Textinterpretation Muster

Während die Arten des Lesens und Diskutierens von Texten zu Diskussionszwecken getrennt werden können und es relativ einfach ist, zwischen den resultierenden Formen der Diskussion zu unterscheiden, überschneiden sich diese Lesetechniken in der Praxis. Jeder Text kann und wird auf verschiedenen Ebenen des Verständnisses auf einmal gelesen werden. Wir können nicht verstehen, was ein Text sagt, ohne Beziehungen zwischen Sätzen zu erkennen. Wir können nicht einmal Sätze verstehen, ohne Rückschlüsse zu ziehen, die über die Wörter auf der Seite hinausgehen. Beobachtungen und Realisierungen auf jeder Leseebene unterstützen und lösen Beobachtungen auf einer anderen immer wieder aus. Beobachtungen, die für alle drei Reaktionsformen charakteristisch sind, können in eine Interpretation einbezogen werden. Hennig L, Umbrath W, Wetzker R (2008) Ein ontologiebasierter Ansatz zur Textzusammenfassung. In: IEEE/WIC/ACM International Joint Conference on Web Intelligence (WI) and Intelligent Agent Technology (IAT), vol 3. Ieee. Sydney, NSW, Australien, S.

291–294 Deep Learning ist eine Reihe von Algorithmen und Techniken, die von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert sind. Diese Algorithmen verwenden riesige Mengen an Trainingsdaten (Millionen von Beispielen), um semantisch reiche Darstellungen von Texten zu erzeugen, die dann in maschinelle Lernmodelle unterschiedlicher Art eingespeist werden können, die viel genauere Vorhersagen treffen als herkömmliche Machine Learning-Modelle: Textanalyse kann ihre KI-Flügel auf eine Reihe von Texten ausdehnen, abhängig von den gewünschten Ergebnissen. Es kann angewendet werden auf: Textanalyse ist der Prozess der Gewinnung strukturierter Kenntnisse aus natürlichen Sprachtexten. Es ist die Grundlage von Natural Language Processing (NLP) und als solche, wenn Sie eine NLP-Lösung erstellen, müssen Sie unweigerlich Textanalyse lernen. Das Text Mining in WEKA Cookbook enthält text-miningspezifische Anweisungen für die Verwendung von Weka. In diesem Abschnitt sehen wir uns verschiedene Tutorials für die Textanalyse in den wichtigsten Programmiersprachen für maschinelles Lernen an, die wir oben aufgeführt haben. In CPA wird nicht versucht, die Bedeutung eines Verbs oder Substantivs direkt als ein Wort für sich zu identifizieren. Stattdessen werden Bedeutungen mit prototypischen Satzkontexten verknüpft.

Konkordanzlinien werden in semantisch motivierte syntagmatische Muster gruppiert. Die Zuordnung einer “Bedeutung” zu jedem Muster ist ein sekundärer Schritt, der in enger Abstimmung mit der Zuordnung von Konkordanzlinien zu Mustern durchgeführt wird. Die Identifizierung eines syntagmatischen Musters ist kein automatisches Verfahren, es erfordert eine Menge lexikographischer Kunst. Zu den schwierigsten lexikographischen Entscheidungen gehört die Auswahl eines angemessenen Verallgemeinerungsniveaus, auf deren Grundlage Die Sinne zu unterscheiden sind. Man könnte zum Beispiel sagen, dass das intransitive Verb abate nur einen Sinn hat (“weniger in der Intensität werden”), oder man könnte Sturmabklingen von politischen Protesten trennen, mit der Begründung, dass die beiden Kontexte unterschiedliche Auswirkungen haben. Das ist ein einfaches Beispiel, aber in komplexeren Fällen (z. B.