Text Mining

Text Mining ermöglicht es Dir, wertvolle Informationen aus großen Textmengen zu extrahieren und verborgene Muster zu erkennen. Dieses Verfahren nutzt Algorithmen der künstlichen Intelligenz, um Datenstrukturen aus unstrukturierten Texten zu identifizieren und analytisch aufzubereiten. Mit Text Mining kannst Du effektiv Wissen generieren, Entscheidungsprozesse unterstützen und neue Erkenntnisse in verschiedenen Bereichen wie Marketing, Forschung oder Kundenmanagement gewinnen.

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Inhaltsverzeichnis
Inhaltsangabe

    Einführung in Text Mining

    Text Mining, auch als Textdaten-Mining bezeichnet, ist ein spannender Bereich, der die Informationsgewinnung aus unstrukturierten Textdaten ermöglicht. Diese Einführung bietet Dir einen Überblick über die Grundlagen und die Bedeutung von Text Mining, insbesondere in der theoretischen Informatik.

    Was ist Text Mining?

    Text Mining ist ein Prozess, der darauf abzielt, aus großen Mengen unstrukturierter Textdaten nützliche Informationen zu extrahieren. Es nutzt Techniken aus der Linguistik, der Statistik und der Informatik, um Muster und Trends zu erkennen, die sonst in der schieren Menge an Textdaten verborgen bleiben würden.

    Text Mining: Ein interdisziplinäres Forschungsfeld, das Methoden aus der Statistik, der künstlichen Intelligenz und der Linguistik verwendet, um Wissen aus Texten zu extrahieren und zu analysieren.

    Beispiel: Stell Dir vor, eine Firma möchte alle Kundenbewertungen ihres neuen Produkts analysieren, um Stärken und Schwächen zu identifizieren. Anstatt jede Bewertung manuell durchzugehen, kann Text Mining automatisch häufig erwähnte Themen und die damit verbundene Stimmung der Kunden extrahieren. So erhält die Firma wertvolle Einsichten in die Kundenmeinungen, ohne jede Bewertung einzeln lesen zu müssen.

    Grundlegende Konzepte von Text Mining

    Text Mining basiert auf einigen Schlüsselkonzepten, die es ermöglichen, strukturierte Informationen aus unstrukturiertem Text zu extrahieren. Zu diesen Konzepten gehören Tokenisierung, Stemming, Stopwort-Entfernung und die Erstellung von Term-Dokument-Matrizen.

    Tokenisierung ist der Prozess, in dem Text in kleinere Einheiten, sogenannte Tokens, zerlegt wird. Stemming reduziert Wörter auf ihre Wortstämme, um Variationen eines Wortes als dasselbe Element zu behandeln. Die Entfernung von Stoppwörtern (häufig vorkommende Wörter wie 'und', 'der', 'die', die wenig bis keinen inhaltlichen Wert haben) hilft, den Fokus auf relevantere Inhalte zu legen. Term-Dokument-Matrizen sind eine tabellarische Methode, um zu veranschaulichen, wie häufig bestimmte Begriffe in einem Text oder Textkorpus vorkommen, und bilden oft die Grundlage für weitergehende Analysen.

    TokenisierungBei der Tokenisierung wird ein Text in kleinere Bestandteile, sogenannte Tokens, wie z.B. Wörter oder Phrasen, zerlegt. Dies ist oft der erste Schritt, um die Struktur eines Textes zu analysieren.

    StemmingStemming ist ein Prozess, bei dem Wörter auf ihren Wortstamm reduziert werden. Dadurch werden verschiedene Formen eines Wortes (z.B. Arbeit, Arbeiter, arbeiten) auf eine Basisform reduziert, was die Analyse vereinfacht.

    Stopwort-EntfernungBei der Stopwort-Entfernung werden allgemein vorkommende Wörter, die für die Analyse als irrelevant betrachtet werden, aus dem Text entfernt. Dies betont die bedeutsamen Wörter im Text.

