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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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  "inLanguage": {
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    "name": "German"
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  "description": "<p>Abgeleitete Textformate bergen das Potenzial, allgemein verf&uuml;gbare Korpora zu erstellen und zu publizieren, die urheberrechtlich weitgehend unbedenklich sind. In dieser Masterarbeit werden Hypothesen &uuml;ber die Eignung dieser Textformate f&uuml;r Topic Modeling aufgestellt und &uuml;berpr&uuml;ft. Hierf&uuml;r wird eine in Python geschriebene Pipeline implementiert, die den Volltext schrittweise in mehrere Textformate uwandelt und daraus Topic Modelle erzeugt. Anschlie&szlig;end werden zur Bewertung der Topics ihre Koh&auml;renzen errechnet und verglichen. Das verwendete Korpus besteht zum Zwecke der Nachvollziehbarkeit aus gemeinfreien englischen Romanen aus dem 19. und 20. Jahrhundert.</p>", 
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  "headline": "Volltext vs. abgeleitetes Textformat: Systematische Evaluation der Performanz von Topic Modeling bei unterschiedlichen Textformaten mit Python", 
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    "topic modeling", 
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    "python", 
    "natural language processing", 
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  "@type": "ScholarlyArticle", 
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