Semantik und Sentiment: Konzepte, Verfahren und Anwendungen von Text-Mining

Bitte benutzen Sie diese Kennung, um auf die Ressource zu verweisen:
https://osnadocs.ub.uni-osnabrueck.de/handle/urn:nbn:de:gbv:700-2014060612524
Open Access logo originally created by the Public Library of Science (PLoS)
Langanzeige der Metadaten
DC ElementWertSprache
dc.contributor.advisorProf. Dr. Oliver Vornberger
dc.creatorNeubauer, Nicolas
dc.date.accessioned2014-06-06T08:12:59Z
dc.date.available2014-06-06T08:12:59Z
dc.date.issued2014-06-06T08:12:59Z
dc.identifier.urihttps://osnadocs.ub.uni-osnabrueck.de/handle/urn:nbn:de:gbv:700-2014060612524-
dc.description.abstractDiese Arbeit befasst sich mit zwei Themenbereichen des Data Mining beziehungsweise Text Mining, den zugehörigen algorithmischen Verfahren sowie Konzepten und untersucht mögliche Anwendungsszenarien. Auf der einen Seite wird das Gebiet der semantischen Ähnlichkeit besprochen. Kurz, der Frage, wie algorithmisch bestimmt werden kann, wie viel zwei Begriffe oder Konzepte miteinander zu tun haben. Die Technologie um das Wissen, dass etwa "Regen" ein Bestandteil von "Wetter" sein kann, ermöglicht verschiedenste Anwendungen. In dieser Arbeit wird ein Überblick über gängige Literatur gegeben, das Forschungsgebiet wird grob in die zwei Schulen der wissensbasierten und statistischen Methoden aufgeteilt und in jeder wird ein Beitrag durch Untersuchung vorhandener und Vorstellung eigener Ähnlichkeitsmaße geleistet. Eine Studie mit Probanden und ein daraus entstandener Datensatz liefert schließlich Einblicke in die Präferenzen von Menschen bezüglich ihrer Ähnlichkeitswahrnehmung. Auf der anderen Seite steht das Gebiet des Sentiment Mining, in dem versucht wird, algorithmisch aus großen Sammlungen unstrukturierten Texts, etwa Nachrichten von Twitter oder anderen sozialen Netzwerken, Stimmungen und Meinungen zu identifizieren und zu klassifizieren. Nach einer Besprechung zugehöriger Literatur wird der Aufbau eines neuen Testdatensatzes motiviert und die Ergebnisse der Gewinnung dieses beschrieben. Auf dieser neuen Grundlage erfolgt eine ausführliche Auswertung einer Vielzahl von Vorgehensweisen und Klassifikationsmethoden. Schließlich wird die praktische Nutzbarkeit der Ergebnisse anhand verschiedener Anwendungsszenarien bei Produkt-Präsentationen sowie Medien- oder Volksereignissen wie der Bundestagswahl nachgewiesen.ger
dc.subjecttext miningeng
dc.subjectdata miningeng
dc.subjectnatural language processingeng
dc.subjectsemantikger
dc.subjectsentimenteng
dc.subjectsemanticseng
dc.subject.ddc000 - Informatik, Wissen, Systeme
dc.titleSemantik und Sentiment: Konzepte, Verfahren und Anwendungen von Text-Miningger
dc.typeDissertation oder Habilitation [doctoralThesis]-
thesis.locationOsnabrück-
thesis.institutionUniversität-
thesis.typeDissertation [thesis.doctoral]-
thesis.date2014-05-23-
dc.contributor.refereeProf. Dr. Frank Köster
dc.subject.bk54.82 - Textverarbeitung
dc.subject.ccsE.0 - GENERAL
vCard.ORGFB6
Enthalten in den Sammlungen:FB06 - E-Dissertationen

Dateien zu dieser Ressource:
Datei Beschreibung GrößeFormat 
thesis_neubauer.pdfPräsentationsformat5,51 MBAdobe PDF
thesis_neubauer.pdf
Miniaturbild
Öffnen/Anzeigen


Alle Ressourcen im Repositorium osnaDocs sind urheberrechtlich geschützt, soweit nicht anderweitig angezeigt. rightsstatements.org