Maschinelles Lernen lernen: Ein CRETA-Hackatorial zur reflektierten automatischen Textanalyse

Das Ziel dieses Tutorials ist es, den Teilnehmerinnen und Teilnehmern konkrete und praktische Einblicke in einen Standardfall automatischer Textanalyse zu geben. Am Beispiel der automatischen Erkennung von Entitätenreferenzen gehen wir auf allgemeine Annahmen, Verfahrensweisen und methodische Standards bei maschinellen Lernverfahren ein. Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer können beim Bearbeiten von lauffähigem Programmiercode den Entscheidungsraum solcher Verfahren ausleuchten und austesten.

Neben einem Python-Programm für die automatische Annotierung von Entitätenreferenzen, mit und an dem während des Tutorials gearbeitet werden wird, stellen wir ein heterogenes, manuell annotiertes Korpus sowie die Routinen zur Evaluation und zum Vergleich von Annotationen zu Verfügung.