Grün, S.: Bildung von Komposita-Indextermen auf der Basis einer algorithmischen Mehrwortgruppenanalyse mit Lingo (2015)
0.01
0.0059357807 = product of:
0.023743123 = sum of:
0.023743123 = product of:
0.047486246 = sum of:
0.047486246 = weight(_text_:software in 1335) [ClassicSimilarity], result of:
0.047486246 = score(doc=1335,freq=2.0), product of:
0.18056466 = queryWeight, product of:
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.045514934 = queryNorm
0.2629875 = fieldWeight in 1335, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
0.046875 = fieldNorm(doc=1335)
0.5 = coord(1/2)
0.25 = coord(1/4)
- 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.