    Term-Dokument-MatrizenTerm-Dokument-Matrizen sind tabellarische Darstellungen, die zeigen, wie oft ein Begriff in einem Dokument oder einer Sammlung von Dokumenten vorkommt. Sie sind ein nützliches Werkzeug für die Textanalyse.

    Die Bedeutung von Text Mining in der Theoretischen Informatik

    Im Bereich der theoretischen Informatik spielt Text Mining eine entscheidende Rolle, da es fundamentale Algorithmen und Datenstrukturen für die Verarbeitung und Analyse großer Textdatenmengen liefert. Es ermöglicht die Entwicklung von Techniken, die komplexe Probleme, wie die automatische Zusammenfassung von Dokumenten, die Erkennung von Gefühlen in Textdaten oder die Klassifizierung von Dokumenten, effektiv lösen können.

    Viele aktuelle Fortschritte in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) und im maschinellen Lernen (ML) wären ohne die grundlegenden Erkenntnisse und Techniken aus dem Text Mining nicht möglich gewesen.

    Die Herausforderungen beim Text Mining, wie z.B. die Verarbeitung natürlicher Sprache oder das Erkennen von Mustern in Textdaten, erfordern tiefgehende Kenntnisse in linguistischer Analyse, statistischer Modellierung und algorithmischem Denken. Diese Fachgebiete sind zentrale Elemente der theoretischen Informatik, was die Bedeutung von Text Mining in diesem Feld unterstreicht.

    Python für Text Mining

    Python ist eine beliebte Programmiersprache, die sich durch ihre Flexibilität und Einfachheit auszeichnet und daher ideal für Text Mining Aufgaben ist.

    Warum Python für Text Mining verwenden?

    Die Vielseitigkeit und die umfangreiche Standardbibliothek machen Python zur ersten Wahl für Text Mining. Mit Bibliotheken wie NLTK (Natural Language Toolkit), SpaCy und scikit-learn bietet Python mächtige Werkzeuge, die das Preprocessing, die Analyse und die Visualisierung von Textdaten vereinfachen.Zudem unterstützt Python die Integration von maschinellem Lernen, was für fortschrittliche Text Mining Projekte unerlässlich ist. Die einfache Syntax und die aktive Community tragen ebenfalls dazu bei, dass Python besonders bei Einsteigern und Experten gleichermaßen beliebt ist.

    NLTK (Natural Language Toolkit): Eine Sammlung von Bibliotheken und Programmen für symbolische und statistische Naturalsprachverarbeitung (NLP) für die Programmiersprache Python.

    Einstieg in Text Mining mit Python

    Der Einstieg in Text Mining mit Python setzt grundlegende Kenntnisse in Python voraus. Um mit Text Mining zu beginnen, musst Du einige spezielle Bibliotheken installieren, die für die Verarbeitung und Analyse von Textdaten konzipiert wurden. Ein typischer Workflow umfasst das Laden von Daten, die Datenaufbereitung, die Analyse und letztendlich die Interpretation der Ergebnisse.Ein einfaches Beispiel ist die Analyse der Häufigkeit von Wörtern in einem Text. Dafür kannst Du die NLTK-Bibliothek nutzen, die leistungsfähige Funktionen zur Textverarbeitung bietet.

    import nltk
    nltk.download('punkt')
    from nltk.tokenize import word_tokenize
    
    # Beispielsatz 
    text = "Python ist großartig für Text Mining."
    
    # Tokenisierung des Textes in Wörter
    tokens = word_tokenize(text)
    
    # Häufigkeitsverteilung der Wörter
    dist = nltk.FreqDist(tokens)
    
    # Ausgabe der 3 häufigsten Wörter
    print(dist.most_common(3))
    Dieses Beispiel demonstriert, wie Du einen Text tokenisierst und die Häufigkeit der einzelnen Wörter bestimmst, was eine grundlegende Aufgabe im Text Mining darstellt.

