| Objective: | Gain experience with both the theoretical and practical aspects of text mining. Learn how to build and evaluate computer programs that generate new knowledge from natural language text. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description: |
Changes in technology and publishing practices have eased the task of recording
and sharing textual information electronically. This increased quantity of
information has spurred the development of a new field called text mining. The
overarching goal of this new field is to use computers to automatically learn
new things from textual data.
The course is divided into three modules: basics, principles, and applications (see details below). The third part of the course will focus on several applications of text mining: methods for automatically organizing textual documents for sense-making and navigation (clustering and classification), methods for detecting opinion and bias, methods for detecting and resolving specific entities in text (information extraction and resolution), and methods for learning new relations between entities (relation extraction). Throughout the course, a strong emphasis will be placed on evaluation. Students will develop a deep understanding of one particular method through a course project. |
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| Prerequisites: | There are no prerequisites for this course. We will be using a tool called
LightSIDE to train and test machine learned models for different predictive
tasks. LightSIDE has a graphical user interface that makes it easy to do this
without knowing how to program. That being said, knowing how to program (and
manipulate text) may enable you to conduct more interesting experiments as part
of your final project. This course will involve understanding mathematical concepts and procedures. I will cover the basics in order for you to understand these. However, if you strongly dislike math and are unwilling to grapple with and ultimately conquer mathematical concepts and procedures, this may not be a good course for you. |
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| Time & Location: | M, W 1:25pm-2:40pm, Manning 014 (In Person). | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Instructor: | Jaime Arguello (email, web) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Office Hours: | By Appointment | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Required Textbook: | Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques (Third Edition) Ian H. Witten, Eibe Frank, and Mark A. Hall. 2011. Morgan Kaufman. ISBN 978-0123748560. Purchase online or Available for Free as an eBook through UNC Libraries | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Additional Resources: | Foundations of Statistical Natural
Language Processing. C. Manning and H Schutze. 1999. Introduction to Information Retrieval. C. Manning, P. Raghavan and H. Schutze. 2008. |
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| Course Policies: | Laptops, Attendance, Participation, Collaboration, Plagiarism & Cheating, Late Policy, Use of Generative AI Tools | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Grading: | 10% Class participation 20% Midterm Exam 30% Homework (10% each) 40% Final project (5% project proposal, 25% project report, 10% project presentation) |
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| Grade Assignments: | Undergraduate grading scale: A+ 97-100%, A 94-96%, A- 90-93%, B+ 87-89%, B
84-86, B- 80-83%, C+ 77-79%, C 74-76%, C- 70-73%, D+ 67-69%, D 64-66%, D- 60-63%,
F 0-59% Graduate grading scale: H 95-100%, P 80-94%, L 60-79%, and F 0-59%. |
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| Topics: |
Subject to change! Readings from the required textbook (Witten, Frank, and Hall) are marked with a WFH below.
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