Wissensrohstoff Text
Springer Vieweg (Verlag)
978-3-658-35968-3 (ISBN)
- Das deutschsprachige Standardlehrbuch zum Thema Text Mining
- Vermittelt ein umfassendes Verständnis der Grundlagen und Anwendungen des Text Minings
- Mit vielen Beispielen und Beispielanwendungen
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.
Professor Dr. Chris Biemann leitet den Arbeitsbereich Sprachtechnologie im Fachbereich Informatik 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.
Der Inhalt
Einführung in die Arbeit mit Text
Aufbau von Text und Sprache
Verfahren zur maschinellen Verarbeitung von Text
Aufbau von Sprachdaten: Lexika und Korpora
Umgang mit Sprachdaten: Sprachstatistik und Sprachmodelle
Maschinelles Lernen für die Verarbeitung von Text: Clustering, Klassifikation und Trainingsdatenerstellung
Beispielanwendungen von Text Mining: Terminologieextraktion, Recherche, Sentimentanalyse u.v.m.
| Erscheinungsdatum | 26.05.2022 |
|---|---|
| Zusatzinfo | 50 Abb., 26 Abb. in Farbe. |
| Verlagsort | Wiesbaden |
| Sprache | deutsch |
| Original-Titel | Text Mining: Wissensrohstoff Text: Konzepte, Algorithmen, Ergebnisse |
| Maße | 168 x 240 mm |
| Gewicht | 759 g |
| Einbandart | kartoniert |
| Themenwelt | Geisteswissenschaften ► Sprach- / Literaturwissenschaft ► Sprachwissenschaft |
| Mathematik / Informatik ► Informatik | |
| Schlagworte | Annotation • Computerlinguistik • Data Science • end-to-end learning • Kontextvolatilität • Korpora • Linguistische Pipeline • Linguistische Repräsentationen • Maschinelles Lernen • Sentimentanalyse • Sprachstatistik • Sprachverarbeitung • Terminologie-Extraktion • Textanalyse • Text Mining |
| ISBN-10 | 3-658-35968-4 / 3658359684 |
| ISBN-13 | 978-3-658-35968-3 / 9783658359683 |
| Zustand | Neuware |
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