    Praktische Beispiele für Text Mining in Python

    Python bietet durch seine Bibliotheken eine breite Palette an Möglichkeiten für Text Mining Projekte. Die folgenden praktischen Beispiele zeigen, wie Python eingesetzt werden kann, um komplexe Text Mining Aufgaben umzusetzen.1. Sentiment-Analyse: Die Sentiment-Analyse oder Gefühlsanalyse bestimmt die Einstellung oder die emotionale Reaktion, die ein Text vermittelt. Python, mit Bibliotheken wie NLTK oder SpaCy, kann genutzt werden, um zu evaluieren, ob Kundenbewertungen positiv, negativ oder neutral sind.2. Themaerkennung: Themaerkennung (Topic Modeling) ist ein weiterer Bereich, in dem Text Mining angewendet wird, um Muster und Themen in Textsammlungen zu erkennen. Bibliotheken wie gensim ermöglichen es, Themen in umfangreichen Textsammlungen zu identifizieren und zu klassifizieren.3. Automatische Textzusammenfassung: Die Fähigkeit, aus langen Texten eine kurze und prägnante Zusammenfassung zu erstellen, kann mit Python durch Algorithmen wie TextRank oder Sentence Compression erreicht werden. Tools und Bibliotheken, wie sumy oder gensim, bieten vorgefertigte Funktionen für diese Aufgabe.

    Sentiment-Analyse Beispiel mit NLTK:

    from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer
    
    sia = SentimentIntensityAnalyzer()
    text = "Python macht Spaß und ermöglicht effizientes Text Mining."
    score = sia.polarity_scores(text)
    
    print(score)
    Dieses Beispiel demonstriert die einfache Anwendung der Sentiment-Analyse auf einen Satz und gibt eine Schätzung der sentimentalen Ausrichtung des Textes zurück. Dabei wird eine Bewertung in Form eines Polaritätsscores ausgegeben, der angibt, wie positiv oder negativ der untersuchte Text ist.

    Die Flexibilität und Einfachheit von Python, zusammen mit einer umfangreichen Auswahl an Bibliotheken und Tools, machen es zu einer idealen Wahl für fast jede Art von Text Mining Projekt.

    Text Mining in R

    Text Mining ist ein kraftvolles Instrument zur Analyse großer Textmengen, und R bietet hierfür erstklassige Werkzeuge. Ob Du Stimmungen in Tweets analysieren, literaturempirische Forschung betreiben oder Inhaltszusammenfassungen erstellen möchtest, R ermöglicht es Dir, diese Aufgaben effizient und effektiv umzusetzen.

    Vorzüge von R für Text Mining

    R ist besonders bei Datenwissenschaftlern und Statistikern beliebt, nicht zuletzt wegen seiner Vielseitigkeit im Umgang mit Textdaten. Einige der Vorteile von R im Bereich Text Mining umfassen:

    • Umfangreiche Pakete wie tm (für Text Mining), stringr (für String-Operationen) und wordcloud (für Wortwolken), die speziell für die Textanalyse entwickelt wurden.
    • Einheitliche Datenanalyse-Pipelines, die durch das tidytext Paket ermöglicht werden, vereinfachen die Textverarbeitung in vertrauten dplyr Befehlen.
    • Die Fähigkeit, komplexe statistische Analysen und maschinelles Lernen anzupassen und zu erweitern, um Muster in Textdaten zu finden.
    • Eine starke grafische Darstellungsfähigkeit für die Visualisierung von Analyseergebnissen, die mithilfe von Paketen wie ggplot2 realisiert wird.

