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Schulungsübersicht
Einführung in die Sentimentanalyse
- Grundlagen der Sentimentanalyse
- Herausforderungen und Chancen in der Sentimentanalyse
- Übersicht über LLMs und ihre Fähigkeiten
LLMs und natürliches Sprachverständnis
- Tieferer Einblick in die Architektur von LLMs
- Verstehen von Kontext und Stimmung mit LLMs
- Vorverarbeitung von Daten für die Sentimentanalyse
Aufbau von Sentimentanalysemodellen mit LLMs
- Training von LLMs für die Sentimentanalyse
- Fine-Tuning von Modellen für spezifische Domänen
- Praktische Übungen zum Modelltraining
Analyse sozialer Medien mit LLMs
- Sammeln von Social-Media-Daten zur Analyse
- Echtzeit-Sentimentverfolgung auf Plattformen der sozialen Medien
- Fallstudien zur Stimmungsanalyse in sozialen Medien
Sentimentanalyse im Kundenfeedback
- Extrahieren von Erkenntnissen aus Kundenbewertungen und Umfragen
- Verbesserung des Kundenservice durch Sentimentanalyse
- Workshop zur Feedback-Analyse
Fortgeschrittene Themen der Sentimentanalyse
- Umgang mit Ironie, Sarkasmus und komplexen Emotionen
- Übersprachliche Sentimentanalyse
- Zukünftige Trends in der Sentimentanalyse mit LLMs
Ethische Überlegungen und Bias-Minderung
- Ethische Implikationen der Sentimentanalyse
- Identifizierung und Minderung von Bias (Voreingenommenheit) in Modellen
- Verantwortungsvoller Einsatz der Sentimentanalyse
Projekt und Bewertung
- Analyse der Stimmung eines ausgewählten Datensatzes
- Gegenseitige Bewertungen und Gruppendiskussionen
- Finales Assessment und Feedback
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundverständnis der Konzepte des maschinellen Lernens
- Erfahrung in der Vorverarbeitung und Analyse von Textdaten
- Kenntnisse in der Python-Programmierung
Zielgruppe
- Datenwissenschaftler und Datenanalysten
- Marketingfachleute
- Produktmanager
21 Stunden
