Search (3 results, page 1 of 1)

  • × author_ss:"Grün, S."
  • × language_ss:"d"
  1. Grün, S.: Bildung von Komposita-Indextermen auf der Basis einer algorithmischen Mehrwortgruppenanalyse mit Lingo (2015) 0.01 
    0.014165372 = product of:
  0.042496115 = sum of:
    0.010709076 = weight(_text_:in in 1335) [ClassicSimilarity], result of:
      0.010709076 = score(doc=1335,freq=8.0), product of:
        0.059380736 = queryWeight, product of:
          1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
          0.043654136 = queryNorm
        0.18034597 = fieldWeight in 1335, product of:
          2.828427 = tf(freq=8.0), with freq of:
            8.0 = termFreq=8.0
          1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=1335)
    0.031787038 = weight(_text_:und in 1335) [ClassicSimilarity], result of:
      0.031787038 = score(doc=1335,freq=10.0), product of:
        0.09675359 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.043654136 = queryNorm
        0.328536 = fieldWeight in 1335, product of:
          3.1622777 = tf(freq=10.0), with freq of:
            10.0 = termFreq=10.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=1335)
  0.33333334 = coord(2/6)
    Abstract
    In der deutschen Sprache lassen sich Begriffe durch Komposita und Mehrwortgruppen ausdrücken. Letztere können dabei aber auch als Kompositum selbst ausgedrückt werden und entsprechend auf den gleichen Begriff verweisen. In der nachfolgenden Studie werden Mehrwortgruppen analysiert, die auch Komposita sein können. Ziel der Untersuchung ist es, diese Wortfolgen über Muster zu identifizieren. Analysiert wurden Daten des Karrieremanagers Placement24 GmbH - in Form von Stellenanzeigen. Die Extraktion von Mehrwortgruppen erfolgte algorithmisch und wurde mit der Open-Source Software Lingo durch geführt. Auf der Basis von Erweiterungen bzw. Anpassungen in Wörterbüchern und den darin getaggten Wörtern wurde drei- bis fünfstelligen Kandidaten analysiert. Aus positiv bewerteten Mehrwortgruppen wurden Komposita gebildet. Diese wurden mit den identifizierten Komposita aus den Stellenanzeigen verglichen. Der Vergleich zeigte, dass ein Großteil der neu generierten Komposita nicht durch eine Kompositaidentifizierung erzeugt wurde.
    Content
    Bachelorarbeit, Studiengang Bibliothekswesen, Fakultät für Informations- und Kommunikationswissenschaften, Fachhochschule Köln
  2. Grün, S.; Poley, C: Statistische Analysen von Semantic Entities aus Metadaten- und Volltextbeständen von German Medical Science (2017) 0.01 
    0.009460791 = product of:
  0.028382372 = sum of:
    0.014166778 = weight(_text_:in in 5032) [ClassicSimilarity], result of:
      0.014166778 = score(doc=5032,freq=14.0), product of:
        0.059380736 = queryWeight, product of:
          1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
          0.043654136 = queryNorm
        0.23857531 = fieldWeight in 5032, product of:
          3.7416575 = tf(freq=14.0), with freq of:
            14.0 = termFreq=14.0
          1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=5032)
    0.014215595 = weight(_text_:und in 5032) [ClassicSimilarity], result of:
      0.014215595 = score(doc=5032,freq=2.0), product of:
        0.09675359 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.043654136 = queryNorm
        0.14692576 = fieldWeight in 5032, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=5032)
  0.33333334 = coord(2/6)
    Abstract
    This paper analyzes the information content of metadata and full texts in German Medical Science (GMS) articles in English language. The object of the study is to compare semantic entities that are used to enrich GMS metadata (titles and abstracts) and GMS full texts. The aim of the study is to test whether using full texts increases the value added information. The comparison and evaluation of semantic entities was done statistically. Measures of descriptive statistics were gathered for this purpose. In addition to the ratio of central tendencies and scatterings, we computed the overlaps and complements of the values. The results show a distinct increase of information when full texts are added. On average, metadata contain 25 different entities and full texts 215. 89% of the concepts in the metadata are also represented in the full texts. Hence, 11% of the metadata concepts are found in the metadata only. In summary, the results show that the addition of full texts increases the informational value, e.g. for information retrieval processes.
  3. Grün, S.: Mehrwortbegriffe und Latent Semantic Analysis : Bewertung automatisch extrahierter Mehrwortgruppen mit LSA (2017) 0.00 
    0.0048362436 = product of:
  0.029017461 = sum of:
    0.029017461 = weight(_text_:und in 3954) [ClassicSimilarity], result of:
      0.029017461 = score(doc=3954,freq=12.0), product of:
        0.09675359 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.043654136 = queryNorm
        0.29991096 = fieldWeight in 3954, product of:
          3.4641016 = tf(freq=12.0), with freq of:
            12.0 = termFreq=12.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.0390625 = fieldNorm(doc=3954)
  0.16666667 = coord(1/6)
    Abstract
    Die vorliegende Studie untersucht das Potenzial von Mehrwortbegriffen für das Information Retrieval. Zielsetzung der Arbeit ist es, intellektuell positiv bewertete Kandidaten mithilfe des Latent Semantic Analysis (LSA) Verfahren höher zu gewichten, als negativ bewertete Kandidaten. Die positiven Kandidaten sollen demnach bei einem Ranking im Information Retrieval bevorzugt werden. Als Kollektion wurde eine Version der sozialwissenschaftlichen GIRT-Datenbank (German Indexing and Retrieval Testdatabase) eingesetzt. Um Kandidaten für Mehrwortbegriffe zu identifizieren wurde die automatische Indexierung Lingo verwendet. Die notwendigen Kernfunktionalitäten waren Lemmatisierung, Identifizierung von Komposita, algorithmische Mehrworterkennung sowie Gewichtung von Indextermen durch das LSA-Modell. Die durch Lingo erkannten und LSAgewichteten Mehrwortkandidaten wurden evaluiert. Zuerst wurde dazu eine intellektuelle Auswahl von positiven und negativen Mehrwortkandidaten vorgenommen. Im zweiten Schritt der Evaluierung erfolgte die Berechnung der Ausbeute, um den Anteil der positiven Mehrwortkandidaten zu erhalten. Im letzten Schritt der Evaluierung wurde auf der Basis der R-Precision berechnet, wie viele positiv bewerteten Mehrwortkandidaten es an der Stelle k des Rankings geschafft haben. Die Ausbeute der positiven Mehrwortkandidaten lag bei durchschnittlich ca. 39%, während die R-Precision einen Durchschnittswert von 54% erzielte. Das LSA-Modell erzielt ein ambivalentes Ergebnis mit positiver Tendenz.
    Footnote
    Masterarbeit, Studiengang Informationswissenschaft und Sprachtechnologie, Institut für Sprache und Information, Philosophische Fakultät, Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf
    Imprint
    Düsseldorf : Heinrich-Heine-Universität / Philosophische Fakultät / Institut für Sprache und Information

Types

Themes