Bachelor Thesis BCLR-2017-86

BibliographyLink, Marco: Erschließen von Freitextfeldern mittels Text Mining und die Qualität der gewonnenen Informationen.
University of Stuttgart, Faculty of Computer Science, Electrical Engineering, and Information Technology, Bachelor Thesis No. 86 (2017).
75 pages, german.
CR-SchemaH.3.3 (Information Search and Retrieval)
I.2.7 (Natural Language Processing)
Abstract

Vermehrt fallen innerhalb von Firmen neben den einfach auszuwertenden strukturierten Daten, auch unstrukturierte Daten in Form von Freitexten an. In dieser Ausarbeitung werden Techniken zur Strukturierung von Freitexten sowie verwandte Arbeiten und Vor- und Nachteile der Nutzung von Freitexten vorgestellt. Der Fokus liegt auf der Repräsentation der Daten als Vektoren und der Filterung von Stoppwörtern. Außerdem wird ein Prototyp zum Clustern von Freitextfeldern vorgestellt und auf einen Datensatz der NHTSA angewendet. Durch die Anwendung des Prototyps auf den NHTSA-Datensatz wird geklärt, inwiefern dieser Informationen in den Freitextfelder enthält, die nicht in den strukturierten Daten enthalten sind. Und ob das Clustering zu vollständigeren Informationen, das heißt zur erhöhter Datenqualität führt. Die Beantwortung geschieht durch Datenanalysen auf den vom Prototyp erweiterten Datensatz. Eine zusätzliche Anwendung und Auswertung des Prototyps, findet auf einen Datensatz aus der Industrie statt.

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Volltext
Department(s)University of Stuttgart, Institute of Parallel and Distributed Systems, Applications of Parallel and Distributed Systems
Superviser(s)Mitschang, Prof. Bernhard; Kiefer, Cornelia
Entry dateDecember 3, 2018
   Publ. Department   Publ. Institute   Publ. Computer Science