Über diesen Kurs
4.8
21 Bewertungen
3 Bewertungen

100 % online

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Stufe „Anfänger“

Ca. 23 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 2 - 3 h/Woche, insg. 6 Wochen...

Deutsch

Untertitel: Deutsch, Englisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

Natural Language ProcessingParsingDigital PreservationCorporaNamed-Entity Recognition

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Stufe „Anfänger“

Ca. 23 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 2 - 3 h/Woche, insg. 6 Wochen...

Deutsch

Untertitel: Deutsch, Englisch

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
3 Stunden zum Abschließen

Woche 1 - Wege in die digitale Welt

In der ersten Woche werden wir darüber sprechen, wie Texte digitalisiert und zum Beispiel in XML dargestellt werden können und was OCR (optical character recognition) für die Anwendung in der Praxis bedeutet. Wir befassen uns außerdem mit der Erstellung von Korpora und den Schwierigkeiten, denen wir dabei begegnen können. Viel Spaß!...
3 Videos (Gesamt 49 min), 4 Lektüren, 2 Quiz
3 Videos
1.2 - Herausforderungen bei der Korpusakquisition16m
1.3 - Digitalisierungszentrum ZB12m
4 Lektüren
Die Dozenten dieses MOOC's10m
Guidelines zur Bearbeitung des MOOCs10m
Lernziele Modul 15m
Material Modul 110m
2 praktische Übungen
Was wissen Sie bereits zum Thema Digitalisierung?8m
Testen Sie Ihr Wissen zum Thema Korpusakquisition8m
Woche
2
2 Stunden zum Abschließen

Woche 2 - Strukturierte und nachhaltige Repräsentation von Korpusdaten

In der zweiten Woche beschäftigen wir uns mit der strukturierten und nachhaltigen Repräsentation von Korpusdaten. Wir werden über die Markup Language XML sprechen und einige wichtige Standards zur Textrepräsentation kennenlernen. In der zweiten Hälfte dieses Moduls geht es anschließend um das Thema der automatischen Text- und Wortsegmentierung. Viel Spaß mit den Videos!...
2 Videos (Gesamt 45 min), 3 Lektüren, 2 Quiz
2 Videos
2.2 - Textsegmentierung21m
3 Lektüren
Lernziele Modul 25m
Einführungstext XML: Strukturierte und nachhaltige Repräsentation von Korpusdaten15m
Material Modul 210m
2 praktische Übungen
XML und TEI P5: Wie viel wissen Sie bereits?12m
Testen Sie Ihr Wissen zum Thema Textsegmentierung6m
Woche
3
4 Stunden zum Abschließen

Woche 3 - Eigenschaften von Korpora und grundlegende Analysemethoden

In der dritten Woche geht es um die wichtigsten Eigenschaften von Korpora, um grundlegende Analysemethoden in der Korpuslinguistik und Grundbegriffe wie Worthäufigkeiten, Kollokationen, N-Gramme. Im letzten Teil wird Ihnen Noah Bubenhofer noch einen Ausblick auf die visuelle und graphische Darstellung von Texteigenschaften geben. Viel Spaß!...
3 Videos (Gesamt 92 min), 3 Lektüren, 3 Quiz
3 Videos
3.2 - Hands-on Korpusanalysen27m
3.3 - Visualisierung und graphische Darstellung32m
3 Lektüren
Lernziele Modul 35m
Visuelle Bergtour durch ein Kollokationsnetz10m
Material Modul 310m
2 praktische Übungen
Theorie: Grundbegriffe der Korpuslinguistik6m
Praxis: Korpusabfragen und Analysemethoden6m
Woche
4
2 Stunden zum Abschließen