    Grundlagen zum Einstieg in Text Mining mit R

    Der Einstieg in Text Mining mit R beginnt mit der Installation und dem Laden der erforderlichen Pakete. Zu den wichtigsten Grundlagen, die Du beherrschen solltest, zählen:

    • Installation und Verwendung relevanter R Pakete wie tm, tidytext und stringr.
    • Grundlegende Textverarbeitungsschritte wie Tokenisierung, Entfernung von Stoppwörtern und Stemming.
    • Erstellung von Term-Dokument-Matrizen und deren Anwendung für einfache Analysen.
    • Einsatz von regulären Ausdrücken in R für die Textbereinigung.
    library(tm)
    # Erstellen eines einfachen Textdokumentes
    text <- c("Text Mining mit R ist leistungsfähig.")
    
    # Vorbereitung des Korpus und Textbereinigung
    corpus <- Corpus(VectorSource(text))
    corpus <- tm_map(corpus, content_transformer(tolower))
    corpus <- tm_map(corpus, removePunctuation)
    corpus <- tm_map(corpus, removeNumbers)
    corpus <- tm_map(corpus, removeWords, stopwords('german'))
    
    # Erstellung einer Term-Dokument-Matrix
    tdm <- TermDocumentMatrix(corpus)
    
    # Anzeige der Matrix
    tdm
    Dieses einfache Beispiel veranschaulicht, wie Du mit dem tm Paket einen Textkorpus in R bereinigen und eine Term-Dokument-Matrix erstellen kannst.

    Anwendungsbeispiele für Text Mining in R

    R kann für eine Vielzahl von Text Mining Anwendungen genutzt werden, hier einige Beispiele:

    • Sentiment-Analyse: Durch die Analyse von Kundenrezensionen oder Social-Media-Beiträgen können Stimmungen und Meinungen extrahiert werden.
    • Themaerkennung: Das Auffinden von Hauptthemen in einem großen Satz von Dokumenten oder Artikeln.
    • Textklassifizierung: Die Kategorisierung von Textdokumenten in vorgegebene Gruppen.
    • Wortwolken: Die visuelle Darstellung von Wortfrequenzen in einem Text, um die meistdiskutierten Themen hervorzuheben.

    Analyse von Twitter-Daten mit R:

    library(twitteR)
    library(tm)
    
    # Authentifizierung mit Twitter API
    credentials <- OAuthFactory$new(consumerKey='DeinSchlüssel', consumerSecret='DeinGeheimnis', accessToken='DeinToken', accessTokenSecret='DeinTokenGeheimnis')
    credentials$handshake()
    
    # Abfrage von Tweets
    tweets <- searchTwitter('#TextMining', n=100)
    tweetsText <- sapply(tweets, function(x) x$getText())
    
    # Textverarbeitung und Analyse
    tweetsCorpus <- Corpus(VectorSource(tweetsText))
    tweetsCorpus <- tm_map(tweetsCorpus, content_transformer(tolower))
    tweetsCorpus <- tm_map(tweetsCorpus, removePunctuation)
    
    # Wortwolke erstellen
    wordcloud(tweetsCorpus)
    Dies gibt einen Einblick in wie Du soziale Medien für Text Mining mit R nutzen kannst, von der Datenabfrage bis zur visuellen Darstellung.

    Die Verwendung von R für Text Mining erfordert keine umfangreiche Programmiererfahrung. Viele der Pakete bieten benutzerfreundliche Funktionen, die komplexe Aufgaben vereinfachen.

    Fortgeschrittene Themen in Text Mining

    AI Text Mining: Wie künstliche Intelligenz Text Mining revolutioniert

    Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) im Text Mining transformiert die Art und Weise, wie Daten aus Texten extrahiert und analysiert werden. KI-Methoden, einschließlich maschinellem Lernen und tiefen neuronalen Netzen, ermöglichen es, Muster und Zusammenhänge in Textdaten zu erkennen, die für menschliche Analysten zu komplex oder subtil wären. Diese Fortschritte führen zu präziseren Ergebnissen in der Sentiment-Analyse, der Erkennung von Themengebieten und der automatischen Textzusammenfassung, indem sie Kontext und Nuancen besser verstehen und interpretieren.

