Text Mining und mögliche Visualisierungstechniken. Textklassifikation und Textclustering
-
- Taschenbuch
- eBook ausgewählt
-
Form:Einzelkauf Download
-
Sprache:Deutsch
15,99 €
inkl. gesetzl. MwSt.Beschreibung
Produktdetails
Format
Kopierschutz
Nein
Family Sharing
Nein
Text-to-Speech
Nein
Erscheinungsdatum
23.05.2019
Verlag
GRINSeitenzahl
24 (Printausgabe)
Dateigröße
1962 KB
Auflage
1. Auflage
Sprache
Deutsch
EAN
9783668945029
Studienarbeit aus dem Jahr 2019 im Fachbereich Sprachwissenschaft / Sprachforschung (fachübergreifend), Note: 1,3, Technische Universität Bergakademie Freiberg, Sprache: Deutsch, Abstract: Die vorliegende Seminararbeit thematisiert einen Bereich der Informatik, genauer gesagt der Datenwissenschaft, der in dem letzten Jahrzehnt immer mehr an Bedeutung gewonnen und große Fortschritte erzielt hat - Text Mining.
Im Zeitalter Big Data nimmt das Aufkommen von digitalen Informationen enorm zu, das aufgrund der günstigen und unbegrenzt verfügbaren Speicherung ermöglicht wird.
Experten gehen jedoch davon aus, dass bis zu 80 Prozent aller Unternehmensinformationen in Form unstrukturierter Textdokumente gespeichert sind. So liegen Kundenrezensionen, Patentanmeldungen oder Geschäftsberichte unstrukturiert vor. Mithilfe von linguistischen, statischen und mathematischen Verfahren sollen durch das Text Mining gezielt Muster und Strukturen gefunden und Informationen extrahiert werden. Im Vordergrund der folgenden Seminararbeit stehen die im Kontext Text Mining möglichen Analysemethoden Textklassifikation und Textclustering und mögliche Visualisierungstechniken. Ziel der Arbeit ist es, den Einsatz von Visualisierungen zu veranschaulichen und den Nutzen hervorzuheben.
Um einen ersten Einblick in die Thematik zu bekommen, werden im ersten Teil der Arbeit die Begriffe Text Mining und Informationsvisualisierung definiert und eingeordnet. Dabei liegt das Hauptaugenmerkt einerseits auf den typischen Prozessschritten des Text Mining und auf die Abgrenzung vom Text Mining zum Data Mining, andererseits auf den positiven Zugewinn durch die visuelle Wahrnehmung von Informationen und deren Strukturen und die Unterscheidung von Informationsvisualisierung und wissenschaftlichen Visualisierungen. Anschließend werden zwei Methoden innerhalb des Text Mining vorgestellt: Textklassifikation, welches die Sentimentanalyse beinhaltet, und Textclustering, das das Topic Modeling einschließt. Weiterhin werden vier Visualisierungstechniken vorgestellt, wovon die letzten beiden jeweils für die Sentimentanalyse und für das Topic Modeling vorgesehen sind. Abschließend werden im Resümee die Ergebnisse zusammengefasst.
Im Zeitalter Big Data nimmt das Aufkommen von digitalen Informationen enorm zu, das aufgrund der günstigen und unbegrenzt verfügbaren Speicherung ermöglicht wird.
Experten gehen jedoch davon aus, dass bis zu 80 Prozent aller Unternehmensinformationen in Form unstrukturierter Textdokumente gespeichert sind. So liegen Kundenrezensionen, Patentanmeldungen oder Geschäftsberichte unstrukturiert vor. Mithilfe von linguistischen, statischen und mathematischen Verfahren sollen durch das Text Mining gezielt Muster und Strukturen gefunden und Informationen extrahiert werden. Im Vordergrund der folgenden Seminararbeit stehen die im Kontext Text Mining möglichen Analysemethoden Textklassifikation und Textclustering und mögliche Visualisierungstechniken. Ziel der Arbeit ist es, den Einsatz von Visualisierungen zu veranschaulichen und den Nutzen hervorzuheben.
Um einen ersten Einblick in die Thematik zu bekommen, werden im ersten Teil der Arbeit die Begriffe Text Mining und Informationsvisualisierung definiert und eingeordnet. Dabei liegt das Hauptaugenmerkt einerseits auf den typischen Prozessschritten des Text Mining und auf die Abgrenzung vom Text Mining zum Data Mining, andererseits auf den positiven Zugewinn durch die visuelle Wahrnehmung von Informationen und deren Strukturen und die Unterscheidung von Informationsvisualisierung und wissenschaftlichen Visualisierungen. Anschließend werden zwei Methoden innerhalb des Text Mining vorgestellt: Textklassifikation, welches die Sentimentanalyse beinhaltet, und Textclustering, das das Topic Modeling einschließt. Weiterhin werden vier Visualisierungstechniken vorgestellt, wovon die letzten beiden jeweils für die Sentimentanalyse und für das Topic Modeling vorgesehen sind. Abschließend werden im Resümee die Ergebnisse zusammengefasst.
Noch keine Bewertungen vorhanden
Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel
Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.
Kurze Frage zu unserer Seite
Vielen Dank für dein Feedback
Wir nutzen dein Feedback, um unsere Produktseiten zu verbessern. Bitte habe Verständnis, dass wir dir keine Rückmeldung geben können. Falls du Kontakt mit uns aufnehmen möchtest, kannst du dich aber gerne an unseren Kund*innenservice wenden.
zum Kundenservice