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1 Klasse aus Masse vom Information Retrieval zu BigData Seite

2 Volume Variety Value Velocity Seite 2

3 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/0/04/misthaufen.jpg, CC BY-SA 3.0 Seite 3

4 Verknüpfung und Analyse der Daten definieren den Wert von BigData Seite 4

5 Seite 5

6 Buchbild Seite 6

7 Seite 7

8 Fragen, die den Berater wirklich interessieren Thema häusliches Arbeitszimmer Wie viele Urteile zum Häuslichen Arbeitszimmer mit welchen Themenschwerpunkten gab es im letzten Jahr? Wie viele wurden vom Kläger gewonnen? Wo finde ich die Kernaussagen zu diesem Themengebiet? Welche Begründungen / Argumente waren vor Gericht erfolgreich? Wo betrifft mich eine Rechtsänderung? Wie wurde der unbestimmte Rechtsbegriff der angemessenen Wartezeit in einem bestimmten Kontext interpretiert? Wo gibt es in meinem Umkreis (10km) die günstigsten Wohnimmobilien? Seite 8

9 data-driven policing legal Analytics Datengetriebene Gesetzesauslegung data-driven decision-making Seite 9

10 es wäre alles ganz einfach wenn jeder die gleiche Sprache sprechen würde Seite 10

11 %-Regelung 1%-Methode %-Regel 1%-Regel 1%-Regelung 1-%-Methode 1-%-Regelung 1-Prozent-Methode 1-Prozent-Regel Prozent Regel 1-Prozent-Regelung 1-Prozentmethode 1-Prozentregelung 1-vH-Methode 1-vH-Regel 1-vH-Regelung 1-Hundert-Methode 1-Hundert-Regel 1-Hundert-Regelung Prozent-Methode Prozent-Regel Prozent-Regelung Prozentregelung Einprozent-Methode Einprozent-Regelung Einprozentmethode Einprozentregelung Prozent Methode Prozent Regelung 1 Prozent-Regelung vh-methode vh-regel vh-regelung 1% Methode Seite 11

12 it s all about semantics Seite 12

13 Wissensmodellierung Seite 13

14 manueller Thesaurus Rechtstexte Query analysis Open Thesaurus Seite 14

15 Normalisierung auf linguistischer Ebene Normalisierung auf linguistischer Ebene: Bundesfinanzhof: BFH, Bundesfinanzhofs Haus: Häuser, Hauses Kinderfreibetrag: Freibetrag für Kinder, Kinder Freibetrag Arzt: Ärzte, Ärztin Seite 15

16 Synonym Normalisierung auf konzeptioneller Ebene Hyponym Arzt Mediziner Chirurg Anästhesist Kinderarzt Anästhesiearzt Notarzt Facharzt Zahnarzt Chefarzt Augenarzt Anästhesie-Arzt Narkose-Arzt etc Seite 16

17 Semantische Einheiten Atomare Konzepterkennung: Personen, Geos, Organisationen, Anwendungen, Aktionen, Produkte, technische Begriffe, Daten, usw über POS-Informationen, Stemming, Kompositazerlegung und - zusammenführung, Normalisierung Problem 1: nicht alles ist über Regeln erkennbar, z.b. Personengesellschaften Problem 2: Doppeldeutigkeiten von Begriffen (Disambiguierung) wie Kündigung, Abfindung, Abmahnung, Bank, Essen (Ort/Tätigkeit), Schneider (Beruf/Name), Tempo (Produkt/Geschwindigkeit) Seite 17

18 Normalisierung auf konzeptioneller Ebene Gültigkeit aufgehoben Bundesfinanzhof hebt Urteil xyz auf. Organisation Urteilsbezeichnung Höchste Instanz grundsätzlich nicht mehr anfechtbar Seite 18

19 Ich brauche den Umsatzsteuersatz für Lebensmittel in Ungarn im Jahr 2014 Seite 19

20 Technologiestack Suchmaschinencluster Rapidminer W3C-konforme Ontologieverwaltung Linguistikkomponente (mit Schwerpunkt auf der dt. Sprache) Salsa, UIMA Ruta (zur Abbildung von Konzepten) Seite 20

21 Fazit Data is eating the world Beschäftigen Sie sich mit Ihren Daten! Welche Potenziale können aus den Daten gehoben werden? Wie wird sich meine Branche auf Basis von diesen Daten verändern? und mein Unternehmen? Seite 21

22 Seite

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