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Machine Learning for Text
1 Eine Einführung in die Textanalyse. - 2 Textaufbereitung und Ähnlichkeitsberechnung.
- 3 Matrixfaktorisierung und Themenmodellierung. - 4 Text-Clustering. - 5 Text-Klassifikation: Grundlegende Modelle.
- 6 Lineare Modelle für Klassifikation und Regression.
- 7 Klassifikatorleistung und Bewertung. - 8 Gemeinsames Text Mining mit heterogenen Daten.
- 9 Information Retrieval und Suchmaschinen. - 10 Sprachmodellierung und Deep Learning. - 11 Aufmerksamkeitsmechanismen und Transformatoren.
- 12 Textzusammenfassung. - 13 Informationsextraktion und Wissensgraphen. - 14 Beantwortung von Fragen.
- 15 Meinungsforschung und Stimmungsanalyse. - 16 Textsegmentierung und Ereignisdetektion.