Woche 4 - Automatische Korpusannotation mit computerlinguistischen Werkzeugen

In diesem Modul geht es um die automatische Korpus-Annotation mit linguistischen Informationen wie Part-Of-Speech-Tags (Wortarten) und Lemmas (Grundformen), aber auch um die Schwierigkeiten, die eine solche automatische Annotation mit sich bringen kann. Wir werden besprechen, wie die automatische Erkennung von Eigennamen oder geographischen Namen (Named Entities) abläuft und im dritten Teil noch auf die automatische Syntax-Analyse von Texten eingehen. Viel Spaß!...
3 Videos (Gesamt 63 min), 3 Lektüren, 2 Quiz
3 Videos
4.2 - Erkennung, Klassifikation und Linking von Named Entities17m
4.3 - Syntaktische Analyse16m
3 Lektüren
Lernziele Modul 45m
Named Entities in der Praxis10m
Material Modul 410m
2 praktische Übungen
Wortarten und Grundformen automatisch bestimmen8m
Testen Sie Ihr Wissen zu NER und Syntaxanalyse10m
Woche
5
3 Stunden zum Abschließen

Woche 5 - Manuelle Annotation und Evaluation von Korpusdaten

In Modul 5 beschäftigen wir uns mit der Frage, wie eine möglichst ökonomische Annotation aussehen kann und wie sich manuelle und automatische Annotation mit Hilfe von maschinellem Lernen ergänzen können. Wir besprechen außerdem, wie wir die Qualität bzw. die Genauigkeit der Annotation gewährleisten und evaluieren können. Im zweiten Teil geht es dann um das sogenannte "Crowdsourcing", wo über Online-Plattformen Daten für diverse Projekte gesammelt bzw. korrigiert werden. Viel Spaß in der vorletzten Woche!...
2 Videos (Gesamt 52 min), 3 Lektüren, 1 Quiz
2 Videos
5.2 - Möglichkeiten und Probleme beim Crowdsourcing19m
3 Lektüren
Lernziele Modul 55m
Evaluationsmaße: Wie gut funktioniert unser Modell?10m
Material Modul 510m
Woche
6
3 Stunden zum Abschließen

Woche 6 - Herausforderungen der Multilingualen Textanalyse

Im letzten Modul befassen wir uns mit multilingualen bzw. parallelen Korpora. Im ersten Teil geht es um die automatische Sprach-Identifikation in gemischtsprachlichen Korpora, die einen wichtigen Schritt bei der Verarbeitung der Texte darstellt. Im zweiten Teil geht es um die automatische Satz- bzw. Wortalignierung zwischen parallelen Texten in unterschiedlichen Sprachen. Viel Spaß in der letzten Woche!...
2 Videos (Gesamt 30 min), 3 Lektüren, 1 Quiz
2 Videos
6.2 - Sprachübergreifende Alignierung17m
3 Lektüren
Lernziele Modul 65m
Vom Babelfisch zur maschinellen Übersetzung10m
Material Modul 610m
1 praktische Übung
Fast geschafft: Sprachidentifikation & Alignierung12m
4.8
3 BewertungenChevron Right

Top-Bewertungen

von DHNov 19th 2017

Sehr gut strukturierter Kurs! Man lernt viele aktuelle Methoden, Begriffe und Tools kennen, die man in dne unterschiedlichsten Projekten anwenden kann! Ein zeitnaher Kurs zu einem spannenden Thema!

von PMFeb 18th 2019

Exzellenter Kurs, auf einige Dozentenschultern abgestützt, sehr lehrreich und interessant.

Dozenten

Avatar

Martin Volk

Prof. Dr.
Institute of Computational Linguistics
Avatar

Noah Bubenhofer

Dr.
Institute of Computational Linguistics
Avatar

Simon Clematide

Dr. phil.
Institute of Computational Linguistics

Über Universität von Zürich

Founded in 1833, the University of Zurich (UZH) is Switzerland’s largest university, with a cur­rent enrollment of over 26,000 students. Made up of seven faculties covering approximately 100 different subject areas, UZH is proud to offer the most comprehensive aca­demic program in the country....

Häufig gestellte Fragen

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