Lernformate zu Text and Data Mining

Unter Text Mining bzw. Data Mining versteht man das automatische Extrahieren strukturierter Informationen aus einer größeren Menge von Texten zum Zweck der Analyse dieser Daten.

  • Ist dieser Bereich beispielsweise auch für die Literaturwissenschaft interessant?
  • Wie kann Text Mining 300 Jahre alte Zeitungen für die aktuelle Forschung relevant machen?
  • Welche grundlegenden Ansätze und Techniken gibt es, welche Interpretationsmöglichkeiten?
  • Wie lerne ich, mithilfe der Programmiersprache Python auch ohne Vorkenntnisse einfache Text Mining-Analysen selbst durchzuführen?
  • Was ist Natural Language Processing und welche Rolle spielt es in diesem Prozess?
  • Mit welcher Software kann ich meine Ergebnisse dokumentieren und gleichzeitig ansprechend visualisieren?
  • Wie kann ich tabellarische Daten ohne Programmierkenntnisse mit der Software OpenRefine komfortabel aufbereiten?
  • Wie kann ich in wissenschaftlicher Literatur mit KI suchen?
  • Wie kann ich nach spezifischen Thesen in wissenschaftlicher Literatur suchen?

Antworten auf diese Fragen erhalten Sie in unseren Workshops, in denen Sie Ihre neuen Kenntnisse direkt an praxisnahen Beispielen anwenden können.

Die Powerpointpräsentation der Kurse finden Sie auf OpenLearnWare.

Tutorials zu dem Argument-Mining-Angebot ArgumenText der ULB finden Sie auf Panopto.

Individuelle Angebote

Gerne bieten wir zu diesem Thema auch maßgeschneiderte Veranstaltungen und Sprechstunden an.

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