課程信息
4.8
12 個評分
2 個審閱
100% 在線

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立即開始,按照自己的計劃學習。
可靈活調整截止日期

可靈活調整截止日期

根據您的日程表重置截止日期。
初級

初級

完成時間(小時)

完成時間大約為22 小時

建議:2 - 3 h/Woche, insg. 6 Wochen...
可選語言

德語(German)

字幕:德語(German), 英語(English)...
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教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

1
完成時間(小時)
完成時間為 3 小時

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!...
Reading
3 個視頻(共 49 分鐘), 4 個閱讀材料, 2 個測驗
Video3 個視頻
1.2 - Herausforderungen bei der Korpusakquisition16分鐘
1.3 - Digitalisierungszentrum ZB12分鐘
Reading4 個閱讀材料
Die Dozenten dieses MOOC's10分鐘
Guidelines zur Bearbeitung des MOOCs10分鐘
Lernziele Modul 15分鐘
Material Modul 110分鐘
Quiz2 個練習
Was wissen Sie bereits zum Thema Digitalisierung?8分鐘
Testen Sie Ihr Wissen zum Thema Korpusakquisition8分鐘
2
完成時間(小時)
完成時間為 2 小時

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!...
Reading
2 個視頻(共 45 分鐘), 3 個閱讀材料, 2 個測驗
Video2 個視頻
2.2 - Textsegmentierung21分鐘
Reading3 個閱讀材料
Lernziele Modul 25分鐘
Einführungstext XML: Strukturierte und nachhaltige Repräsentation von Korpusdaten15分鐘
Material Modul 210分鐘
Quiz2 個練習
XML und TEI P5: Wie viel wissen Sie bereits?12分鐘
Testen Sie Ihr Wissen zum Thema Textsegmentierung6分鐘
3
完成時間(小時)
完成時間為 4 小時

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!...
Reading
3 個視頻(共 92 分鐘), 3 個閱讀材料, 3 個測驗
Video3 個視頻
3.2 - Hands-on Korpusanalysen27分鐘
3.3 - Visualisierung und graphische Darstellung32分鐘
Reading3 個閱讀材料
Lernziele Modul 35分鐘
Visuelle Bergtour durch ein Kollokationsnetz10分鐘
Material Modul 310分鐘
Quiz2 個練習
Theorie: Grundbegriffe der Korpuslinguistik6分鐘
Praxis: Korpusabfragen und Analysemethoden6分鐘
4
完成時間(小時)
完成時間為 2 小時

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!...
Reading
3 個視頻(共 63 分鐘), 3 個閱讀材料, 2 個測驗
Video3 個視頻
4.2 - Erkennung, Klassifikation und Linking von Named Entities17分鐘
4.3 - Syntaktische Analyse16分鐘
Reading3 個閱讀材料
Lernziele Modul 45分鐘
Named Entities in der Praxis10分鐘
Material Modul 410分鐘
Quiz2 個練習
Wortarten und Grundformen automatisch bestimmen8分鐘
Testen Sie Ihr Wissen zu NER und Syntaxanalyse10分鐘

講師

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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

關於 University of Zurich

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....

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