Machine Learning zur Text-Analyse und Text Mining mit Python

Das Seminar hilft Ihnen, sowohl grundlegende als auch fortgeschrittene NLP-Techniken schnell zu erlernen und zu implementieren. Sie lernen, wie Sie eine breite Palette von NLP-Paketen effizient nutzen, Textklassifikationen implementieren und Teile der Sprache identifizieren können. Sie lernen auch etwas über Themenmodellierung, Textzusammenfassung, Texterzeugung, Stimmungsanalysen und viele andere NLP-Anwendungen. Das Seminar konzentriert sich auf die Implementierung von End-to-End-Projekten mit Python und den Einsatz modernster Algorithmen und Transfer-Learning. Wir starten mit der Besprechung von Textdatensammlungen, Web Scraping und verschiedenen Arten von Datenquellen. Sie lernen, wie Sie Textdaten vorverarbeiten und sie mit fortschrittlichen Algorithmen analysieren können. Das Seminar behandelt komplexe NLP-Lösungen, die Textnormalisierung, verschiedene fortgeschrittene Vorverarbeitungsmethoden, Part-of-Speech (POS)-Tagging, Parsing, Textzusammenfassung, Stimmungsanalyse, Themenmodellierung, Named-Entity-Recognition (NER), Word2Vec, Seq2Seq und vieles mehr umfassen. Wir behandeln verschiedene fortgeschrittene Techniken zur Umwandlung von Text in Merkmale, wie GloVe, ELMo und BERT. Außerdem wird die Funktionsweise von Transformern am Beispiel von BERT und GPT erläutert. Das Seminar schließt mit der Implementierung einiger industrieller Anwendungen, die auch die Leistung von Deep-Learning-Techniken nutzen.