Text Mining. Joachim Schole. Fakultät Technik und Informatik Hochschule für angewandte Wissenschaften Hamburg. Grundseminar, WS 2014
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- Hertha Breiner
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1 Text Mining Joachim Schole Fakultät Technik und Informatik Hochschule für angewandte Wissenschaften Hamburg Grundseminar, WS 2014 Joachim Schole (HAW Hamburg) Text Mining Grundseminar, WS / 26
2 Agenda 1 Motivation und Anwendungsfälle Begriffserklärung Anwendungsfälle 2 Schnittstellen/Relevante Arbeiten 3 Text-Mining-Prozess 4 Algorithmen und Anwendungsbeispiele Naive Bayes Strukturerkennung 5 Mögliche Projektaufgaben Joachim Schole (HAW Hamburg) Text Mining Grundseminar, WS / 26
3 Agenda 1 Motivation und Anwendungsfälle Begriffserklärung Anwendungsfälle 2 Schnittstellen/Relevante Arbeiten 3 Text-Mining-Prozess 4 Algorithmen und Anwendungsbeispiele Naive Bayes Strukturerkennung 5 Mögliche Projektaufgaben Joachim Schole (HAW Hamburg) Text Mining Grundseminar, WS / 26
4 Agenda 1 Motivation und Anwendungsfälle Begriffserklärung Anwendungsfälle 2 Schnittstellen/Relevante Arbeiten 3 Text-Mining-Prozess 4 Algorithmen und Anwendungsbeispiele Naive Bayes Strukturerkennung 5 Mögliche Projektaufgaben Joachim Schole (HAW Hamburg) Text Mining Grundseminar, WS / 26
5 Begriffserklärung Motivation und Anwendungsfälle Automatische Extraktion von Informationen aus Texten Interdisziplinär - Techniken aus Natural Language Processing Künstliche Intelligenz Information Retrieval/Extraction 80% der Daten liegen in Form von Text vor [HR06] Dadurch kommerziell höheres Potential als Data Mining Persönliche Motivation durch Bachelorarbeit Joachim Schole (HAW Hamburg) Text Mining Grundseminar, WS / 26
![Retrieval/Extraction 80% der Daten liegen in Form von Text vor [HR06] Dadurch kommerziell höheres Potential](/docs-images/44/11959763/images/page_5.jpg "als Data Mining Persönliche Motivation durch Bachelorarbeit Joachim Schole (HAW Hamburg) Text Mining")
6 Agenda 1 Motivation und Anwendungsfälle Begriffserklärung Anwendungsfälle 2 Schnittstellen/Relevante Arbeiten 3 Text-Mining-Prozess 4 Algorithmen und Anwendungsbeispiele Naive Bayes Strukturerkennung 5 Mögliche Projektaufgaben Joachim Schole (HAW Hamburg) Text Mining Grundseminar, WS / 26
![Anwendungsfälle Motivation und Anwendungsfälle Trenderkennung: Google Flutrends Unterstützung von Berufsgruppen Robot Journalism [Roo14] Juristen [MP14] Social Media](/docs-images/27/11959763/images/7-0.png "Monitoring Ad-Placement/Targeting Sicherheit/Terror Google Flutrends 1 1 www.google.")
