Video – Vodcast- Demos
Quelle: Spezialkurs zu „Text Mining“ im CAS Business Intelligence and Analytics (CAS BIA10) von Dr. Daniel Benninger, Hochschule Luzern – Informatik
Datum: Frühjahr 2020
Text Mining ist die automatische Analyse grosser Mengen unstrukturierter Texte, um nützliche Informationen, Muster oder Zusammenhänge zu erkennen. Es kombiniert Methoden aus der Linguistik, Informatik und Statistik.
Kurz: Text Mining „versteht” Texte und erkennt darin Muster oder Wissen.
Add On1: Text Mining (Part 1)
Kernkonzepte und -techniken im Bereich Text Mining, Sentiment Analyse und Natural Language Processing (NLP)
Add On2: Text Mining (Part 2)
Kernkonzepte und -techniken im Bereich Text Mining, Sentiment Analyse und Natural Language Processing (NLP)
Add On3: Demo Textprocessing with KNIME
Demo zur Verarbeitung von Texten und Sentimentklassifizierung mit KNIME. Der Fokus liegt auf der Demonstration der interaktiven Möglichkeiten von KNIME, um sentimentanalytische Prozesse zu optimieren.
Add On4: Demo Textprocessing with PYTHON
Die Demo behandelt die Grundlagen der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) mittels Python unter Verwendung der NLTK Library.
Information Retrieval (IR) bezeichnet das gezielte Suchen und Auffinden von relevanten Informationen in grossen Datenbeständen. Dabei werden Methoden wie Indexieren, Bewerten der Relevanz und Ranking von Dokumenten eingesetzt.
Kurz: Information Retrieval sucht gezielt nach relevanten Informationen bzw. Dokumenten..