Studiengang Information Science (Master of Science) [PO 2019]
Projektmodule
| 1 Modulname |
|---|
| Textmining (Text Mining) |
| 1.1 Modulkürzel |
| 213040 |
| 1.2 Art |
| Projektmodul (Wahlpflicht) |
| 1.3 Lehrveranstaltung(en) |
| Textmining |
| 1.4 Semester |
| 1 -- 2 |
| 1.5 Modulverantwortliche(r) |
| Prof. Dr. Melanie Siegel, Prof. Dr. Margot Mieskes |
| 1.6 Weitere Lehrende |
| – |
| 1.7 Studiengangsniveau |
| Master |
| 1.8 Lehrsprache |
| deutsch |
| 2 Inhalt |
In diesem Modul werden verschiedene Projekte des Textminings durchgeführt. Ein Beispiel für ein Textmining-Projekt ist die Sentimentanalyse. Dabei geht es darum, Meinungsäußerungen aus öffentlich zugänglichen Quellen automatisch zu analysieren und zu klassifizieren. Es werden Methoden der automatischen Analyse von Textdaten mit Regeln oder auch maschinellem Lernen angewendet, um das Wissen in Texten zu extrahieren. Ein weiteres Beispiel ist die Nutzung in der Literatur vorgestellter Softwareprojekte bzw. deren Re-Implementierung auf Basis der vorhandenen Beschreibungen und wenn möglich der genutzten Datensätze. Moodle-Kurs: https://lernen.h-da.de/course/view.php?id=19591
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| 3 Ziele |
Kenntnisse
Fähigkeiten
Kompetenzen
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| 4 Lehr- und Lernformen |
Projekt |
| 5 Arbeitsaufwand und Credit Points |
| 10 CP (Modul gesamt); 300 Stunden: 60 Stunden Präsenzzeit, 240 Stunden Selbststudium und Prüfungsvorbereitung |
| 6 Prüfungsform, Prüfungsdauer und Prüfungsvoraussetzung |
Lernportfolio (Prüfungsform ergänzend zu den in der ABPO genannten Prüfungsformen) und Referate nach §13(5) ABPO. |
| 7 Notwendige Kenntnisse |
| – |
| 8 Empfohlene Kenntnisse |
Die Studierenden müssen in der Lage und bereit sein, englische Texte zu lesen. Programmierkenntnisse sind erforderlich. |
| 9 Dauer, zeitliche Gliederung und Häufigkeit des Angebots |
1 Semester; WS, 4 SWS |
| 10 Verwendbarkeit des Moduls |
| Masterstudiengang Information Science |
| 11 Literatur |
Wird in der Veranstaltung bekannt gegeben, bzw. erarbeitet. |
