Text Mining, 6 hp

Text Mining, 6 credits

732A92

Huvudområde

Statistik

Utbildningsnivå

Avancerad nivå

Kurstyp

Fristående- och programkurs

Examinator

Marco Kuhlmann

Kursansvarig

Marco Kuhlmann

Studierektor eller motsvarande

Peter Dalenius

Tillgänglig för utbytesstudenter

Ja

Kontaktinformation

VOF = Valbar / Obligatorisk / Frivillig
Kursen ges för Termin Veckor Block Språk Ort/Campus VOF
Fristående kurs (Halvfart, Dagtid) HT 2022 202244-202302 2 Engelska Linköping, Valla
Fristående kurs (Halvfart, Dagtid) HT 2022 202244-202302 2 Engelska Linköping, Valla

Huvudområde

Statistik

Utbildningsnivå

Avancerad nivå

Fördjupningsnivå

A1N

Förkunskapskrav

  • 180 hp avslutade kurser varav 90 hp inom något av följande ämnen:
    • statistik
    • matematik
    • tillämpad matematik
    • datavetenskap
    • teknik
  • Godkända kurser i:
    • kalkyl
    • linjär algebra
    • statistik
    • programmering
  • Engelska 6
    Undantag ges för svenska

Lärandemål

Efter avslutad kurs skall den studerande på en avancerad nivå kunna:
- använda standardmetoder för informationssökning och informationsutvinning,
- tillämpa textbehandlingsmetoder för att förbereda dokument för statistisk modellering,
- tillämpa relevanta statistiska modeller för analys av textinformation och tolka resultat på ett korrekt sätt,
- använda statistiska modeller för prediktion av textinformation,
- utvärdera prestanda av statistiska modeller för textmaterialet.

Kursinnehåll

Kursen behandlar hur textinformation kan utvinnas, lingvistiskt bearbetas och därefter analyseras kvantitativt med formella statistiska metoder och modeller. Kursen utnyttjar expertkunskaper från databashantering, beräkningslingvistik och statistik.
Följande ämnen är inkluderade:
Introduktion till och överblick av kvantitativ textanalys och dess tillämpningar; Informationsutvinning; Webbcrawling; Informationssökning; Tf-idf; Vektorrymdsmodeller; Textbehandling; Bag of Words modellen; N-grams; Gleshet och utjämning för text; Dokumentklassificering; Sentimentanalys; Modellutvärdering; Topic modeller.

Undervisnings- och arbetsformer

Kursen består av föreläsningar, datorövningar och ett projekt. Föreläsningarna ägnas åt genomgång av koncept och metodik. Datorövningarna ägnas åt praktisk tillämpning av Text Mining redskapen. Projektarbetet ger praktisk erfarenhet av lösning av ett specifikt Text Mining problem. Utöver detta ska den studerande utöva självstudier. 
Undervisningsspråk: engelska.

Examination

Skriftlig redovisning av projektarbetet. Skriftliga laborationsuppgifter. Detaljerad information återfinns i studiehandledningen.

Om det finns särskilda skäl, och om det med hänsyn till det obligatoriska momentets karaktär är möjligt, får examinator besluta att ersätta det obligatoriska momentet med en annan likvärdig uppgift. 

Om LiU: s koordinator för studenter med funktionsnedsättning har beviljat en student rätt till anpassad examination vid salstentamen har studenten rätt till det.

Om koordinatorn har gett studenten en rekommendation om anpassad examination eller alternativ examinationsform, får examinator besluta om detta om examinator bedömer det möjligt utifrån kursens mål.

Examinator får också besluta om anpassad examination eller alternativ examinationsform om examinator bedömer att det finns synnerliga skäl och examinator bedömer det möjligt utifrån kursens mål.

Studerande, vars examination underkänts två gånger på kursen eller del av kursen, har rätt att begära en annan examinator vid förnyat examinationstillfälle.

Den som godkänts i prov får ej delta i förnyat prov för högre betyg.

Betygsskala

ECTS, EC

Övrig information

Planering och genomförande av kurs ska utgå från kursplanens formuleringar. Den kursvärdering som ska ingå i varje kurs ska därför behandla frågan om hur kursen överensstämmer med kursplanen.

Kursen bedrivs på ett sådant sätt att både mäns och kvinnors erfarenhet och kunskaper synliggörs och utvecklas.

Om det föreligger synnerliga skäl får rektor i särskilt beslut ange förutsättningarna för, och delegera rätten att besluta om, tillfälliga avsteg från denna kursplan. 

Institution

Institutionen för datavetenskap
Kod Benämning Omfattning Betygsskala
PRA1 Examination 3 hp EC
LAB1 Laboration 3 hp EC
Det finns ingen kurslitteratur tillgänglig på studieinfo för den här kursen.

Denna flik innehåller det material som är publikt i Lisam. Den information som publiceras här är inte juridiskt bindande, sådant material hittar du under övriga flikar på denna sida.

Det finns inga filer att visa.