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Wissensrohstoff Text: eine Einführung in das Text Mining
Kategorie	Beschreibung
036a	XA-DE
037b	ger
077a	1772610720 Erscheint auch als (Druck-Ausgabe): ‡Biemann, Chris, 1977 - : Wissensrohstoff Text
087q	978-3-658-35968-3
100	Biemann, Chris ¬[VerfasserIn]¬
104a	Heyer, Gerhard ¬[VerfasserIn]¬
108a	Quasthoff, Uwe ¬[VerfasserIn]¬
331	Wissensrohstoff Text
335	eine Einführung in das Text Mining
403	2., wesentlich überarbeitete Auflage
410	Wiesbaden
412	Springer Vieweg
425	[2022]
425a	2022
433	1 Online-Ressource(XV, 385 Seiten) : Illustrationen
451b	Lehrbuch
527	Erscheint auch als (Druck-Ausgabe): ‡Biemann, Chris, 1977 - : Wissensrohstoff Text
527	Erscheint auch als (Druck-Ausgabe)ISBN: 978-3-658-35968-3
540a	ISBN 978-3-658-35969-0
700	\|CFX
700	\|LAN009000
700b	\|410.285
700g	127111898X ST 302
750	Text und Text Mining -- Linguistische Repräsentationen -- Maschinelle Verarbeitung von Text -- Sprachdaten: Lexika und Korpora -- Sprachstatistik -- Maschinelles Lernen für Sprachverarbeitung -- Beispielanwendungen.
753	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. 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. Die Zielgruppen Studierende der Informatik, Wirtschaftsinformatik, Medieninformatik, Computerlinguistik oder vergleichbare Disziplinen Informatiker und Informatikerinnen mit beruflichem Interesse an Sprachtechnologie und Text Mining Forschende in Anwendungsbereichen von Text Mining aus den Geistes- und Sozialwissenschaften, insbesondere Digital Humanities und Sprachwissenschaft Die Autoren 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.
902s	215804279 Text Mining
012	1804279692
081	Wissensrohstoff Text
100	Springer E-Book
125a	Elektronischer Volltext - Campuslizenz
655e	$uhttps://doi.org/10.1007/978-3-658-35969-0