Text Mining und NLP

Seminarziel

Das Seminar zielt darauf ab, Unternehmen dabei zu unterstützen, Text  Mining und natürliche Sprachverarbeitung effektiv in ihren  Geschäftsprozessen einzusetzen. Das Hauptziel besteht darin, den  Teilnehmern die erforderlichen Kenntnisse und Fähigkeiten zu vermitteln,  um Textdaten zu analysieren, relevante Informationen zu extrahieren,  Muster zu erkennen und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage dieser  Erkenntnisse zu treffen. Das Seminar soll den Unternehmen helfen, die  Vorteile von Text Mining und natürlicher Sprachverarbeitung zu nutzen,  um ihre Effizienz zu steigern, Kundenbedürfnisse besser zu verstehen,  Wettbewerbsvorteile zu erzielen und die Qualität ihrer Produkte und  Dienstleistungen zu verbessern.

Inhalt

• Einführung in Text Mining und natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
  • Grundlagen von Text Mining und NLP
  • Anwendungsbereiche und Einsatzmöglichkeiten
• Vorverarbeitung von Textdaten
  • Textnormalisierung: Tokenisierung, Groß-/Kleinschreibung, Satzsegmentierung
  • Entfernen von Stoppwörtern
  • Lemmatisierung und Stemming
  • Bereinigung von Sonderzeichen und Zahlen
• Feature Extraction
  • Bag-of-Words-Modell
  • TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)
  • Wortvektoren (Word Embeddings)
• Sentimentanalyse
  • Grundlagen der Sentimentanalyse
  • Verwendung von lexikonbasierten Ansätzen
  • Maschinelles Lernen für Sentimentanalyse
• Named Entity Recognition (NER )
  • Identifizierung und Extraktion von Entitäten wie Personen, Orten, Organisationen
  • Verwendung von NER-Bibliotheken und Tools
• Textklassifikation
  • Grundlagen der Textklassifikation
  • Naive Bayes-Klassifikator
  • Support Vector Machines (SVM)
  • Evaluierung von Klassifikationsmodellen
• Topic Modeling
  • Latent Dirichlet Allocation (LDA)
  • Anwendung von LDA zur Identifizierung von Themen in Textdaten
  • Evaluierung von Topic-Modellen
• Textgenerierung
  • Sprachmodelle für die Textgenerierung
  • Verwendung von LSTM-Netzwerken
  • Generierung von zusammenhängenden Texten
• Textübersetzung
  • Grundlagen der maschinellen Übersetzung
  • Verwendung von neuronalen maschinellen Übersetzungssystemen
  • Evaluierung von Übersetzungsergebnissen
• Text Mining für soziale Medien
  • Analyse von Textdaten aus sozialen Medienplattformen
  • Extraktion von Informationen aus Tweets, Facebook-Posts usw.
  • Sentimentanalyse und Trendanalyse in sozialen Medien
• Text Mining für Big Data
  • Skalierbare Text Mining-Techniken für große Textdatensätze
  • Verwendung von Hadoop und Spark für die parallele Verarbeitung von Textdaten
• Fallstudien und praktische Übungen
  • Anwendung der erlernten Techniken auf reale Textdatensätze
  • Durchführung von Text Mining-Projekten und Auswertung der Ergebnisse