Machine Learning zur Text-Analyse und Text Mining mit Python

Machine Learning zur Text-Analyse und Text Mining mit Python

Im digitalen Informationszeitalter, in dem wir leben, hat die Datenmenge exponentiell zugenommen und sie wächst in einem noch nie dagewesenen Tempo. Bei den meisten dieser Daten handelt es sich um unstrukturierte Daten. Unstrukturierte Daten sind Informationen, die nicht in einer herkömmlichen relationalen Datenbank gespeichert sind. Beispiele hierfür sind Dokumente, Bilder und Videos. Die Erschließung unstrukturierter Daten spielt für jedes Unternehmen, das bessere Entscheidungen treffen möchte, eine entscheidende Rolle. Dieses Seminar hilft Ihnen, das Potenzial von Textdaten zu erschließen. Textdaten machen mehr als 50 % der unstrukturierten Daten aus. Beispiele sind Tweets/Posts in sozialen Medien, Chat-Konversationen, Nachrichten, Blogs, Artikel, Produkt- oder Dienstleistungsbewertungen und Patientenakten im Gesundheitswesen.

Um aussagekräftige und umsetzbare Erkenntnisse aus Textdaten zu gewinnen und ihr Potenzial zu erschließen, setzen wir Methoden des Natural Language Processing (NLP) in Verbindung mit maschinellem Lernen und Deep Learning ein. 

Maschinen und Algorithmen verstehen keinen Text -  daher ist es sehr wichtig, Textdaten in ein maschinenverständliches Format umzuwandeln, um sie zu analysieren. NLP ermöglicht es Maschinen, die menschliche Sprache zu verstehen und zu interpretieren.

In diesem Seminar werden die Konzepte und die Umsetzung der natürlichen Sprachverarbeitung und ihrer Anwendungen in der realen Welt vorgestellt. Im Rahmen dieses NLP-Kurses werden praxisrelevante Probleme behandelt, wie zum Beispiel Informationsextraktion, Erkennung von Eigennamen (von Personen, Institutionen, sowie medizinischen Fachausdrücken), automatische Spracherkennung, maschinelle Übersetzungen, Meinungs- und Stimmungsanalysen, automatische Beantwortung von Fragen sowie automatische Text-Zusammenfassungen, Text-Generierung und -Klassifikation.