Sprachtechnologie in den Digital Humanities from Coursera

AKTUELL:

Am 20.05.2019 startet die vorläufig letzte Runde des MOOCs "Sprachtechnologie in den Digital Humanities". Anschliessend wird der Kurs auf der Plattform Coursera pausiert, d.h. Einschreibungen in den Kurs werden ab diesem Datum nicht mehr möglich sein. Die Videos bleiben aber nach wie vor über unseren YouTube-Kanal (https://www.youtube.com/channel/UChb3Rd5vo3WEgMSy99VInaw) bzw. den SwitchTube-Kanal der Uni Zürich (https://tube.switch.ch/channels/bb3adc02) sichtbar. Die Pausierung dient primär zur Aktualisierung und Erweiterung der Kursinhalte und Lernmaterialien.

KURS-BESCHREIBUNG:

Sie möchten wissen, was genau die Digitalisierung von Texten beinhaltet? Sie haben sich schon immer gefragt, wie Texte in einem Korpus optimal durchsuchbar gemacht werden? Sie wundern sich, wie Texte mit linguistischen Informationen angereichert werden können?

Dann sind Sie in diesem Kurs genau richtig!! Er bietet einen Überblick über die wichtigsten Konzepte und Probleme bei der Digitalisierung und Annotation von geschriebenen Texten. In sechs thematischen Modulen verteilt auf sechs Wochen lernen Sie relevante Technologien und Werkzeuge kennen. Jedes Modul beinhaltet zwei bis drei Videos (10-20 Minuten), ein Quiz oder ein Peer-Assessment sowie kurze Hintergrundtexte und weiterführende Links zu ausgewählten Themen.

Für wen ist dieser Kurs interessant:

Dieser Kurs richtet sich an Korpuslinguist/-innen, an Geisteswissenschaftler/-innen und Sprachinteressierte, die von einer rein sprachwissenschaftlichen Perspektive ausgehend auch ein paar Schritte in die Welt der Digitalisierung von Texten wagen und die dahinterstehenden Technologien kennenlernen möchten.

Für diesen Kurs brauchen Sie keine Programmierkenntnisse. Mit Interesse an der Digitalisierung und Annotation von Texten sind Sie bestens gerüstet für diesen Kurs.

Wir freuen uns, mit Ihnen diese digitalen Wege zu beschreiten, die in den Geisteswissenschaften immer wichtiger werden.

What's inside

Syllabus

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!

Traffic lights

Read about what's good

what should give you pause

and possible dealbreakers

Taught by experts in the field, Simon Clematide, Martin Volk, and Noah Bubenhofer

Taught by Martin Volk, whose expertise in digital humanities is in high demand

A foundation in the basic concepts behind digital humanities will serve a variety of fields

A survey in the latest methods of computer science and digital humanities

Understanding of the latest technology and techniques

Taught by experts in the field, Noah Bubenhofer

Taught by Martin Volk, whose expertise in natural language processing is in high demand

Reviews summary

Sprachtechnologie für geisteswissenschaften: ein überblick

Laut Teilnehmern bietet der Kurs "Sprachtechnologie in den Digital Humanities" einen "guten Überblick" über die wichtigsten Konzepte der digitalen Textanalyse. Viele loben die "klaren Erklärungen" und sehen den Kurs als "gut geeignet für Geisteswissenschaftler und Sprachinteressierte", die sich in diesem Feld orientieren möchten. Der Kurs vermittelt eine "starke theoretische Grundlage", auch wenn einige Teilnehmer "mehr praktische Beispiele gewünscht" hätten. Die Struktur mit "Videos" und "Quizfragen" wird mehrheitlich als hilfreich empfunden, wobei das "Peer-Assessment" unterschiedlich bewertet wurde. Insgesamt wird der Kurs als "wertvolle Einführung" gesehen, die den "Grundstein für weiteres Lernen" legt.

Quizzes nützlich, Peer-Assessment gemischt.

"Die Quizzes nach jeder Woche halfen, das Gelernte zu überprüfen und zu festigen."

"Das Peer-Review war manchmal wenig hilfreich oder die Bewertungen inkonsistent."

"Ich mochte die Quizzes, aber das System des Peer-Assessments war für mich neu und nicht immer optimal."

