Typografiegewichtete Information-Retrieval-Verfahren in Dokumentenmanagementsystemen:
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Aachen
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| adam_text | Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung 1
1.1 Information Retrieval 2
1.1.1 Indexierung von Textdokumenten 2
1.1.2 Thesauruskonstruktion 3
1.1.3 Unterstützung bei der Formulierung von Suchfragen 3
1.2 Retrieval-Anforderungen an Dokumentenmanagementsysteme 4
2 Information-Retrieval-Verfahren in Dokumentenmanagementsystemen 7
2.1 Indexierung 7
2.1.1 Stemming-Verfahren 9
2.1.2 Einsatz von Thesauren 11
2.1.3 Termgewichtung 11
2.2 Modelle zur Berechnung von Dokumentenähnlichkeiten 12
2.2.1 Vektorraummodell 12
2.2.2 Latent Semantische Indexierung 15
2.2.3 Probabilistische Modelle 16
2.3 IR-Verfahren in Dokumentenmanagementsystemen 16
2.3.1 yolltextrecherche 17
2.3.2 Ähnlichkeitssuche 18
2.3.3 Push-Technologien 18
2.3.4 Textkategorisierung 19
2.3.5 Text-Clustering 20
2.3.6 Automatic Abstracting 23
2.3.7 Recherche nach relevanten Dokumenten in unstrukturierten Datenbanken 24
3 Typografische Termgewichtung 29
3.1 Stand der Technik 29
3.2 HTML-Tag-Gewichtung 31
3.2.1 Absolute Gewichtung von HTML-Tags 31
3.2.2 Relative Gewichtung von HTML-Tags 34
3.3 Allgemeine typografische Termgewichtung 35
3.3.1 Richtlinien zur Typografie von Textdokumenten 35
3.3.2 Entwickeltes Verfahren zur typografischen Termgewichtung 36
3.4 Feature-Selektion und Typografiegewichtung 39
3.4.1 Bekannte binäre Feature-Bewertungsverfahren 40
3.4.2 Relative Feature-Bewertung 43
ii Inhaltsverzeichnis
3.4.3 Globale Auswahl der Kategorie-Features 45
4 Evaluierung der typografischen Termgewichtung 47
4.1 Bewertungsverfahren für Klassifikationsprobleme 47
4.1.1 Fehlerrate 48
4.1.2 Precision und Recall 48
4.1.3 Precision-Recall-Breakeven-Punkt 49
4.1.4 F-Maß 49
4.1.5 Mikro-und Makro-Bewertung 49
4.2 Klassifikationsverfahren für Textdokumente 50
4.2.1 k-NN-Klassifizierer 51
4.2.2 SVM-Klassifizierer 52
4.3 Beschreibung der Testkollektionen 55
4.3.1 Anforderungen an die Testkollektionen 55
4.3.2 Die WebKB-Testkollektionen 56
4.3.3 Die ACM-Testkollektion 56
4.3.4 Die C-LAB Marketing, Sales PR Testkollektion 57
4.3.5 Vergleich der Testkollektionen 57
4.4 Messungen 58
4.4.1 Evaluierung des relativen k-NN-Verfahrens 60
4.4.2 Feature-Selektionsverfahren für k-NN-Klassifizierer 60
4.4.3 Vergleich der Typografiegewichtungsverfahren 67
4.4.4 Vergleich von SVM-und k-NN-Klassifizierem 70
4.4.5 Gesamtverbesserung der vorgestellten Verfahren 72
4.5 Typografische Termgewichtung in Cluster-Verfahren 76
4.5.1 Cluster-Qualität 77
4.5.2 Evaluierung 77
4.6 Zusammenfassung der Evaluierungsergebnisse 80
5 Das VKC-System 83
5.1 Geschichte des VKC-Systems 83
5.2 Die Datenschicht des VKC-Systems 85
5.2.1 Die Datenbank-Persistenzschicht 85
5.2.2 Die Archivschicht 85
5.2.3 Die Indexschicht 86
5.3 Die Logikschicht des VKC-Systems 86
5.3.1 Information-Retrieval-Komponenten 86
5.3.2 Dokumentenmanagement-Komponente 87
5.3.3 Benutzermanagement-Komponente 88
5.3.4 Projektmanagement-Komponente 89
5.3.5 Messenger-Komponente 91
5.3.6 Systemverwaltung 91
5.4 Die Präsentationsschicht des VKC-Systems 93
5.4.1 HTML Model-View-Controller 2 93
5.4.2 WebDAV-Schnittstelle 94
5.4.3 Web-Services-Schnittstelle 96
5.5 VKC-Konverter-Server 97
5.6 Die VKC-Workfiow-Komponente 98
5.7 Verteilung der VKC-Komponenten zur Leistungssteigerung 99
Inhaltsverzeichnis iii
5.7.1 Die Verteilung auf mehrere Servlet-Container 99
5.7.2 Der parallele Einsatz mehrerer Konverter-Server 100
6 Die Information-Retrieval-Funktionen des VKC-Systems 103
6.1 Typografiegewichtung 103
6.1.1 Das Typography Description Format 103
6.1.2 Berechnung der TDF-Gewichte 105
6.2 Realisierung des IR-Index 106
6.2.1 Indexierung der TDF-Dateien 107
6.2.2 VKC-Suchfunktionen 108
6.3 Klassifikationsfunktion 109
6.3.1 Die praktische Bedeutung der Trefferrate in DMS 111
6.3.2 Bestimmung der optimalen k-NN-Parameter 112
6.3.3 Bestimmung der Vorhersagequalität 115
6.4 CIustering-Funktion 116
6.5 Analysefunktion 117
6.6 Der C-LAB-Retriever 118
7 Zusammenfassung und Ausblick 121
Literaturverzeichnis 123
Index 129
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