Text Mining und dessen Implementierung
| Autor | Christian Zietzsch, Norman Zänker |
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| Verlag | Diplomica Verlag GmbH |
| Erscheinungsjahr | 2011 |
| Seitenanzahl | 86 Seiten |
| ISBN | 9783842809703 |
| Format | |
| Kopierschutz | kein Kopierschutz/DRM |
| Geräte | PC/MAC/eReader/Tablet |
| Preis | 44,99 EUR |
Desweiteren macht die natürliche Sprache der einzelnen Informationsquellen zu schaffen. Solang die Daten strukturiert in einer Datenbank vorliegen, können sie von Informationssystemen ohne Probleme gelesen und die wichtigsten Informationen herausgefiltert werden. Dieses Verfahren ist bekannt unter dem Begriff ?Data-Mining?. Bei natürlichen Texten liegt jedoch keine feste Datenstruktur vor, da Semantik und Syntax bei der Informationsgewinnung berücksichtigt werden müssen. Hinzu kommt noch, dass statistische Methoden eine große Rolle spielen, um die gewünschten Informationen aus den Texten zu gewinnen. Ohne entsprechende Systeme ist es somit unmöglich, effektiv mit den Informationen aus Texten umzugehen.
Eine Technik, die es dennoch ermöglicht Textdatenbanken zu analysieren und Wissen aus unbekannten Texten zu extrahieren, wird als ?Text-Mining? bezeichnet, welches auf den Grundlagen des Data-Mining basiert.
Nichts desto trotz stecken die Analyseverfahren noch in den Kinderschuhen, da die enorme Fülle an Informationen und deren differenzierter sprachlicher Aufbau der Entwicklung zu schaffen macht.
In dieser Studie geben wir grundlegende Einblicke in das Gebiet des Text-Mining, definieren und beschreiben den Prozess, und erläutern die Methodik an einem eigens konzipierten Text-Mining-Tools.