    Ein Beispiel ist die Verwendung von deep learning Modellen zur Erkennung von Emotionen in Texten, was besonders in der Kundenfeedback-Analyse eine Rolle spielt. Ein weiteres Anwendungsgebiet sind Chatbots, die durch die Fortschritte im Text Mining jetzt noch menschenähnlichere Antworten generieren können.

    KI-gesteuertes Text Mining kann enorme Datenmengen in kurzer Zeit verarbeiten, eine Fähigkeit, die manuell nicht zu erreichen ist.

    Text Data Mining: Verarbeitung und Analyse von Textdaten

    Text Data Mining bezieht sich auf den Prozess der Umwandlung roher Textdaten in strukturierte Informationen, die für weitere Analysen genutzt werden können. Die Verarbeitung und Analyse von Textdaten umfasst mehrere Schritte: die Vorbereitung der Daten, die Exploration, die Analyse und schließlich die Interpretation der Ergebnisse. Bei der Vorbereitung geht es darum, die Texte für die Analyse aufzubereiten, einschließlich Tokenisierung, Entfernung von Stopwords und Normalisierung. Die Exploration kann mit Techniken wie Wortwolken und Häufigkeitsanalysen durchgeführt werden, während die Analyse oft maschinelles Lernen und statistische Verfahren einsetzt.

    • Tokenisierung: Zerlegt einen Text in kleinere Einheiten (z.B. Wörter oder Phrasen).
    • Stopword-Entfernung: Entfernt häufig vorkommende Wörter, die wenig Aussagekraft besitzen.
    • Normalisierung: Vereinheitlicht Textdaten, um Analysen zu vereinfachen (z.B. Umwandlung in Kleinbuchstaben).

    Corpus Text Mining: Arbeit mit Textsammlungen

    Corpus Text Mining befasst sich mit der Analyse großer Sammlungen von Textdokumenten, bekannt als Corpora. Der Schlüssel zum erfolgreichen Corpus Text Mining liegt im Verständnis der kollektiven Themen, Stimmungen und Muster innerhalb des gesamten Textbestands. Um aus diesen umfangreichen Datensätzen Sinn zu schaffen, kommen Techniken wie Cluster-Analyse, Thema-Erkennung und Sentiment-Analyse zum Einsatz. Diese Methoden helfen dabei, Trends zu erkennen und zu verstehen, wie sich Konzepte und Meinungen über eine Reihe von Dokumenten verteilen.

    Ein gut vorbereiteter und strukturierter Corpus ist entscheidend für erfolgreiche Ergebnisse im Text Mining.

    Text Mining Beispiel: Analyse von sozialen Medien

    Die Analyse von sozialen Medien ist ein prominentes Anwendungsbeispiel für Text Mining. Unternehmen nutzen Text Mining, um Stimmungen und Meinungen in sozialen Netzwerken zu verstehen, Trends zu erkennen und Kundenfeedback zu analysieren. Durch den Einsatz von Text Mining Technologien können Unternehmen Einblick in die öffentliche Wahrnehmung ihrer Marke erhalten, was für das Marketing und das Kundenmanagement von unschätzbarem Wert ist. Dabei werden Technologien eingesetzt, die es ermöglichen, riesige Mengen an Daten in Echtzeit zu analysieren, um Insights zu gewinnen, die zur Verbesserung von Produkten und Dienstleistungen führen können.

    from textblob import TextBlob
    
    def sentiment_analysis(text):
        testimonial = TextBlob(text)
        sentiment = testimonial.sentiment.polarity
        return 'positiv' if sentiment > 0 else 'negativ' if sentiment < 0 else 'neutral'
    
    sample_text = "Dieses neue Produkt ist wirklich innovativ und nützlich!"
    print(sentiment_analysis(sample_text))
    Dieses Beispiel demonstriert, wie eine einfache Sentiment-Analyse mit der TextBlob-Bibliothek in Python durchgeführt werden kann, um zu bestimmen, ob eine Äußerung positiv, negativ oder neutral ist.

