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Text Mining: Wissensrohstoff Text

Autor Gerhard Heyer, Uwe Quasthoff, Thomas Wittig
de Limba Germană Paperback – mar 2006
Ein großer Teil des Weltwissens befindet sich in Form digitaler Texte im Internet oder in Intranets. Heutige Suchmaschinen nutzen diesen Wissensrohstoff nur rudimentär: Sie können semantische Zusammen-hänge nur bedingt erkennen. Alle warten auf das semantische Web, in dem die Ersteller von Text selbst die Semantik einfügen. Das wird aber noch lange dauern. Es gibt jedoch eine Technologie, die es bereits heute ermöglicht semantische Zusammenhänge in Rohtexten zu analysieren und aufzubereiten. Das Forschungsgebiet "Text Mining" ermöglicht es mit Hilfe statistischer und musterbasierter Verfahren, Wissen aus Texten zu extrahieren, zu verarbeiten und zu nutzen. Hier wird die Basis für die Suchmaschinen der Zukunft gelegt.
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Specificații

ISBN-13: 9783937137308
ISBN-10: 3937137300
Dimensiuni: 156 x 230 x 22 mm
Greutate: 0.53 kg
Editura: W3L GmbH

Cuprins

1 Wissen und Text (Text Mining Aufbau & Struktur v. Text, Wissensverarb. gestern & heute) 2 Grundl. der Bedeutungsanalyse ( Syntagmat. Relationen, Paradigmat. Rel., Semantische Rel., Logische Rel., Fach- & Allgemeinsprache) 3 Textdatenbanken (Textressourcen, Aufbau v. Textdatenbanken, Segmentierung v. Text, Datenstrukturen, Abfragemöglichkeiten) 4 Sprachstatistik (Zipfsche Gesetze, Differenzanalyse, Probabilistisches Sprachmodell, Hidden Markov-Modelle, Tagging, Signifikante Kookkurrenzen, Visualisierung von sign. Kookk., Anwend. auf andere Sprachen, Kookk. höherer Ordnung, Netze v. Kookkurrenten, Small Worlds u. skalenfreie Netze, Disambiguierung, Communities) 5 Clustering (Clustering-Verfahren, Dokumentenähnlichkeit, Clustern v. Wortformen, Merkmalsextraktion) 6 Musteranalyse (Reguläre Ausdrücke, Syntaktische Muster, Morphemmuster) 7 Hybride Verfahren (Lexikalische Filter, Kombination versch. Wissensquellen, Bootstrapping 8 Beispielanwendungen / Anhang (Ling. Grundlagen u. Statistik)