Natural Language Processing (NLP) mit Python und NLTK

• Einführung in NLP
  
  • Überblick und Konzepte: Erklärung, was Natural Language Processing (NLP) ist, seine Hauptmerkmale und die Anwendungsbereiche in verschiedenen Branchen.
  • Anwendungsfälle: Diskussion der typischen Anwendungsfälle von NLP, einschließlich Textanalyse, Sprachsynthese und Übersetzung.
  
  
• Einführung in Python und NLTK
  
  • Python für NLP: Überblick über die Vorteile von Python für NLP-Projekte und kurze Einführung in Python.
  • Installation und Setup: Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Installation von NLTK und Einrichtung der Entwicklungsumgebung.
  
  
• Grundlegende NLP-Konzepte mit NLTK
  
  • Tokenisierung: Einführung in die Tokenisierung und Implementierung mit NLTK.
  • Stemming und Lemmatization: Erklärung der Konzepte und praktische Anwendung mit NLTK.
  • Stop-Words: Umgang mit Stop-Words und deren Entfernung aus Texten.
  
  
• Textvorverarbeitung und Bereinigung
  
  • Textbereinigung: Techniken zur Bereinigung von Texten, einschließlich der Entfernung von Sonderzeichen und Zahlen.
  • Textnormalisierung: Einführung in die Textnormalisierung und Implementierung mit NLTK.
  
  
• Grundlegende Textanalyse
  
  • Wortfrequenzanalyse: Erstellung von Wortfrequenzverteilungen und Visualisierung der Ergebnisse.
  • N-Gramme: Einführung in N-Gramme und deren Anwendung zur Textanalyse.
  
  
• Erweiterte Textverarbeitung
  
  • Part-of-Speech (POS) Tagging: Einführung in POS-Tagging und Implementierung mit NLTK.
  • Named Entity Recognition (NER): Erklärung und praktische Anwendung von NER mit NLTK.
  
  
• Textklassifikation
  
  • Einführung in Textklassifikation: Grundlegende Konzepte und Anwendungsfälle der Textklassifikation.
  • Naive Bayes Klassifikator: Implementierung eines einfachen Textklassifikators mit dem Naive Bayes-Algorithmus.
  
  
• Sentimentanalyse
  
  • Einführung in Sentimentanalyse: Überblick über Sentimentanalyse und deren Bedeutung.
  • Implementierung: Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Implementierung einer Sentimentanalyse mit NLTK.
  
  
• Themenmodellierung
  
  • Latent Dirichlet Allocation (LDA): Einführung in die Themenmodellierung mit LDA und Implementierung mit NLTK.
  • Visualisierung von Themen: Techniken zur Visualisierung von Themenmodellen.
  
  
• Fallstudie 1: Analyse von Kundenrezensionen
  
  • Problemstellung: Bedarf an der Analyse von Kundenfeedback zur Verbesserung von Produkten oder Dienstleistungen.
  • Lösung: Nutzung von NLP-Techniken zur Extraktion von Themen und Sentiments aus Kundenrezensionen.
  • Ergebnis: Einblicke in die Kundenzufriedenheit und Identifikation von Verbesserungspotentialen.
  
  
• Fallstudie 2: Automatische Kategorisierung von Nachrichtenartikeln
  
  • Problemstellung: Bedarf an der automatischen Kategorisierung von Nachrichtenartikeln zur besseren Organisation und Suche.
  • Lösung: Implementierung einer Textklassifikationslösung mit NLTK.
  • Ergebnis: Effiziente und genaue Kategorisierung von Artikeln zur Verbesserung der Informationssuche.
  
  
• Fallstudie 3: Social Media Monitoring
  
  • Problemstellung: Bedarf an der Überwachung und Analyse von Social Media-Beiträgen zur Markenüberwachung.
  • Lösung: Nutzung von Sentimentanalyse und Themenmodellierung zur Analyse von Social Media-Daten.
  • Ergebnis: Erkennung von Trends und Stimmungen in Social Media zur Unterstützung der Markenstrategie.
    
    
    
    
  
  

Für die optimale Teilnahme am Seminar über Natural Language Processing (NLP) mit Python und NLTK sollten die folgenden Voraussetzungen erfüllt sein:

• Grundlegende Python-Kenntnisse: Da das Seminar stark auf die Anwendung in Python ausgerichtet ist, sollten die Teilnehmer mit den Grundlagen dieser Programmiersprache vertraut sein, z. B. Variablen, Schleifen, Funktionen und Datenstrukturen wie Listen und Wörterbücher.
• Allgemeines Verständnis von Programmierung: Ein allgemeines Verständnis von Programmierkonzepten, wie sie in anderen Sprachen vorkommen können, ist hilfreich, insbesondere wenn der Teilnehmer nicht tief in Python eingearbeitet ist.
• Grundkenntnisse in Datenanalyse: Ein Verständnis von Konzepten wie Datensätzen, Variablen und statistischer Analyse kann von Vorteil sein, da NLP oft diese Konzepte in Bezug auf Textdaten anwendet.
• Basiswissen in Linguistik (optional): Während nicht unbedingt erforderlich, kann ein Hintergrund oder Interesse an Sprachwissenschaft und Linguistik den Kontext und die Anwendungen von NLP-Techniken besser beleuchten.