3. Basic Text Processing

Data-Processing-Pipeline

Frage:

Nenne und erkläre die Bestandteile der Data-Processing-Pipeline!

Antwort:

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Erwerb von Daten

Frage:

Nenne Probleme die in dem Schritt "Erwerb von Daten" auftreten können!

Antwort:

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Gründe Labeling

Frage:

 Nenne Gründe für das Labeln von Daten!

Antwort:

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Typen und Qualität Labeling

Frage:

Nenne die verschiedenen Arten von Labeling und in welche Qualitätstypen sie eingeteilt werden können!

Antwort:

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Labels für unterschiedliche Anwendungen

Frage:

In welchen Bereichen, bezogen auf NLP, finden Annotationen ihre Anwendung?

Antwort:

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Preprocessing

Frage:

Aus welchen Teilschritten setzt sich Preprocessing zusammen?

Erkläre diese Teilschritte! 

Antwort:

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Preprocessing: Tokenisation

Frage:

Beschreibe was ein Token ist, welche Probleme bei der Tokenisation auftreten können und welche Ansätze es gibt!

Antwort:

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Preprocessing: Stop Words

Frage:

 Was versteht man unter Stop Words und wie lassen sie sich entfernen?

Antwort:

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Preprocessing: Normalisation

Frage:

Was versteht man unter Normalisation?

Antwort:

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Preprocessing: Case Folding

Frage:

Erkläre das Case Folding!

Antwort:

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Preprocessing: Stemming und Lemmatisation

Frage:

Erkläre was man unter Stemming und Lemmatisation versteht!

Antwort:

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Regular Expressions

Frage:

Was sind Reguläre Ausdrücke und wozu kann man sie verwenden?

Antwort:

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