– Introducció a la Mineria de Textos (PNL)
– Representació textual
– Modelització del llenguatge
– Classificació de textos
– xarxa neuronal per a text
– Modelatge del llenguatge basat en l'atenció
https://neptun.elte.hu/MobilityCourses?Faculty=&Programme=&AcademicTerm=&Published=&SearchText=text+mining
Al final del curs, l'estudiant podrà entendre com funcionen les tecnologies actuals d'anàlisi i modelització de dades i aplicar-les a escenaris de la vida real, inclosos els que impliquen grans volums de dades.
L'alumne estarà familiaritzat amb les tècniques per emmagatzemar, processar i visualitzar grans conjunts de dades, així com amb les característiques dels diferents ecosistemes d'eines.
L'estudiant comprendrà les principals àrees d'aplicació de la ciència de dades, els reptes associats, les possibles solucions i les limitacions dels mètodes i tècniques relacionats.
L'estudiant podrà identificar relacions entre diferents tipus de dades, extreure informació significativa i resoldre problemes mitjançant la transformació de dades en contextos multidisciplinaris.
No es requereixen requisits previs específics per a aquest curs.
– D. Jurafsky, JH Martin. Processament de la parla i el llenguatge: una introducció al processament del llenguatge natural, el reconeixement de la parla i la lingüística computacional (2a ed.), Prentice-Hall, 2009.
– C. Manning i H. Schütze, Fonaments del processament estadístic del llenguatge natural, MIT Press. Cambridge, MA: maig de 1999.
El curs combinarà classes magistrals, demostracions pràctiques, exercicis pràctics, estudis de casos i aprenentatge basat en projectes. Les activitats docents se centraran en la introducció de conceptes clau, l'aplicació de tècniques d'anàlisi i modelització de dades a exemples de la vida real i l'animació dels estudiants a interpretar resultats i resoldre problemes utilitzant dades. Es poden incloure activitats individuals i de grup per fomentar l'aprenentatge actiu, la discussió i la col·laboració multidisciplinària.
Transcripció de registres