– Inleiding tot tekstmining (NLP)
– Tekstrepresentatie
– Taalmodellering
– Tekstclassificatie
– Neurale netwerken voor tekst
– Op aandacht gebaseerde taalmodellering
https://neptun.elte.hu/MobilityCourses?Faculty=&Programme=&AcademicTerm=&Published=&SearchText=text+mining
Aan het einde van de cursus zal de cursist begrijpen hoe de huidige technologieën voor gegevensanalyse en modellering werken en deze kunnen toepassen op praktijksituaties, waaronder situaties waarbij grote hoeveelheden gegevens een rol spelen.
De cursist raakt vertrouwd met technieken voor het opslaan, verwerken en visualiseren van grote datasets, evenals met de kenmerken van verschillende tool-ecosystemen.
De cursist krijgt inzicht in de belangrijkste toepassingsgebieden van data science, de bijbehorende uitdagingen, mogelijke oplossingen en de beperkingen van de betreffende methoden en technieken.
De cursist zal in staat zijn om verbanden tussen verschillende soorten gegevens te herkennen, zinvolle informatie te ontlenen en problemen op te lossen door middel van gegevenstransformatie in multidisciplinaire contexten.
Voor deze cursus gelden geen specifieke toelatingseisen.
– D. Jurafsky, J. H. Martin. Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Speech Recognition, and Computational Linguistics (2e druk), Prentice-Hall, 2009.
– C. Manning en H. Schütze, Foundations of Statistical Natural Language Processing, MIT Press. Cambridge, MA: mei 1999.
De cursus bestaat uit een combinatie van hoorcolleges, praktische demonstraties, praktijkgerichte oefeningen, casestudies en projectmatig leren. De onderwijsactiviteiten zijn erop gericht om kernbegrippen te introduceren, technieken voor gegevensanalyse en modellering toe te passen op praktijkvoorbeelden, en cursisten aan te moedigen om resultaten te interpreteren en problemen op basis van gegevens op te lossen. Er kunnen individuele en groepsactiviteiten worden ingezet om actief leren, discussie en multidisciplinaire samenwerking te bevorderen.
Cijferlijst