Studiengang Informationswissenschaft (Bachelor of Science)
Wahlpflichtkatalog
Themenbereich: Wissensrepräsentation und Informationsarchitektur
| Modulbezeichnung | Grundlagen der Sprachverarbeitung (Introduction to Natural Language Processing) |
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| Belegnummer | 7615 |
| Studiengang / Verwendbarkeit | Bachelorstudiengang Informationswissenschaft |
| Modulverantwortliche(r) | Prof. Dr. Melanie Siegel, Prof. Dr. Margot Mieskes |
| Dozent(in) | Prof. Dr. Melanie Siegel |
| Dauer | 1 Semester |
| Credits | 5 CP |
| Prüfungsart | Programmentwicklung, Lernportfolio |
| Sprache | Deutsch |
| Inhalt | Moodle-Kurs im Sommersemester 2020: https://lernen.h-da.de/course/view.php?id=10640 Das Seminar befasst sich mit der automatischen Analyse von Textdaten. Wir werden Texte mit linguistischen und statistischen Methoden analysieren. Schon nach kurzer Zeit können sie z.B. die durchschnittliche Satzlänge in einem Text bestimmen oder feststellen, welche Wörter häufig miteinander im selben Satz auftreten. Dabei bekommen die Studierenden eine systematische und gründliche Einführung in die Programmierung mit Python und pythonbasierten Modulen zur computerlinguistischen Textanalyse.
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| Angestrebte Lernergebnisse (Learning Outcome) |
WAS? Die Studis können Texte mit Python, NLTK und Textblob analysieren, indem sie Programme schreiben. Sie kennen computerlinguistische Algorithmen und Methoden und können sie anwenden. WOMIT? Programmierübungen mit Texten WOZU? ... um Erfahrungen mit der Programmierung in Python zu machen … um Wissen aus unstrukturierten Daten zu extrahieren ... um Projekte mit Textanalysemethoden durchführen zu können
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| Niveaustufe / Level | Fortgeschrittenes Niveau (advanced level course) |
| Lehrform / SWS | Seminar (4SWS) |
| Arbeitsaufwand / Workload | 128 Stunden |
| Units (Einheiten) | |
| Notwendige Voraussetzungen | |
| Empfohlene Voraussetzungen |
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| Häufigkeit des Angebots | |
| Anerkannte Module | Siehe § 19 ABPO |
| Medienformen | |
| Literatur | Steven Bird, Ewan Klein, and Edward Loper: Natural Language Processing with Python – Analyzing Text with the Natural Language Toolkit (http://www.nltk.org/book/) Perkins, J. (2014). Python 3 Text Processing with NLTK 3 Cookbook. Packt Publishing Ltd. (http://stock.ethop.org/pdf/python/Python%203%20Text%20Processing%20with%20NLTK%203%20Cookbook.pdf)
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