Text Mining 2

QUICK INFO: CU 2h / LAB 1h / 7,5 CREDITE

PROGRAMA ANALITICA

Cursul va trata 5 subiecte mari:

• Text categorization (by topic)
• Spam filtering
• Authorship identification
• Sentiment analysis, opinion mining
• Plagiarism detection

METODA DE EVALUARE

Nota se va primi pe un proiect.

Fiecare student trebuie sa se prezinte cat mai curand in timpul orelor de laborator (vineri 18-20, lab 315 sau daca dl profesor nu se afla in laborator, il cautati la catedra sala 323) si sa spuna de care din cele cinci subiecte ar dori sa se ocupe.
Cerintele pentru proiect vor fi personalizate in functie de cunostintele studentului (de ex. cele referitoare la Machine Learning).

BIBLIOGRAFIE

Ca materiale, avem partea a doua din cartea folosita si la Regasirea Informatiei (http://nlp.stanford.edu/IR-book/), iar pe masura ce avansam cu materia vom primi suportul de curs si alte resurse.