Text Mining und dessen Implementierung - Zietzsch, Christian

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Résumé :
In der heutigen Zeit, in der der Umgang mit Informationsressourcen den Alltag bestimmt, ist es wichtig, dass es Systeme gibt, die gew?hrleisten, dass f?r den Nutzer relevante Informationen gesucht und auf die wichtigsten Fakten reduziert werden. Ein Gro?teil der gespeicherten Informationen, welche extrahiert werden sollen, sind dabei in Form von Textdokumenten vorhanden. Zu diesem Zweck gibt es in der Informatik ein Fachgebiet, das es sich zur Aufgabe gemacht hat, Analysewerkzeuge zur Bearbeitung von nat?rlich sprachigen Texten zu entwickeln. Diese Entwicklung hatte ihren Ursprung bereits in den Anf?ngen der Informatik und ist somit eines der ?ltesten Probleme der IT-Branche. Mit der erh?hten Zug?nglichkeit der Informationen steigen die Anforderungen an Informationssysteme, von denen eine automatische Generierung und Aufbereitung von Wissen erwartet wird. Dabei wird die Entwicklung solcher Informationssysteme mit verschiedenen Problemen konfrontiert. Beispielsweise erschwert die schiere Masse an Daten die Auswahl der Informationsquellen. Allein das Volumen des Internets umfasst ca. 75 Mio. Webseiten, ganz zu schweigen von unternehmensinternen Datenbanken, Email-Verkehr und Dokumentenmanagementsysteme, deren Datenvolumen bereits im Jahr 2000 auf 1000 Petabyte gesch?tzt wurde. Da elektronische Medien in der modernen Zeit immer mehr an Bedeutung gewinnen, steigen auch die gespeicherten Informationen in unaufhaltsamem Ma?e fast exponentiell an. Dieser Trend wird auch als Information Overload bezeichnet. Erschwerend dabei ist, dass weder die Inhalte, noch der Zweck des Systems im World Wide Web klar definiert sind. Desweiteren macht die nat?rliche Sprache der einzelnen Informationsquellen zu schaffen. Solang die Daten strukturiert in einer Datenbank vorliegen, k?nnen sie von Informationssystemen ohne Probleme gelesen und die wichtigsten Informationen herausgefiltert werden. Dieses Verfahren ist bekannt unter dem Begriff ?Data-Mining?. Bei nat?rlichen Texten liegt jedoch keine feste Datenstruktur vor, da Semantik und Syntax bei der Informationsgewinnung ber?cksichtigt werden m?ssen. Hinzu kommt noch, dass statistische Methoden eine gro?e Rolle spielen, um die gew?nschten Informationen aus den Texten zu gewinnen. Ohne entsprechende Systeme ist es somit unm?glich, effektiv mit den Informationen aus Texten umzugehen. Eine Technik, die es dennoch erm?glicht Textdatenbanken zu analysieren und Wissen aus unbekannten Texten zu extrahieren, wird als ?Text-Mining? bezeichnet, welches auf den Grundlagen des Data-Mining basiert. Nichts desto trotz stecken die Analyseverfahren noch in den Kinderschuhen, da die enorme F?lle an Informationen und deren differenzierter sprachlicher Aufbau der Entwicklung zu schaffen macht. In dieser Studie geben wir grundlegende Einblicke in das Gebiet des Text-Mining, definieren und beschreiben den Prozess, und erl?utern die Methodik an einem eigens konzipierten Text-Mining-Tools.