7 Anwendungsfälle Motivation und Anwendungsfälle Trenderkennung: Google Flutrends Unterstützung von Berufsgruppen Robot Journalism [Roo14] Juristen [MP14] Social Media Monitoring Ad-Placement/Targeting Sicherheit/Terror Google Flutrends Joachim Schole (HAW Hamburg) Text Mining Grundseminar, WS / 26
8 Agenda 1 Motivation und Anwendungsfälle Begriffserklärung Anwendungsfälle 2 Schnittstellen/Relevante Arbeiten 3 Text-Mining-Prozess 4 Algorithmen und Anwendungsbeispiele Naive Bayes Strukturerkennung 5 Mögliche Projektaufgaben Joachim Schole (HAW Hamburg) Text Mining Grundseminar, WS / 26
9 Schnittstellen/Relevante Arbeiten Second Screen - Ivan Demin Generierung von Anfragen aus Dokumentationsbeschreibungen an Informationsquellen [Dem14] Trenderkennung - Marcel Schöneberg Früherkennung von Twitter-Trends Anhand von Weak Signals [Sch14] Rezeptempfehlungen - Sigurd Sippel Rezeptempfehlungen für Cocktails [Sip14] Joachim Schole (HAW Hamburg) Text Mining Grundseminar, WS / 26
![Früherkennung von Twitter-Trends Anhand von Weak Signals [Sch14] Rezeptempfehlungen - Sigurd](/docs-images/44/11959763/images/page_9.jpg "Sippel Rezeptempfehlungen für Cocktails [Sip14] Joachim Schole (HAW Hamburg) Text Mining")
10 Agenda 1 Motivation und Anwendungsfälle Begriffserklärung Anwendungsfälle 2 Schnittstellen/Relevante Arbeiten 3 Text-Mining-Prozess 4 Algorithmen und Anwendungsbeispiele Naive Bayes Strukturerkennung 5 Mögliche Projektaufgaben Joachim Schole (HAW Hamburg) Text Mining Grundseminar, WS / 26
11 Text-Mining-Prozess Festlegung eines Ziels des Prozesses Was soll erreicht werden? Joachim Schole (HAW Hamburg) Text Mining Grundseminar, WS / 26
12 Text-Mining-Prozess Festlegung einer oder mehrerer Datenquelle(n) Sicherstellung der Anbindung Joachim Schole (HAW Hamburg) Text Mining Grundseminar, WS / 26
13 Text-Mining-Prozess Dokumente in weiterverwendbare Form bringen Stemming/Lemmatizing Stopwords entfernen Tagging von Satzteilen für syntaktische Analyse Auflösung von Doppeldeutigkeiten Joachim Schole (HAW Hamburg) Text Mining Grundseminar, WS / 26
14 Text-Mining-Prozess Anwendung von Analysemethoden auf die aufbereiteten Daten Stimmungsanalyse Dokumentvergleiche Automatische Textzusammenfassung Joachim Schole (HAW Hamburg) Text Mining Grundseminar, WS / 26
15 Text-Mining-Prozess Abschließende Interpretation der Analyseergebnisse Neu gewonnene Informationen Joachim Schole (HAW Hamburg) Text Mining Grundseminar, WS / 26
16 Text-Mining-Prozess Text-Mining-Prozess, in Anlehnung an [HR06] Verwendung der Ergebnisse Unternehmensentscheidungen Ad-Placement/Targeting Joachim Schole (HAW Hamburg) Text Mining Grundseminar, WS / 26
17 Agenda 1 Motivation und Anwendungsfälle Begriffserklärung Anwendungsfälle 2 Schnittstellen/Relevante Arbeiten 3 Text-Mining-Prozess 4 Algorithmen und Anwendungsbeispiele Naive Bayes Strukturerkennung 5 Mögliche Projektaufgaben Joachim Schole (HAW Hamburg) Text Mining Grundseminar, WS / 26
18 Agenda 1 Motivation und Anwendungsfälle Begriffserklärung Anwendungsfälle 2 Schnittstellen/Relevante Arbeiten 3 Text-Mining-Prozess 4 Algorithmen und Anwendungsbeispiele Naive Bayes Strukturerkennung 5 Mögliche Projektaufgaben Joachim Schole (HAW Hamburg) Text Mining Grundseminar, WS / 26
