Natürliche Sprachverarbeitung für die Digital Humanities

Die geisteswissenschaftliche Forschung beinhaltet oft die Analyse großer Mengen von Textdaten, eine Aufgabe, die durch moderne computergestützte Methoden zunehmend erleichtert wird. Dieser Kurs vermittelt Ihnen die Grundlagen von Natural Language Processing (NLP) und Künstlicher Intelligenz (KI) speziell für philologische und digital geisteswissenschaftliche Aufgaben. Sie erwerben die Fähigkeiten, über manuelle Analysen hinauszugehen und automatisierte Methoden zu verwenden, um Bedeutung zu extrahieren, Trends zu identifizieren und massive linguistische Korpora zu verarbeiten. Was Sie lernen werden: * Verstehen Sie die Kernkonzepte des maschinellen Lernens und der NLP, die für die Textanalyse und die linguistischen Studien relevant sind. * Anwenden von Standard-NLP-Techniken wie Tokenisierung, Stemming und Part-of-Speech-Tagging auf Rohtextdaten. * Üben Sie die Arbeit mit großen linguistischen Korpora und die Vorbereitung unstrukturierter Textdaten für die automatisierte Verarbeitung. * Entwerfen und implementieren Sie einfache automatisierte Textanalyse-Workflows mit modernen Berechnungsbibliotheken. * Erkunden Sie grundlegende Prompt-Engineering-Techniken zur Nutzung großer Sprachmodelle in Forschungsaufgaben. * Analysieren Sie sprachliche Muster, stilistische Merkmale und thematische Trends in verschiedenen textuellen Datensätzen. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen von KI und NLP und führt durch wesentliche Schritte der Datenaufbereitung und klassische Textanalysemethoden. Abschließend wenden Sie diese Techniken auf gängige Aufgaben in der digitalen geisteswissenschaftlichen Forschung an. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger in der Datenwissenschaft, insbesondere an Studenten, Forscher und Fachleute in den Bereichen Philologie, Literatur, Geschichte und Geisteswissenschaften, die rechnerische Methoden in ihre Arbeit einbeziehen möchten. Es ist keine Programmier- oder Data-Science-Erfahrung erforderlich. Bauen Sie noch heute Ihr Toolkit für die erweiterte Textanalyse auf.