"Die Übungen sind gut konzipiert, um das Verständnis zu testen."

Ideal für Linguisten und Humanisten.

"Als Linguistin fand ich den Kurs perfekt auf meine Bedürfnisse zugeschnitten."

"Der Kurs brückt gut die Lücke zwischen Geistes- und Computerwissenschaften und ist super für DH-Studierende."

"Ich hatte keine Programmierkenntnisse und kam dank der Herangehensweise gut zurecht."

"Endlich ein Kurs, der Sprachtechnologie für Nicht-Informatiker aufbereitet."

Konzepte werden gut vermittelt.

"Die Videos sind sehr gut strukturiert und leicht verständlich, auch bei komplexen Themen."

"Die Dozenten erklären die Materie sehr anschaulich und zugänglich."

"Ich konnte den Inhalten gut folgen, auch ohne tiefere Vorkenntnisse in Informatik oder Linguistik."

"Vielen Dank für die verständlichen Lektionen, die mir das Thema näher gebracht haben."

Bietet eine solide Einführung ins Thema.

"Der Kurs gab mir einen exzellenten ersten Einblick in die Sprachtechnologie im DH-Bereich."

"Sehr hilfreich, um die grundlegenden Konzepte zu verstehen..."

"Gute Einführung für absolute Anfänger in diesem Feld, die keine Vorkenntnisse haben."

"Ich fand die Breite der abgedeckten Themen beeindruckend und für einen Überblick gut geeignet."

Starke Theorie, Wunsch nach mehr Praxis.

"Der Kurs ist sehr theoretisch ausgerichtet, ich hätte mir mehr praktische Übungen mit realen Werkzeugen gewünscht."

"Weniger Code, mehr Konzepte - das war gut für den Einstieg, aber die Anwendung kam für mich zu kurz."

"Die theoretischen Teile sind stark und fundiert, aber der Schritt zur praktischen Umsetzung fehlte mir."

"Eine reine Einführung, die den Appetit weckt, aber nicht sättigt, was die praktische Arbeit angeht."

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Sprachtechnologie in den Digital Humanities with these activities:

Review basic concepts of linguistics and text analysis

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Strengthen your foundation by reviewing the basic concepts and principles of linguistics and text analysis.

Browse courses on Linguistics

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Refer to textbooks, online resources, or lecture notes to refresh your memory on key concepts.
Complete practice exercises or quizzes to test your understanding.

Practice using text analysis software or programming tools

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Ensure proficiency in using the necessary tools and software required for the course by practicing their application.

Browse courses on Text Analysis

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Install and familiarize yourself with the software or programming tools.
Work through tutorials or sample datasets to practice using the tools effectively.

Read 'Text Mining with R: A Tidy Approach' by Julia Silge and David Robinson

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Gain a comprehensive understanding of text mining techniques in R, providing a solid foundation for the course content.

View Text Mining with R: A Tidy Approach on Amazon

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Read Chapters 1-3 to grasp the basics of text mining and R programming.
Complete the practice exercises in the book to reinforce your understanding.

Five other activities

Expand to see all activities and additional details

Show all eight activities

Complete practice exercises in the course textbook

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Reinforce your understanding of the theoretical concepts covered in the course by completing practical exercises.

Browse courses on Text Analysis

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Attempt the exercises at the end of each chapter in the textbook.
Review your answers and consult the solutions provided in the book or online.

Engage in peer discussions on course topics

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Collaborate with peers to exchange ideas, clarify concepts, and enhance your understanding through group discussions.

Browse courses on Text Analysis

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Join or create a study group with fellow students.
Discuss the course materials, share insights, and work through problems together.

Follow online tutorials on text analysis and corpus linguistics

Show steps

Expand your knowledge and skills by exploring additional resources and tutorials that delve deeper into specific topics.

Browse courses on Text Analysis

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Search for reputable websites or platforms offering tutorials on text analysis.
Choose tutorials that align with the topics covered in the course.
Follow the tutorials and complete any associated exercises or tasks.

Attend a workshop on advanced text analysis techniques

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Enhance your knowledge and skills by attending a workshop led by experts in the field of text analysis.

Browse courses on Text Analysis

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Research and identify relevant workshops offered by universities or professional organizations.
Register for a workshop that aligns with your interests and learning goals.
Attend the workshop and actively participate in discussions and hands-on exercises.

