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Volltext vs. abgeleitetes Textformat: Systematische Evaluation der Performanz von Topic Modeling bei unterschiedlichen Textformaten mit Python

Kocula, Martin


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    <dct:description>&lt;p&gt;Abgeleitete Textformate bergen das Potenzial, allgemein verf&amp;uuml;gbare Korpora zu erstellen und zu publizieren, die urheberrechtlich weitgehend unbedenklich sind. In dieser Masterarbeit werden Hypothesen &amp;uuml;ber die Eignung dieser Textformate f&amp;uuml;r Topic Modeling aufgestellt und &amp;uuml;berpr&amp;uuml;ft. Hierf&amp;uuml;r wird eine in Python geschriebene Pipeline implementiert, die den Volltext schrittweise in mehrere Textformate uwandelt und daraus Topic Modelle erzeugt. Anschlie&amp;szlig;end werden zur Bewertung der Topics ihre Koh&amp;auml;renzen errechnet und verglichen. Das verwendete Korpus besteht zum Zwecke der Nachvollziehbarkeit aus gemeinfreien englischen Romanen aus dem 19. und 20. Jahrhundert.&lt;/p&gt;</dct:description>
    <dct:description>Diese Arbeit wurde in enger Zusammenarbeit mit der Firma "parsQube GmbH" in Karlsruhe angefertigt. Web-Version verfügbar unter https://www.parsqube.de/publikationen/volltext-vs-abgeleitetes-textformat/</dct:description>
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