Wissensrohstoff Text

Eine Einführung in das Text Mining
2. wesentlich überarbeitete Auflage 2022
ISBN: 978-3-658-35968-3
Verlag: Springer

Buch, Deutsch, 385 Seiten, Format (B × H): 168 mm x 240 mm, Gewicht: 757 g

Reihe: Lehrbuch

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.

Zielgruppe

Upper undergraduate

Autoren/Hrsg.

Biemann, Chris

Quasthoff, Uwe

Heyer, Gerhard

Fachgebiete

• Geisteswissenschaften Sprachwissenschaft Computerlinguistik, Korpuslinguistik
• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Angewandte Informatik Computeranwendungen in Geistes- und Sozialwissenschaften
• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Informatik Künstliche Intelligenz Maschinelles Lernen
• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Daten / Datenbanken Data Mining

Inhaltsverzeichnis

Text und Text Mining.- Linguistische Repräsentationen.- Maschinelle Verarbeitung von Text.- Sprachdaten: Lexika und Korpora.- Sprachstatistik.- Maschinelles Lernen für Sprachverarbeitung.- Beispielanwendungen.

Über Autor(innen)

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.