19 Naive Bayes Algorithmen und Anwendungsbeispiele Ordnet den einzelnen Wörtern eines Satzes die Wahrscheinlichkeiten zu, in einem positiven oder negativen Satz zu stehen bildet Summen der Wahrscheinlichkeiten höchster Wert bestimmt, ob der Satz positiv oder negativ ist Beispiel Erkennung von Spam-Accounts anhand des Namens [Fre13] Statt ganzer Namen Buchstabenfolgen benutzt Kann genau so auf -Adressen übertragen werden Joachim Schole (HAW Hamburg) Text Mining Grundseminar, WS / 26
![positiv oder negativ ist Beispiel Erkennung von Spam-Accounts anhand des Namens [Fre13] Statt ganzer Namen Buchstabenfolgen](/docs-images/44/11959763/images/page_19.jpg "benutzt Kann genau so auf Email-Adressen übertragen werden Joachim Schole (HAW Hamburg) Text Mining Grundseminar, WS 2014")
20 Agenda 1 Motivation und Anwendungsfälle Begriffserklärung Anwendungsfälle 2 Schnittstellen/Relevante Arbeiten 3 Text-Mining-Prozess 4 Algorithmen und Anwendungsbeispiele Naive Bayes Strukturerkennung 5 Mögliche Projektaufgaben Joachim Schole (HAW Hamburg) Text Mining Grundseminar, WS / 26
21 Strukturerkennung Algorithmen und Anwendungsbeispiele Syntaktische Analyse / Part-of-Speech (PoS) Tagging Versehen von Wörtern mit Tags, welche den Satzteil angeben Ermöglicht tiefergehende Analysen Ermittlung von Stopwords (the, of, and,...) Normalerweise entfernt, da nicht relevant Können verwendet werden, um Plagiate zu erkennen [Sta11] Stopwords können schwer ersetzt werden, andere Begriffe dagegen schon Gleiche Stopword-Strukturen können Hinweis auf Plagiat sein Joachim Schole (HAW Hamburg) Text Mining Grundseminar, WS / 26
22 Agenda 1 Motivation und Anwendungsfälle Begriffserklärung Anwendungsfälle 2 Schnittstellen/Relevante Arbeiten 3 Text-Mining-Prozess 4 Algorithmen und Anwendungsbeispiele Naive Bayes Strukturerkennung 5 Mögliche Projektaufgaben Joachim Schole (HAW Hamburg) Text Mining Grundseminar, WS / 26
23 Mögliche Projektaufgaben Wahrscheinlich im Bereich Digitaljournalismus Automatisierte Dossier-Erstellung Weiterführen des Second-Screen-Projekts Alternativ Robot Journalism möglich Joachim Schole (HAW Hamburg) Text Mining Grundseminar, WS / 26
24 Quellen I Demin, Ivan Text Mining for Second Screen. HAW Hamburg, 2014 Freeman, David Mandell Using Naive Bayes to Detect Spammy Names in Social Networks. Proceedings of the 2013 ACM Workshop on Artificial Intelligence and Security, ACM, 2013 Hippner, Hajo; Rentzmann, René Text Mining. Informatik-Spektrum 29, , Springer-Verlag, 2006 Joachim Schole (HAW Hamburg) Text Mining Grundseminar, WS / 26
25 Quellen II McGinnis, John O.; Pearce, Russell G. The Great Disruption: How Machine Intelligence Will Transform the Role of Lawyers in the Delivery of Legal Services. http: //papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id= Fordham Law Review 3041, Roose, Kevin Robots Are Invading the News Business, and It s Great for Journalists. why-robot-journalism-is-great-for-journalists.html New York Magazine, , letzter Abruf am Schöneberg, Marcel Ansätze zur Trenderkennung in Texten. HAW Hamburg, 2014 Sippel, Sigurd Recommendations for cocktail recipes. HAW Hamburg, 2014 Joachim Schole (HAW Hamburg) Text Mining Grundseminar, WS / 26
26 Quellen III Stamatatos, Efstathios Plagiarism Detection Based on Structural Information. Proceedings of the 20th ACM International Conference on Information and Knowledge Management, ACM, 2011 Joachim Schole (HAW Hamburg) Text Mining Grundseminar, WS / 26
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