Lehrinhalte
Im Rahmen der Vorlesung erhalten die Studierenden einen umfassenden Überblick über die Disziplin"Digitalen Textforensik" (DTF) sowie die verschiedenen Teilbereiche, die zu diesem Forschungsfeld gehören. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Autorschaftsverifikation (AV), die als Grundlage für zahlreiche DTF-Disziplinen dient.
Zu den behandelnden Themen gehören unter anderem:
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[*]Preprocessing von Texten und ihre Wichtigkeit im Kontext der DTF
[*]Repräsentationsmöglichkeiten für Texte (linguistisches Feature-Engineering, Embedding-Methoden und Kompressionsmodelle)
[*]Konzepte für den Vergleich von Texten auf stilistische Ähnlichkeit
[*]AV-Methoden und deren Charakteristika
[*]Angriffe auf DTF-Methoden (aka "Authorship Obfuscation")
[*]Evaluationskonzepte und ihre Vor- und Nachteile in Kontext der DTF
[*]Interpretation/Erklärbarkeit von Ergebnissen und Umgang mit Unsicherheit in Bezug auf Vorhersagen
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Zusätzlich zur Diskussion der oben genannten Themen wird auch erklärt, wo und insbesondere für welche Zwecke DTF in der Praxis eingesetzt werden kann.
Voraussetzungen
Empfohlen:
Grundkenntnisse in Machine Learning, Natural Language Processing, Linguistik
Online-Angebote
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- Lehrende: Oren Halvani
- Lehrende: Michael Waidner