicklungsumgebung.
• Grundlegende NLP-Konzepte mit NLTK
  • Tokenisierung: Einführung in die Tokenisierung und Implementierung mit NLTK.
  • Stemming und Lemmatization: Erklärung der Konzepte und praktische Anwendung mit NLTK.
  • Stop-Words: Umgang mit Stop-Words und deren Entfernung aus Texten.
• Textvorverarbeitung und Bereinigung
  • Textbereinigung: Techniken zur Bereinigung von Texten, einschließlich der Entfernung von Sonderzeichen und Zahlen.
  • Textnormalisierung: Einführung in die Textnormalisierung und Implementierung mit NLTK.
• Grundlegende Textanalyse
  • Wortfrequenzanalyse: Erstellung von Wortfrequenzverteilungen und Visualisierung der Ergebnisse.
  • N-Gramme: Einführung in N-Gramme und deren Anwendung zur Textanalyse.
• Erweiterte Textverarbeitung
  • Part-of-Speech (POS) Tagging: Einführung in POS-Tagging und Implementierung mit NLTK.
  • Named Entity Recognition (NER): Erklärung und praktische Anwendung von NER mit NLTK.
• Textklassifikation
  • Einführung in Textklassifikation: Grundlegende Konzepte und Anwendungsfälle der Textklassifikation.
  • Naive Bayes Klassifikator: Implementierung eines einfachen Textklassifikators mit dem Naive Bayes-Algorithmus.
• Sentimentanalyse
  • Einführung in Sentimentanalyse: Überblick über Sentimentanalyse und deren Bedeutung.
  • Implementierung: Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Implementierung einer Sentimentanalyse mit NLTK.
• Themenmodellierung
  • Latent Dirichlet Allocation (LDA): Einführung in die Themenmodellierung mit LDA und Implementierung mit NLTK.
  • Visualisierung von Themen: Techniken zur Visualisierung von Themenmodellen.
• Fallstudie 1: Analyse von Kundenrezensionen
  • Problemstellung: Bedarf an der Analyse von Kundenfeedback zur Verbesserung von Produkten oder Dienstleistungen.
  • Lösung: Nutzung von NLP-Techniken zur Extraktion von Themen und Sentiments aus Kundenrezensionen.
  • Ergebnis: Einblicke in die Kundenzufriedenheit und Identifikation von Verbesserungspotentialen.
• Fallstudie 2: Automatische Kategorisierung von Nachrichtenartikeln
  • Problemstellung: Bedarf an der automatischen Kategorisierung von Nachrichtenartikeln zur besseren Organisation und Suche.
  • Lösung: Implementierung einer Textklassifikationslösung mit NLTK.
  • Ergebnis: Effiziente und genaue Kategorisierung von Artikeln zur Verbesserung der Informationssuche.
• Fallstudie 3: Social Media Monitoring
  • Problemstellung: Bedarf an der Überwachung und Analyse von Social Media-Beiträgen zur Markenüberwachung.
  • Lösung: Nutzung von Sentimentanalyse und Themenmodellierung zur Analyse von Social Media-Daten.
  • Ergebnis: Erkennung von Trends und Stimmungen in Social Media zur Unterstützung der Markenstrategie.