Diese Veranstaltung gibt einen Einblick in die Herausforderungen und Verfahren, die bei der Analyse unstrukturierter Daten zum Einsatz kommen. Unstrukturierte Informationen sind in der Regel sehr textlastig, weshalb viele vorhersagende Analyse-Verfahren den Informationswert dieser Daten nicht nutzen können. Allerdings können textbasierte Medien (E-Mails, Webseiten-Inhalte, Fachartikel, Social Media Beiträge etc.) u. a. dabei helfen, Trends zu erkennen, Wissen zu gewinnen und Fake News aufzudecken. Hierfür müssen Informationen identifiziert, extrahiert, aufbereitet und interpretiert werden. Die Herausforderung besteht darin, relevante Informationen zu erkennen, aus unstrukturierten Texten zu extrahieren und fehlende Informationen ggf. hinzuzufügen.

In der Veranstaltung werden auch Themen wie die Informationsgewinnung aus unterschiedlichen Quellen sowie Fragen der Qualitätssicherung bei der Datenspeicherung und des Datenmanagements in wissensbasierten Strukturen behandelt.

In der Übung werden theoretische und praktische Fragestellungen gleichermaßen adressiert. Der theoretische Teil dient zur Wiederholung der Vorlesungsinhalte. Im praktischen Teil sind die Studierenden aufgefordert, ausgewählte Verfahren zur Analyse unstrukturierter Daten eigenständig zu implementieren. Für die Übungen sind Programmierkenntnisse erforderlich.

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