-
Bredack, J.: Automatische Extraktion fachterminologischer Mehrwortbegriffe : ein Verfahrensvergleich (2016)
0.02
0.022694042 = product of:
0.13616425 = sum of:
0.046871334 = weight(_text_:informatik in 3194) [ClassicSimilarity], result of:
0.046871334 = score(doc=3194,freq=2.0), product of:
0.1662844 = queryWeight, product of:
5.1024737 = idf(docFreq=730, maxDocs=44218)
0.032588977 = queryNorm
0.2818745 = fieldWeight in 3194, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
5.1024737 = idf(docFreq=730, maxDocs=44218)
0.0390625 = fieldNorm(doc=3194)
0.08929291 = weight(_text_:systeme in 3194) [ClassicSimilarity], result of:
0.08929291 = score(doc=3194,freq=6.0), product of:
0.17439179 = queryWeight, product of:
5.3512506 = idf(docFreq=569, maxDocs=44218)
0.032588977 = queryNorm
0.51202476 = fieldWeight in 3194, product of:
2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
6.0 = termFreq=6.0
5.3512506 = idf(docFreq=569, maxDocs=44218)
0.0390625 = fieldNorm(doc=3194)
0.16666667 = coord(2/12)
- Abstract
- In dieser Untersuchung wurden zwei Systeme eingesetzt, um MWT aus einer Dokumentkollektion mit fachsprachlichem Bezug (Volltexte des ACL Anthology Reference Corpus) automatisch zu extrahieren. Das thematische Spektrum umfasste alle Bereiche der natürlichen Sprachverarbeitung, im Speziellen die CL als interdisziplinäre Wissenschaft. Ziel war es MWT zu extrahieren, die als potentielle Indexterme im IR Verwendung finden können. Diese sollten auf Konzepte, Methoden, Verfahren und Algorithmen in der CL und angrenzenden Teilgebieten, wie Linguistik und Informatik hinweisen bzw. benennen.
Als Extraktionssysteme wurden der TreeTagger und die Indexierungssoftware Lingo verwendet. Der TreeTagger basiert auf einem statistischen Tagging- und Chunking- Algorithmus, mit dessen Hilfe NPs automatisch identifiziert und extrahiert werden. Er kann für verschiedene Anwendungsszenarien der natürlichen Sprachverarbeitung eingesetzt werden, in erster Linie als POS-Tagger für unterschiedliche Sprachen. Das Indexierungssystem Lingo arbeitet im Gegensatz zum TreeTagger mit elektronischen Wörterbüchern und einem musterbasierten Abgleich. Lingo ist ein auf automatische Indexierung ausgerichtetes System, was eine Vielzahl von Modulen mitliefert, die individuell auf eine bestimmte Aufgabenstellung angepasst und aufeinander abgestimmt werden können. Die unterschiedlichen Verarbeitungsweisen haben sich in den Ergebnismengen beider Systeme deutlich gezeigt. Die gering ausfallenden Übereinstimmungen der Ergebnismengen verdeutlichen die abweichende Funktionsweise und konnte mit einer qualitativen Analyse beispielhaft beschrieben werden. In der vorliegenden Arbeit kann abschließend nicht geklärt werden, welches der beiden Systeme bevorzugt für die Generierung von Indextermen eingesetzt werden sollte.
-
Volk, M.; Mittermaier, H.; Schurig, A.; Biedassek, T.: Halbautomatische Volltextanalyse, Datenbankaufbau und Document Retrieval (1992)
0.01
0.008369134 = product of:
0.1004296 = sum of:
0.1004296 = weight(_text_:205 in 2571) [ClassicSimilarity], result of:
0.1004296 = score(doc=2571,freq=2.0), product of:
0.2057144 = queryWeight, product of:
6.312392 = idf(docFreq=217, maxDocs=44218)
0.032588977 = queryNorm
0.48819917 = fieldWeight in 2571, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
6.312392 = idf(docFreq=217, maxDocs=44218)
0.0546875 = fieldNorm(doc=2571)
0.083333336 = coord(1/12)
- Pages
- S.205-214
-
Rapke, K.: Automatische Indexierung von Volltexten für die Gruner+Jahr Pressedatenbank (2001)
0.01
0.0051553287 = product of:
0.061863944 = sum of:
0.061863944 = weight(_text_:systeme in 6386) [ClassicSimilarity], result of:
0.061863944 = score(doc=6386,freq=2.0), product of:
0.17439179 = queryWeight, product of:
5.3512506 = idf(docFreq=569, maxDocs=44218)
0.032588977 = queryNorm
0.35474116 = fieldWeight in 6386, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
5.3512506 = idf(docFreq=569, maxDocs=44218)
0.046875 = fieldNorm(doc=6386)
0.083333336 = coord(1/12)
- Abstract
