Article952: Unterschied zwischen den Versionen
K (Added from ontology) |
K (Added from ontology) |
||
| Zeile 38: | Zeile 38: | ||
|Projekt= | |Projekt= | ||
|Forschungsgruppe= | |Forschungsgruppe= | ||
| + | }} | ||
| + | {{Forschungsgebiet Auswahl | ||
| + | |Forschungsgebiet=Text Mining | ||
}} | }} | ||
{{Forschungsgebiet Auswahl | {{Forschungsgebiet Auswahl | ||
| Zeile 47: | Zeile 50: | ||
{{Forschungsgebiet Auswahl | {{Forschungsgebiet Auswahl | ||
|Forschungsgebiet=Natürliche Sprachverarbeitung | |Forschungsgebiet=Natürliche Sprachverarbeitung | ||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
}} | }} | ||
Version vom 10. September 2009, 19:33 Uhr
An Ontology-based Framework for Text Mining
An Ontology-based Framework for Text Mining
Veröffentlicht: 2005 Mai
Journal: LDV Forum - GLDV Journal for Computational Linguistics and Language Technology
Nummer: 1
Seiten: 87-112
Verlag: Gesellschaft für linguistische Datenverarbeitung
Volume: 20
Bemerkung: Alexander Mehler, Andreas Wolff (eds.)
Nicht-referierte Veröffentlichung
Kurzfassung
Structuring of text document knowledge frequently appears either by ontologies
and metadata or by automatic (un-)unsupervised text categorization.
This paper describes our integrated framework OTTO (OnTology-based
Text mining framewOrk). OTTO uses text mining to learn the target ontology
from text documents and uses then the same target ontology in order to improve the effectiveness of both supervised and unsupervised text categorization approaches.
ISSN: 0175-1336
VG Wort-Seiten: 25
Maschinelles Lernen, Text Mining, Ontology Learning, Natürliche Sprachverarbeitung