Studiengang Informationswissenschaft (Bachelor of Science)

Wahlpflichtkatalog

Themenbereich: Wissensrepräsentation und Informationsarchitektur

Modulbezeichnung Text Mining   Modulbeschreibung als pdf laden
(Text Mining)
Belegnummer 7654
Studiengang / Verwendbarkeit Bachelorstudiengang Informationswissenschaft
Modulverantwortliche(r) Prof. Dr. Melanie Siegel
Dozent(in) Prof. Dr. Margot Mieskes, Prof. Dr. Melanie Siegel
Dauer 1 Semester
Credits 10 CP
Prüfungsart Projektdokumentation, Präsentation, Lernportfolio
Sprache Deutsch
Inhalt
  • Im Text Mining geht es um die Eigenschaften elektronischer Dokumente und Methoden zu deren  Verarbeitung mit technologischen Mitteln.
    Die technologischen Mittel für die Textanalyse sind u.a.:

    Tokenisierung
    POS-Tagging
    Morphologieanalyse
    Grammatikanalyse
    Named Entity Recognition
     

  • Im Sommersemester 2019 werden wir gemeinsam ein System zur automatischen Analyse von Produktbewertungen in Social Media - Sentimentanalyse - programmieren. Alle, die am Projekt teilnehmen, müssen bereit sein zu programmieren.

    Wenn möglich, bitte eigene Laptops mitbringe, mit darauf installiertem Python (Version 3.6)

Angestrebte Lernergebnisse
(Learning Outcome)

Was?
Die Studis können ein System zur automatischen Klassifikation von Meinungsäußerungen programmieren

Womit?

Python-Übungen, Experimente

Wozu?

... um eigentständige Programmierungen im Bereich Text Mining mit Python umsetzen zu können.

 

Niveaustufe / Level Fortgeschrittenes Niveau (advanced level course)
Lehrform / SWS Projekt (4 SWS)
Arbeitsaufwand / Workload 256 Stunden
Units (Einheiten)
Notwendige Voraussetzungen

Semantik I + II, Programmierwerkstatt, Statistik

Empfohlene Voraussetzungen
Häufigkeit des Angebots
Anerkannte Module Siehe § 19 ABPO
Medienformen
Literatur

Wird in der LV bekannt gegeben.

Stand: 14.04.2019, 13:28:02. Ältere Versionen im Archiv.