- Retrieval Tests sind die anerkannteste Methode, um neue Verfahren der Inhaltserschließung gegenüber traditionellen Verfahren zu rechtfertigen. Im Rahmen einer Diplomarbeit wurden zwei grundsätzlich unterschiedliche Systeme der automatischen inhaltlichen Erschließung anhand der Pressedatenbank des Verlagshauses Gruner + Jahr (G+J) getestet und evaluiert. Untersucht wurde dabei natürlichsprachliches Retrieval im Vergleich zu Booleschem Retrieval. Bei den beiden Systemen handelt es sich zum einen um Autonomy von Autonomy Inc. und DocCat, das von IBM an die Datenbankstruktur der G+J Pressedatenbank angepasst wurde. Ersteres ist ein auf natürlichsprachlichem Retrieval basierendes, probabilistisches System. DocCat demgegenüber basiert auf Booleschem Retrieval und ist ein lernendes System, das auf Grund einer intellektuell erstellten Trainingsvorlage indexiert. Methodisch geht die Evaluation vom realen Anwendungskontext der Textdokumentation von G+J aus. Die Tests werden sowohl unter statistischen wie auch qualitativen Gesichtspunkten bewertet. Ein Ergebnis der Tests ist, dass DocCat einige Mängel gegenüber der intellektuellen Inhaltserschließung aufweist, die noch behoben werden müssen, während das natürlichsprachliche Retrieval von Autonomy in diesem Rahmen und für die speziellen Anforderungen der G+J Textdokumentation so nicht einsetzbar ist
-
Rapke, K.: Automatische Indexierung von Volltexten für die Gruner+Jahr Pressedatenbank (2001)
0.00
0.004296107 = product of:
0.051553283 = sum of:
0.051553283 = weight(_text_:systeme in 5863) [ClassicSimilarity], result of:
0.051553283 = score(doc=5863,freq=2.0), product of:
0.17439179 = queryWeight, product of:
5.3512506 = idf(docFreq=569, maxDocs=44218)
0.032588977 = queryNorm
0.2956176 = fieldWeight in 5863, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
5.3512506 = idf(docFreq=569, maxDocs=44218)
0.0390625 = fieldNorm(doc=5863)
0.083333336 = coord(1/12)
- Abstract
- Retrievaltests sind die anerkannteste Methode, um neue Verfahren der Inhaltserschließung gegenüber traditionellen Verfahren zu rechtfertigen. Im Rahmen einer Diplomarbeit wurden zwei grundsätzlich unterschiedliche Systeme der automatischen inhaltlichen Erschließung anhand der Pressedatenbank des Verlagshauses Gruner + Jahr (G+J) getestet und evaluiert. Untersucht wurde dabei natürlichsprachliches Retrieval im Vergleich zu Booleschem Retrieval. Bei den beiden Systemen handelt es sich zum einen um Autonomy von Autonomy Inc. und DocCat, das von IBM an die Datenbankstruktur der G+J Pressedatenbank angepasst wurde. Ersteres ist ein auf natürlichsprachlichem Retrieval basierendes, probabilistisches System. DocCat demgegenüber basiert auf Booleschem Retrieval und ist ein lernendes System, das aufgrund einer intellektuell erstellten Trainingsvorlage indexiert. Methodisch geht die Evaluation vom realen Anwendungskontext der Textdokumentation von G+J aus. Die Tests werden sowohl unter statistischen wie auch qualitativen Gesichtspunkten bewertet. Ein Ergebnis der Tests ist, dass DocCat einige Mängel gegenüber der intellektuellen Inhaltserschließung aufweist, die noch behoben werden müssen, während das natürlichsprachliche Retrieval von Autonomy in diesem Rahmen und für die speziellen Anforderungen der G+J Textdokumentation so nicht einsetzbar ist
-
Giesselbach, S.; Estler-Ziegler, T.: Dokumente schneller analysieren mit Künstlicher Intelligenz (2021)
0.00
0.0039059445 = product of:
0.046871334 = sum of:
0.046871334 = weight(_text_:informatik in 128) [ClassicSimilarity], result of:
0.046871334 = score(doc=128,freq=2.0), product of:
0.1662844 = queryWeight, product of:
5.1024737 = idf(docFreq=730, maxDocs=44218)
0.032588977 = queryNorm
0.2818745 = fieldWeight in 128, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
5.1024737 = idf(docFreq=730, maxDocs=44218)
0.0390625 = fieldNorm(doc=128)
0.083333336 = coord(1/12)
- Field
- Informatik
-
Lorenz, S.: Konzeption und prototypische Realisierung einer begriffsbasierten Texterschließung (2006)
0.00
0.0011038391 = product of:
0.01324607 = sum of:
0.01324607 = product of:
0.02649214 = sum of:
0.02649214 = weight(_text_:22 in 1746) [ClassicSimilarity], result of:
0.02649214 = score(doc=1746,freq=2.0), product of:
0.11412105 = queryWeight, product of:
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.032588977 = queryNorm
0.23214069 = fieldWeight in 1746, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.046875 = fieldNorm(doc=1746)
0.5 = coord(1/2)
0.083333336 = coord(1/12)
- Date
- 22. 3.2015 9:17:30
