Eine kompakte Einführung zeigt, wie sich Textdaten systematisch in belastbare Modelle überführen lassen. Im Zentrum stehen NLP (Natural Language Processing) als Disziplin, klare Vorverarbeitungsschritte und nachvollziehbare Bewertungsmethoden. Behandelt werden Repräsentationen wie TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency = Termgewichtung) und Embeddings (Vektorabbildungen von Wörtern/Sätzen), Basismodelle sowie die Planung reproduzierbarer Experimente. Ziel ist, für typische Aufgaben der NLP wie Klassifikation, Sentiment oder Themenzuordnung robuste, dokumentierte Modelle zu entwickeln und in einfache Pipelines einzubetten.
Inhaltsübersicht1. Grundlagen - Daten und Zieldefinition2. NLP - Repräsentation und Feature-Design3. Modellfamilien - Training und Tuning4. NLP - Evaluation, Fehleranalyse, Betrieb1. Grundlagen und Datenschnitt
- Zielvariablen, Labels und Qualitätskriterien präzisieren
- Textquellen, Formate, Zeichensätze konsistent führen
- Vorverarbeitung planbar dokumentieren (Tokenisierung, Lemmatisierung)
2. NLP - Repräsentation
- TF-IDF, N-Gramme, Dokumentlänge als Features einsetzen
- Embeddings zweckmäßig wählen und prüfen
- Merkmalsauswahl und Regularisierung steuern
3. Modellierung und Tuning
- Basismodelle: Naive Bayes, Logistische Regression, lineare SVM
- Train/Validation-Split, Kreuzvalidierung, Hyperparameter
- Stabilität testen: Seed-Fixierung und Wiederholbarkeit
4. NLP - Bewertung und Betrieb
- Metriken: Precision, Recall, F1, ROC-AUC korrekt berichten
- Fehleranalyse mit Beispielen/Gegenbeispielen und Konfusionsmatrix
- Pipelines für NLP automatisieren, Monitoring und Retraining planen