WMS Block: Management von Wissen in Dokumentenform PART: Text Mining. Myra Spiliopoulou

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1 WMS Block: Management von Wissen in nform PART: Text Mining Myra Spiliopoulou

2 WIE ERFASSEN UND VERWALTEN WIR EXPLIZITES WISSEN? 1. Wie strukturieren wir Wissen in nform? 2. Wie verwalten wir nsammlungen? 3. Wer ist Besitzer von jedem Dokument? (2)

3 Grundstruktur eines n-management-systems (Götzer Et Al, 2004) Kapitel 2, Abbildung 2-4 Eingang Eingabe Administration Indizieren Verwaltung Archivierung Recherche Ablage Dokument bearbeiten Präsentation Ausgabe (3)

4 Exkurs: Text Mining für Wissensmanagement (4)

5 Text Mining Workflow: von Text zu Wissen 78 (5)

6 Text Mining Aufgaben zur Wissensextraktion nach Ähnlichkeit gruppieren UND Kategorien ableiten Zwischen relevanten und irrelevanten n unterscheiden! zur Anfrage eines Nutzers! zum Profil eines Nutzers Zusammenfassungen bilden! für ein Dokument! für eine Menge von n Entitäten in n erkennen UND Information zu je Entität sammeln und viel mehr (6)

7 TEXT MINING FÜR WISSENSMANAGEMENT Mining 3. Evaluation Ergebnisse (7)

8 Ein Dokument beinhaltet:! unstrukturierten Inhalt und optional:! strukturierte Meta-Information! teilstrukturierte Inhalte! in einer strukturierten Umgebung (8)

9 BEISPIEL: Inhalte eines Meta-information Unterschiedliche Typen von Inhalt (9)

10 BEISPIEL: Ein semistrukturiertes Dokument (HTML) (10)

11 BEISPIEL: HTML-Code vom semistrukturierten Dokument (11)

12 Option 1: Nur Text 1. Entfernung aller Strukturelementen 2. Umwandlung des zu einer Sequenz von "Tokens" (12)

13 Option 2: Identifizierung Komponenten des Textes und erwähnten Entitäten! Sätze! Abschnitte! Bil mit Legenden! Grafiken mit Legenden! Tabellen mit Legenden! Gleichungen! Theoreme, Beweise! Literaturliste und! Entitäten! darunter sog. Named Entities: Personen, Län, Ortschaften, Vereine,... (13)

14 1. Tokenization 2. Part-of-Speech Tagging 3. Stemming 4. Lemmatization 5. Entfernung von Stopwörtern (14)

15 1. Tokenization! Entfernung von Formattierungselementen, von Tags, Punktuation, Symbolen usw! Entscheidung: Gross- / Kleinbuchstaben! Identifizierung Grenzen von jedem Token und 2. Part-of-Speech Tagging! Erkennung, ob ein Token Verb, Nomen, Artikel, Adjektiv usw ist UND! Markierung <verb>essen</verb> (15)

16 3. Stemming Überführung aller morphologischen Varianten eines Wortes auf eine gewählte Variante, darunter: und! Nutzung des Wortstamms Katzen -> katze sitzen -> sitzen! Nutzung von bestimmten Endungen IF suffix=="ization" AND IF prefix CONTAINS 1 vowel ++ 1 consonant THEN replace "IZATION" with "IZE" 4. Lemmatization Identifizierung aller morphologischen Varianten eines Wortes und aller Ausdrücke, die auf dasselbe Lemma überführt werden dürfen (16)

17 4. Lemmatization Identifizierung aller morphologischen Varianten eines Wortes und aller Ausdrücke, die auf dasselbe Lemma überführt werden dürfen (17)

18 4. Lemmatization Identifizierung aller morphologischen Varianten eines Wortes und aller Ausdrücke, die auf dasselbe Lemma überführt werden dürfen Manchmal auch: Berücksichtung von Synonymen (18)

19 1. Tokenization 2. Part-of-Speech Tagging 3. Stemming 4. Lemmatization 5. Entfernung von Stopwörtern (19)

20 Vector-Space Modell: BEISPIEL: drei in einem 10-dimensionalen Raum Document 1 Document 2 team coach pla y ball score game wi n lost timeout season Document (c) Tan, Steinbach & Kumar (20)

21 Vektorisierung und Ähnlichkeitsfunktionen in: Information Retrieval (c) Baldi, Frasconi & Smyth (21)

22 Vector-Space Modell:! Feature Space: die Menge F aller gewählten Terme (aus dem Vokabular)! Anzahl Dimensionen: F =k Jedes Dokument d wird als Vektor von k Termen dargestellt: d = (ω(1), ω(2), ω(3),, ω(k)) Der Inhalt von je Zelle im Vektor soll die Wichtigkeit des Terms im Dokument darstellen. (22)

23 TF*IDF-Werte im Vektor eines : n Term Frequency : TF ( ω, d ) = j! n i : Anzahl Erscheinungen aller Terme in d i und! n ij :Anzahl Erscheinungen des Terms ω j in d i Inverse Document Frequency: IDF( ω )! N: Kardinalität nsammlung! N j : Anzahl, die ω j beinhalten. i ij n i j = log N N j TF*IDF( ω j,d i ) = TF( ω j,d i )*IDF(ω j ) (23)

24 Vektorisierung und Ähnlichkeitsfunktionen sind nötig für: Information Retrieval: Finden von n, die ähnlich sind zu einem bestimmten Dokument Text Mining: Gruppierung von n nach Ähnlichkeit und Ableitung von Kategorien Text Mining: Klassifikation von n in vorgegebenen Kategorien (24)

25 Exkurs - ENDE (35)

26 Vielen Dank! Fragen (36)

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