198845 VU Datenanalyse II: Information Retrieval und Volltext-Suche

Wintersemester 2020/2021 | Stand: 02.12.2020 LV auf Merkliste setzen
198845
VU Datenanalyse II: Information Retrieval und Volltext-Suche
VU 3
5
wöch.
jährlich
Englisch

In dieser Lehrveranstaltung erhalten Studierende einen Überblick über “Information Retrieval” und vertiefen zugleich ihre Kenntnis über Methoden der Verarbeitung natürlichsprachlicher Texte, die für die Volltext-Suchmaschine gebraucht werden. Es werden Wissen und Fähigkeiten zur Erstellung und Adaptierung von Indizierung- und Suchroutinen vermittelt.

Nach einer allgemeinen Einführung in Information Retrieval (Definition, Aufgabenbereich etc.) werden die Studierenden mit den unterschiedlichen Herausforderungen konfrontiert, die bei der Erstellung einer Volltext-Suchmaschine auftauchen. Sie werden unterschiedliche Methoden der Verarbeitung natürlichsprachlicher Texte kennenlernen, mit denen diese Probleme gelöst werden können. Und schließlich werden die Studierenden selbst ein Programm erstellen, das der Volltextsuche fähig ist.

Vorlesung mit Übung.

Die folgenden Faktoren spielen eine Rolle bei der Notenvergabe: Mitarbeit an den Übungen (60%) und Klausur-Ergebnisse (40%)

Ch. D. Manning, P. Raghavan, H. Schütze: Introduction to Information Retrieval; Online Edition, Cambridge UP 2009 https://nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval-book.html

Weitere Literatur wird beim Seminar bekannt gegeben.

Um diesen Kurs absolvieren zu können, benötigen die Studierenden einen eigenen Computer, auf dem unterschiedliche Programme installiert werden können. Es ist erforderlich, dass die Studierenden mindestens eine Programmiersprache beherrschen. Im Kurs wird die Programmiersprache Python verwendet.

Die Akzeptanz basiert auf einer priorisierten Randomisierung. Aktive Studierende der Ergänzung Digitale Science haben Vorrang.

siehe Termine
Gruppe 0
Datum Uhrzeit Ort
Mo 05.10.2020
09.00 - 11.45 eLecture - online eLecture - online
Mo 12.10.2020
09.00 - 11.45 eLecture - online eLecture - online
Mo 19.10.2020
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Mo 09.11.2020
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Mo 16.11.2020
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Mo 23.11.2020
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Mo 30.11.2020
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Mo 07.12.2020
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Mo 14.12.2020
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Mo 11.01.2021
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Mo 18.01.2021
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Mo 25.01.2021
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