@flint63

Text-Mining-Methoden im Semantic Web

, and . HMD -- Praxis der Wirtschaftsinformatik 47 (1): 35--46 (February 2010)

Abstract

Aufbau, Pflege und Nutzung großer Wissensdatenbanken erfordern den kombinierten Einsatz menschlicher und maschineller Informationsverarbeitung. Da große Teile des menschlichen Wissens in Textform vorliegen, bieten sich Methoden des Text Mining zur Extraktion von Wissensinhalten an. Dieser Artikel behandelt Grundlagen des Text Mining im Kontext des Semantic Web. Methoden des Text Mining werden besprochen, die für die halbautomatische Annotierung von Texten und Textteilen eingesetzt werden, insbesondere Eigennamenerkennung (Named-Entity Recognition), automatische Schlüsselworterkennung (Keyword Recognition), automatische Dokumentenklassifikation, teilautomatisches Erstellen von Ontologien und halbautomatische Faktenerkennung (Fact Recognition, Event Recognition). Es werden auch kritische Hintergrundfragen aufgegriffen. Das Problem der zu hohen Fehlerrate und der zu geringen Performanz automatischer Verfahren wird diskutiert. Zwei Beispiele aus der Praxis werden vorgestellt: Erstens das Forschungsprojekt OntoGene der Universität Zürich, in dem Protein-Protein-Interaktionen als Relationstripel aus der Fachliteratur extrahiert werden, und zweitens ein ontologiebasierter Tag-Recommender, der die manuelle Vergabe von Schlüsselwörtern an Wissensressourcen unterstützt.

Links and resources

DOI:
10.1007/BF03340436
BibTeX key:
SchneiderZimmermann10hmd
search on:

Comments and Reviews  
(0)

There is no review or comment yet. You can write one!

Tags


Cite this publication