Studiengang Informationswissenschaft (Master of Science)
Themenbereich: Informationsarchitektur
| Modulbezeichnung | Texttechnologie (Text Technology) |
|---|---|
| Belegnummer | 2207 |
| Studiengang / Verwendbarkeit | Masterstudiengang Informationswissenschaft |
| Modulverantwortliche(r) | Prof. Dr. Melanie Siegel |
| Dozent(in) | Prof. Dr. Melanie Siegel |
| Dauer | 1 Semester |
| Credits | 10 CP |
| Prüfungsart | Lernportfolio |
| Sprache | Deutsch |
| Inhalt | In der Texttechnologie geht es um die Eigenschaften elektronischer Textdokumente und Methoden zu deren Erstellung und Verarbeitung. Die technologischen Mittel für die Textanalyse sind u.a.:
Tokenisierung Anwendungen für die Texttechnologie sind z.B. Informationsextraktion, automatische Indexierung, automatische Textzusammenfassung und maschinelle Übersetzung. Im Sommersemester 2019 werden wir gemeinsam ein System zur automatischen Analyse von Produktbewertungen in Social Media - Sentimentanalyse - programmieren. Wenn möglich, bitte eigene Laptops mitbringen, mit darauf installiertem Python (Version 3.6) |
| Angestrebte Lernergebnisse (Learning Outcome) |
WAS? Die Studis können Verfahren und Methoden der Sentimentanalyse implementieren und kennen Möglichkeiten und Grenzen der Methoden. |
| Niveaustufe / Level | Fortgeschrittenes Niveau (advanced level course) |
| Lehrform / SWS | Projekt (4 SWS) |
| Arbeitsaufwand / Workload | 256 Stunden |
| Units (Einheiten) | |
| Notwendige Voraussetzungen | |
| Empfohlene Voraussetzungen | Alle, die am Projekt teilnehmen, müssen bereit sein in Python zu programmieren und auch schon Programmiererfahrung haben. |
| Häufigkeit des Angebots | |
| Anerkannte Module | Siehe § 19 ABPO |
| Medienformen | Vorlesungsbegleitende Unterlagen und Übungen |
| Literatur | Wird in der Veranstaltung und im Moodle bekannt gegeben. |
