Text Mining: Wissensrohstoff Text: Konzepte, Algorithmen, Ergebnisse
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|---|---|
| adam_text | Inhaltsverzeichnis
1 Wissen und Text * 1
1.1 Text Mining * 1
1.2 Aufbau & Struktur von Text ** 7
1.3 Wissensverarbeitung gestern & heute * 12
2 Grundlagen der Bedeutungsanalyse * 19
2.1
2.2 Paradigmatische Relationen * 25
2.3 Semantische Relationen * 30
2.4 Logische Relationen ** 39
2.5 Fach- & Allgemeinsprache * 45
3 Textdatenbanken * 51
3.1 Textressourcen* 51
3.2 Aufbau von Textdatenbanken * 56
3.3 Segmentierung von Text ** 62
3.4 Datenstrukturen für Wörter ** 68
3.5 Abfragemöglichkeiten in Textdatenbanken * 77
4 Sprachstatistik * 85
4.1 Zipfsche Gesetze * 87
4.2 Differenzanalyse * 95
4.3 Probabilistisches Sprachmodell 1 * 100
4.4 Probabilistisches Sprachmodell 2 * 109
4.5
4.6 Tagging - als Anwendung der HMMs ** 126
4.7 Signifikante Kookkurrenzen * 134
4.8 Signifikante Kookkurrenzen - Beispiele &
Anwend. * 141
4.9 Visualisierung von signifikanten
Kookkurrenzen * 149
4.10 Anwendung auf andere Sprachen * 156
4.11 Kookkurrenzen höherer Ordnung ** 161
4.12 Netze von Kookkurrenten * 168
4.13
4.14 Disambiguierung * 180
4.15
5
5.1 Clustering-Verfahren * 196
5.2 Dokumentenähnlichkeit * 201
5.3 Clustern von Wortformen * 209
Inhaltsverzeichnis
жштшиивниянвм
5.4 Merkmalsextraktion * 220
6 Musteranalyse - 227
6.1 Reguläre Ausdrücke * 227
6.2 Syntaktische Muster * 233
6.3 Morphemmuster ** 238
7 Hybride Verfahren
7.1 Lexikalische Filter * 248
7.2 Kombination verschiedener Wissensquellen * 254
7.3
8 Beispielanwendungen - 267
8.1 Fachterminologie * 268
8.2 Erkennung von Fachterminologie - 272
8.3 Beispielanalysen von zwei Textsammlungen * 278
8.4 Aufbau einer Wissenslandkarte * 287
Glossar 299
Literatur 307
A
Ebenen* 318
В
С
D
E
F
G
H Poisson-
I
Sachindex 343
|
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Inhaltsverzeichnis
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5
5.1 Clustering-Verfahren * 196
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