– Introduksjon til tekstutvinning (NLP)
– Tekstrepresentasjon
– Språkmodellering
– Tekstklassifisering
– nevralt nettverk for tekst
– Oppmerksomhetsbasert språkmodellering
https://neptun.elte.hu/MobilityCourses?Faculty=&Programme=&AcademicTerm=&Published=&SearchText=text+mining
Etter endt kurs vil studenten kunne forstå hvordan nåværende teknologier for dataanalyse og modellering fungerer, og anvende dem i virkelige scenarier, inkludert de som involverer store datamengder.
Studenten vil være kjent med teknikker for lagring, behandling og visualisering av store datasett, samt med egenskapene til ulike verktøyøkosystemer.
Studenten vil forstå de viktigste anvendelsesområdene innen datavitenskap, tilhørende utfordringer, mulige løsninger og begrensningene ved relaterte metoder og teknikker.
Studenten vil kunne identifisere sammenhenger mellom ulike datatyper, utvinne meningsfull informasjon og løse problemer gjennom datatransformasjon i tverrfaglige kontekster.
Ingen spesifikke forkunnskaper kreves for dette kurset.
– D. Jurafsky, JH Martin. Tale og språkbehandling: En introduksjon til naturlig språkbehandling, talegjenkjenning og beregningsspråkvitenskap (2. utg.), Prentice-Hall, 2009.
– C. Manning og H. Schütze, Grunnleggende statistisk naturlig språkbehandling, MIT Press. Cambridge, MA: mai 1999.
Kurset vil kombinere forelesninger, praktiske demonstrasjoner, praktiske øvelser, casestudier og prosjektbasert læring. Undervisningsaktivitetene vil fokusere på å introdusere sentrale konsepter, anvende dataanalyse og modelleringsteknikker på eksempler fra virkeligheten, og oppmuntre elevene til å tolke resultater og løse problemer ved hjelp av data. Individuelle og gruppebaserte aktiviteter kan inkluderes for å støtte aktiv læring, diskusjon og tverrfaglig samarbeid.
Utskrift av journaler