Develop a research proposal for a text analysis project

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Apply your knowledge to a practical project by designing a research proposal for a text analysis study.

Browse courses on Text Analysis

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Identify a research question and define your research objectives.
Select a suitable corpus and describe your data collection methods.
Outline the text analysis techniques you will employ and explain your rationale.
Discuss your expected outcomes and the potential significance of your research.

Career center

Learners who complete Sprachtechnologie in den Digital Humanities will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

Digital Humanities Specialist

Digital Humanities Specialists apply digital techniques to solve problems in human-centered fields of study. This course provides a solid grounding in the digital humanities field by introducing skills in text digitization, annotation, and visualization techniques.

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Natural Language Processing Engineer

Natural Language Processing Engineers build computer systems that understand, interpret, and generate human language. This course introduces Natural Language Processing by teaching fundamentals of text representation, annotation, and analysis. This course will provide Natural Language Processing Engineers with an enhanced understanding of the NLP domain.

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Language Engineer

Language Engineers build natural language processing (NLP) tools that allow machines to analyze language and extract meaning. This course introduces the field of natural language processing by teaching the fundamentals of text representation, annotation, and analysis. This course will provide Language Engineers with a deeper understanding of the practical applications of NLP.

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Text Analyst

Text Analysts leverage analytical approaches to derive meaning from text. This course provides a solid foundation in the digitization, structuring, and analysis of text. These skills are essential for Text Analysts as they need to prepare and examine text-based data.

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Knowledge Engineer

Knowledge Engineers leverage ontology and taxonomy to map complex information into machine understandable formats. This course provides an introduction to the representation, annotation, and structuring of knowledge, which are essential capabilities for Knowledge Engineers.

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Information Architect

Information Architects create frameworks that allow users to effectively find, interpret, and interact with information. This course provides a foundational understanding of the digitization, structuring, and annotation of text. These skills are essential for Information Architects as they build information structures.

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User Experience Researcher

User Experience Researchers study user behavior to build and test user interfaces. This course may be useful as it provides a foundation in the digitization, structuring, and visualization of text. UX Researchers use these skills to create user-friendly interfaces that present text in clear, engaging ways.

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Web Developer

Web Developers design, build, and maintain websites and applications. This course may be useful as it introduces the field of digital humanities through the study of the digitization and analysis of text. Web Developers will gain knowledge of how to integrate digital text into websites and applications.

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Data Analyst

Data Analysts translate data into actionable insights for business. This course may be useful as it provides a solid background in digitizing text data. This course in particular will provide foundational practices that students can build upon to develop the expertise necessary to process digital text at scale.

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Data Scientist

Data Scientists blend mathematics, statistics, and programming to gather, analyze, and interpret complex digital data for the purpose of building predictive models. This course may be useful as it provides a solid background in digitizing text data, which represents a common and important subset of the data Data Scientists work with. This course in particular will provide foundational practices that students can build upon to develop the expertise necessary to process digital text at scale.

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Speech Scientist

Speech Scientists study acoustics, phonetics, and physiology to analyze and design speech signals. This course may be useful as it provides a foundational overview of text digitization and automatic text processing. Speech Scientists can use these skills to parse text into phonemes and digital units of sound.

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Computational Linguist

Computational Linguists develop and apply natural language modeling to build relationships between data in order to create insights. This course may be useful as it can provide a deeper understanding of how to digitize text-based data. This course is particularly relevant because it provides exercises in applying linguistic information to text using XML.

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Translator

Translators convert written text from one language to another. This course may be useful as it provides foundational knowledge in the digitization and analysis of text. This course will give Translators familiarity with the methodologies and challenges of working with digital text.

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Database Administrator

Database Administrators design, maintain, and manage databases to ensure efficient storage and retrieval of data. This course may be useful as it provides a foundation in the field of information architecture. As the course explores the processes used to prepare text for digital storage, learners will develop insights useful for optimizing text data storage in relational databases.

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Search Engine Optimizer

Search Engine Optimizers improve the visibility and ranking of websites in search engine results. This course may be useful as it teaches foundational methods of text digitalization, annotation, and analysis, which are key to understanding how text-based content is prepared, indexed, and ranked by search engines.

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