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University of Illinois Urbana-Champaign

Text Mining und Analyse

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Data Mining

71.636 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.5

(726 Bewertungen)

Es dauert 33 Stunden
3 Wochen bei 11 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
92%
Den meisten Lernenden gefiel dieser Kurs
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Daten-Clustering-Algorithmen
  • Kategorie: Text Mining
  • Kategorie: Probabilistische Modelle
  • Kategorie: Stimmungsanalyse

Wichtige Details

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Bewertungen

14 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Data Mining
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 7 Module

Sie werden mit dem Kurs, Ihren Klassenkameraden und unserer Lernumgebung vertraut gemacht. Die Orientierung wird Ihnen auch helfen, die für den Kurs erforderlichen technischen Kenntnisse zu erwerben.

Das ist alles enthalten

2 Videos5 Lektüren2 Aufgaben1 Plug-in

In diesem Modul lernen Sie den allgemeinen Aufbau des Kurses, einen Überblick über Techniken der Verarbeitung natürlicher Sprache und der Textdarstellung, die die Grundlage für alle Arten von Textverarbeitungsanwendungen bilden, sowie das Mining von Wortassoziationen mit besonderem Schwerpunkt auf dem Mining einer der beiden Grundformen von Wortassoziationen (d.h. paradigmatische Beziehungen).

Das ist alles enthalten

9 Videos1 Lektüre2 Aufgaben

In diesem Modul erfahren Sie mehr über die Gewinnung von Wortassoziationen mit besonderem Schwerpunkt auf der Gewinnung der anderen grundlegenden Form von Wortassoziationen (d.h. syntagmatische Beziehungen) und lernen die Themenanalyse mit Schwerpunkt auf Techniken zur Gewinnung eines Themas aus einem Text.

Das ist alles enthalten

10 Videos1 Lektüre2 Aufgaben

In diesem Modul lernen Sie die Themenanalyse im Detail kennen, einschließlich Mischungsmodelle und deren Funktionsweise, den Algorithmus der Erwartungsmaximierung (EM) und wie er zur Schätzung der Parameter eines Mischungsmodells verwendet werden kann, das grundlegende Themenmodell, die Probabilistische Latente Semantische Analyse (PLSA) und wie die Latente Dirichlet-Allokation (LDA) PLSA erweitert.

Das ist alles enthalten

10 Videos2 Lektüren2 Aufgaben1 Programmieraufgabe

In diesem Modul lernen Sie Text-Clustering kennen, einschließlich der grundlegenden Konzepte, der wichtigsten Clustering-Techniken, einschließlich probabilistischer Ansätze und ähnlichkeitsbasierter Ansätze, und wie man Text-Clustering auswertet. Außerdem lernen Sie die Textkategorisierung kennen, die mit dem Text-Clustering verwandt ist, jedoch mit vordefinierten Kategorien, die als vordefinierte Cluster angesehen werden können.

Das ist alles enthalten

9 Videos1 Lektüre2 Aufgaben

In diesem Modul lernen Sie weiterhin verschiedene Methoden zur Textkategorisierung kennen, einschließlich mehrerer Methoden, die unter diskriminativen Klassifikatoren klassifiziert werden. Außerdem lernen Sie Sentiment Analysis und Opinion Mining kennen, einschließlich einer detaillierten Einführung in eine bestimmte Technik zur Sentiment-Klassifizierung (d.h. ordinale Regression).

Das ist alles enthalten

7 Videos1 Lektüre2 Aufgaben

In diesem Modul setzen Sie Ihre Kenntnisse über die Stimmungsanalyse und das Opinion Mining mit Schwerpunkt auf der Latent Aspect Rating Analysis (LARA) fort und lernen Techniken für das gemeinsame Mining von Text- und Nicht-Text-Daten kennen, einschließlich kontextbezogener Text Mining-Techniken zur Analyse von Themen in Texten in Verbindung mit verschiedenen Kontextinformationen wie Zeit, Ort, Autoren und Datenquellen. Sie sehen auch eine Zusammenfassung des gesamten Kurses.

Das ist alles enthalten

8 Videos1 Lektüre2 Aufgaben1 Plug-in

Dozent

Lehrkraftbewertungen
4.6 (52 Bewertungen)
ChengXiang Zhai
University of Illinois Urbana-Champaign
4 Kurse104.289 Lernende

von

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Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
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Lernender seit 2021
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Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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4.5

726 Bewertungen

  • 5 stars

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  • 4 stars

    20,32 %

  • 3 stars

    7,55 %

  • 2 stars

    2,06 %

  • 1 star

    1,64 %

AC
4

Geprüft am 11. Feb. 2017

GP
5

Geprüft am 1. Nov. 2017

R
5

Geprüft am 27. Dez. 2020

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Häufig gestellte Fragen