In dieser Arbeit wird auf das Text Mining und dessen Zusammenhang mit Wissensmanagement und Semantic Web eingegangen und mit Anwendungsbeispielen der Nutzen des Text Mining in betrieblichem Umfeld vorgestellt.
Angesichts des heutigen Informationsüberflusses ist Text Mining eine Möglichkeit, Prozesse der Informationsverarbeitung und Informationserschließung eines Dokumentes zu unterstützen. Das Text Mining kann einen großen Beitrag zu Wissensmanagement und Semantic Web leisten. Demzufolge bietet Text Mining einen potenziellen Nutzen in unternehmerischem Bereich an.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- 1 Grundlagen des Text Mining
- 1.1 Definitionsansätze
- 1.2 Interdisziplinarität und typische Aufgaben des Text Mining
- 2 Methoden des Text Mining
- 2.1 Textklassifikation
- 2.2 Informationsextraktion
- 3 Übergeordnete Anwendungsbereiche
- 3.1 Wissensmanagement und Text Mining
- 3.2 Text Mining für das Semantic Web
- Fazit und Ausblick
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Seminararbeit untersucht Text Mining aus der betrieblichen Perspektive und beleuchtet dessen Potenzial für Wissensmanagement und Semantic Web. Der Fokus liegt darauf, die vielseitigen Möglichkeiten des Text Mining in unternehmerischen Kontexten aufzuzeigen und einen Überblick über dessen Methoden und Anwendungsbeispiele zu bieten.
- Definition und Interdisziplinarität des Text Mining
- Zusammenhang zwischen Text Mining, Wissensmanagement und Semantic Web
- Methoden des Text Mining, insbesondere Textklassifikation und Informationsextraktion
- Anwendungsbeispiele für Text Mining im betrieblichen Umfeld
- Potenzieller Nutzen des Text Mining für Unternehmen
Zusammenfassung der Kapitel
Das erste Kapitel befasst sich mit der Definition des Text Mining und seinen interdisziplinären Charakter. Es werden verschiedene Definitionsansätze aus unterschiedlichen Forschungsgebieten beleuchtet, die den komplexen Begriff des Text Mining widerspiegeln.
Das zweite Kapitel stellt zwei wichtige Methoden des Text Mining vor: Textklassifikation und Informationsextraktion. Es wird die Funktionsweise dieser Methoden und ihre Algorithmen erläutert, um einen Einblick in die technische Seite des Text Mining zu geben.
Das dritte Kapitel fokussiert sich auf die Anwendungsbereiche des Text Mining im Kontext von Wissensmanagement und Semantic Web. Es werden die Vorteile und Herausforderungen des Text Mining in diesen Bereichen aufgezeigt und anhand von Beispielen aus der Praxis veranschaulicht, wie Text Mining zu einem effektiven Instrument für Unternehmen werden kann.
Schlüsselwörter
Text Mining, Wissensmanagement, Semantic Web, Informationsextraktion, Textklassifikation, betriebliche Anwendung, Datenanalyse, Informationsverarbeitung, Informationserschließung, Knowledge Discovery in Databases (KDD), Information Retrieval (IR).
- Quote paper
- Daniela Rocio Cely Hernandez (Author), 2017, Text Mining und Semantic Web. Eine betriebliche Perspektive, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1050346
