Subject

Text Data Processing

1. Course Title Text Data Processing
Processing of textual data
2. Code m23_w_045
3. Study Programme
4. Organizer of the study programme (unit, institute, department or division) Faculty of Computer Science and Engineering
5. Degree level (first, second, third cycle) Second cycle
6. Academic year / semester 9 / Winter
7. Number of ECTS credits 6
8. Teacher Катерина Здравкова
9. Prerequisites for enrolling in the course
10. Objectives of the course programme (competences) По успешното завршување на овој предмет, студентот ќе биде во состојба да ги
препознае клучните проблеми што произлегуваат од користењето на текстуалните
податоци, да ги запознае најсоодветните алгоритми за нивното разрешување, да ги
истражи и анализира текстуалните податоци и од нив да открие ново знаење, да ги
запознае и примени постоечките алатки за обработка на текстуалните податоци и да
создаде сопствени решенија за реализација на одделни задачи од областа на обработката
и рударството на текстуалните документи и податоци.
11. Course content Вовед во обработката на текстуалните податоци и
текстуалното рударство;; Извлекување, класификација, категоризација и групирање на
податоците;; Основни техники на текстуалното рударство;; Текстуалното рударство и
машинското учење;; Примери на примена на техниките на текстуалното рударство во
различни апликации;; Идните трендови на обработката на текстуалните податоци.
12. Learning methods lectures, projects, discussions, workshops
13. Total available time 6 ECTS x 30 hours = 180 hours
14. Distribution of available time 30 + 45 + 0 + 0 + 0 = 180 часа
15. Forms of teaching activities
15.1. Lectures - theoretical instruction 30 hours
15.2. Exercises (laboratory, auditory), seminars, teamwork 45 hours
16. Other forms of activities
16.1. Project assignments 0 hours
16.2. Independent assignments 0 hours
16.3. Home study 0 hours
17. Assessment method
17.1. Tests 0 points
17.2. Seminar paper / project (presentation: written and oral) 0 points
17.3. Activities and learning 0 points
17.4. Final exam 0 points
18. Grading criteria (points / grade)
up to 50 points5 (five) (F)
from 51 to 60 points6 (six) (E)
from 61 to 70 points7 (seven) (D)
from 71 to 80 points8 (eight) (C)
from 81 to 90 points9 (nine) (B)
from 91 to 100 points10 (ten) (A)
19. Requirement for obtaining a signature and taking the final exam Completed activities 15, 16
20. Language of instruction Macedonian or English
21. Method for monitoring the quality of teaching -
22. Literature
22.1. Required literature
1. Dipanjan Sarkar | Text Analytics with Python: A Practical Real-World Approach to Gaining Actionable Insights from your Data | Apress | 2016
2. Rob Miller | Text Processing with Ruby: Extract Value from the Data That Surrounds You | Pragmatic Bookshelf | 2015
3. Gabe Ignatow,‎ Rada F. Mihalcea | Text Mining: A Guidebook For The Social Sciences | SAGE Publications | 2016
22.2. Additional literature
No. Author Title Publisher Year