Sachtextanalyse Muster

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Sachtextanalyse Muster

2 Tháng Tám, 2020 Chưa được phân loại 0

Die Verwendung der Textanalyse ist einer der ersten Schritte in vielen datengesteuerten Ansätzen, da der Prozess maschinenlesbare Fakten aus großen Textkörpern extrahiert und es ermöglicht, diese Fakten automatisch automatisch in eine Datenbank oder eine Kalkulationstabelle einzusteigen. Die Datenbank oder die Kalkulationstabelle werden dann verwendet, um die Daten für Trends zu analysieren, eine Zusammenfassung der natürlichen Sprache zu geben oder für Indizierungszwecke in Informationsabrufanwendungen verwendet werden. Als erstes muss ein Textanalysesystem erkennen, welche Einheiten es analysieren wird. Dies wird als Tokenisierung bezeichnet. Mit anderen Worten, Tokenisierung bezieht sich auf den Prozess der Aufteilen einer Zeichenfolge von Zeichen in semantisch sinnvolle Teile, die analysiert werden können (z. B. Wörter), während bedeutungslose Blöcke (z. B. Leerzeichen) verworfen werden. In diesem Satz ist Textanalyse das, was Sie tun, um den Satz in Daten umzuwandeln und den Computern präsentieren zu können, worum es in diesem Text geht: Rom, das Römische Reich. Dann, einmal in der universellen Sprache der Daten präsentiert, kann dieser Satz leicht viele analytische Prozesse eingeben, Text Analytics enthalten.

Mit Text Analytics können Sie eine Schlussfolgerung über den Prozentsatz der Texte ziehen, die Rom im Kontext des Römischen Reiches erwähnen, und nicht im Kontext von Urlauben in Europa, zum Beispiel. Die Europäische Kommission hat die Diskussion der Interessenträger über Text- und Data Mining im Jahr 2013 unter dem Titel “Lizenzen für Europa” erleichtert. [56] Die Tatsache, dass der Fokus auf die Lösung dieser rechtlichen Frage Lizenzen und nicht Beschränkungen und Ausnahmen vom Urheberrecht lag, veranlasste Vertreter von Universitäten, Forschern, Bibliotheken, zivilgesellschaftlichen Gruppen und Open-Access-Verlagen, den Stakeholder-Dialog im Mai 2013 zu verlassen. [57] Alle diese Begriffe beziehen sich auf die partielle Natural Language Processing (NLP), bei der das Endziel nicht darin besteht, den Text vollständig zu verstehen, sondern bestimmte Informationen auf die praktischste Weise von ihm abzurufen. Dies bedeutet, ein gutes Gleichgewicht zwischen den Anstrengungen, die für die Entwicklung und Wartung der analytischen Pipeline erforderlich sind, ihren Rechenkosten und ihrer Leistung (z. B. wie viel Speicher sie benötigt und wie lange es dauert, um ein Dokument zu verarbeiten) und seiner Genauigkeit zu erreichen.