    Die Nutzung von Netzwerkanalysetechniken im Zusammenhang mit Text Mining eröffnet neue Möglichkeiten zum Verständnis sozialer Strukturen in großen Textsammlungen. Durch die Kombination von Textdaten und Netzwerkanalyse können Beziehungen zwischen Akteuren, Themen und Stimmungen in sozialen Medien aufgedeckt werden, was einen tieferen Einblick in die Dynamiken der öffentlichen Meinung ermöglicht.

    Text Mining - Das Wichtigste

    • Text Mining: Ein Bereich der Informationsgewinnung, der sich mit der Extraktion von nützlichen Informationen aus unstrukturierten Textdaten befasst.
    • Tokenisierung: Der Prozess des Zerlegens von Text in kleinere Einheiten wie Wörter oder Phrasen.
    • Stemming: Die Reduzierung von Wörtern auf ihre Wortstämme, um Wortvariationen als identische Elemente zu behandeln.
    • Stopwort-Entfernung: Das Entfernen von häufig vorkommenden Wörtern, die wenig inhaltlichen Wert bieten, um relevantere Inhalte hervorzuheben.
    • Term-Dokument-Matrizen: Tabellarische Darstellungen der Häufigkeit von Begriffen in Textdokumenten, nützlich für Textanalysen.
    • Einsatz von Python und R für Text Mining: Python wird durch seine Einfachheit und umfangreiche Bibliotheken wie NLTK bevorzugt, während R für seine starken statistischen Fähigkeiten und spezifischen Pakete wie tm und tidytext geschätzt wird.
    Häufig gestellte Fragen zum Thema Text Mining
    Was ist Text Mining und wie funktioniert es?
    Text Mining ist der Prozess, aus großen Textmengen nützliche Informationen zu extrahieren. Es verwendet Methoden der Datenanalyse, um Muster und Trends in Textdaten zu erkennen. Durch Algorithmen und statistische Methoden identifiziert Text Mining relevante Informationen, die für weitere Analysen genutzt werden können.
    Kann Text Mining bei der Analyse von Kundenbewertungen hilfreich sein?
    Ja, Text Mining kann sehr hilfreich bei der Analyse von Kundenbewertungen sein. Es ermöglicht die automatische Klassifizierung von Meinungen, das Erkennen von Trends und das Extrahieren nützlicher Informationen aus großen Mengen unstrukturierter Textdaten, um Einblicke in Kundenpräferenzen zu gewinnen.
    Welche Tools und Technologien werden typischerweise für Text Mining verwendet?
    Im Bereich des Text Minings werden häufig Tools und Technologien wie Natural Language Processing (NLP)-Bibliotheken (z.B. NLTK, spaCy), Textanalyse-Frameworks (z.B. Stanford NLP, OpenNLP), sowie spezialisierte Datenanalyse- und Visualisierungstools (z.B. Tableau, Power BI) eingesetzt. Darüber hinaus sind Programmiersprachen wie Python und R aufgrund ihrer reichen Ökosysteme für Textdatenverarbeitung weit verbreitet.
    Welche Arten von Daten können mit Text Mining analysiert werden?
    Mit Text Mining können verschiedenste Arten von Daten analysiert werden, darunter E-Mails, Social-Media-Beiträge, Online-Nachrichtenartikel, wissenschaftliche Publikationen, Bücher und Dokumente aller Art.
    Wie können Emotionen oder Meinungen durch Text Mining erkannt werden?
    Emotionen oder Meinungen können im Text Mining durch Sentiment-Analyse erkannt werden. Diese Methode wendet natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und Algorithmen an, um positive, negative oder neutrale Stimmungen in Textdaten zu identifizieren, indem sie auf Wortwahl, Satzstruktur und Kontext achtet.

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