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Wissensrohstoff Text
Der größte Teil des Weltwissens ist in digital verfügbaren Texten beschrieben. Diese Texte stellen einen bedeutsamen Wissensrohstoff dar, doch wie kann dieses Wissen extrahiert werden? Lernen Sie in dieser aktualisierten und erweiterten Neuauflage des ersten deutschen Lehrbuches zu diesem Thema, wie digitaler Text mit Hilfe von Text Mining aufbereitet, verarbeitet und in Anwendungen genutzt werden kann.Der InhaltEinführung in die Arbeit mit TextAufbau von Text und SpracheVerfahren zur maschinellen Verarbeitung von TextAufbau von Sprachdaten: Lexika und KorporaUmgang mit Sprachdaten: Sprachstatistik und SprachmodelleMaschinelles Lernen für die Verarbeitung von Text: Clustering, Klassifikation und TrainingsdatenerstellungBeispielanwendungen von Text Mining: Terminologieextraktion, Recherche, Sentimentanalyse u.v.m.Die ZielgruppenStudierende der Informatik, Wirtschaftsinformatik, Medieninformatik, Computerlinguistik oder vergleichbare DisziplinenInformatiker und Informatikerinnen mit beruflichem Interesse an Sprachtechnologie und Text MiningForschende in Anwendungsbereichen von Text Mining aus den Geistes- und Sozialwissenschaften, insbesondere Digital Humanities und SprachwissenschaftDie Autoren
Professor Dr. Chris Biemann ist wissenschaftlicher Leiter des House of Computing and Data Science, und leitet den Arbeitsbereich Sprachtechnologie im Fachbereich Informatik, beides an der Universität Hamburg.
Professor Dr. Gerhard Heyer leitete den Lehrstuhl für Automatische Sprachverarbeitung im Institut für Informatik an der Universität Leipzig.
Professor Dr. Uwe Quasthoff leitete das Projekt Deutscher Wortschatz am Lehrstuhl für Automatische Sprachverarbeitung an der Universität Leipzig.
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