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Kurzbeschreibung
Ein großer Teil des Weltwissens befindet sich in Form digitaler Texte im Internet oder in Intranets. Heutige Suchmaschinen nutzen diesen Wissensrohstoff nur rudimentär: Sie können semantische Zusammen-hänge nur bedingt erkennen. Alle warten auf das semantische Web, in dem die Ersteller von Text selbst die Semantik einfügen. Das wird aber noch lange dauern. Es gibt jedoch eine Technologie, die es bereits heute ermöglicht semantische Zusammenhänge in Rohtexten zu analysieren und aufzubereiten. Das Forschungsgebiet "Text Mining" ermöglicht es mit Hilfe statistischer und musterbasierter Verfahren, Wissen aus Texten zu extrahieren, zu verarbeiten und zu nutzen. Hier wird die Basis für die Suchmaschinen der Zukunft gelegt.
Der Verlag über das Buch
Endlich ist es da: Das erste deutsche Lehrbuch zu einer bahnbrechenden Technologie: Text Mining: Wissensrohstoff Text Konzepte, Algorithmen, Ergebnisse Ein großer Teil des Weltwissens befindet sich in Form digitaler Texte im Internet oder in Intranets. Heutige Suchmaschinen nutzen diesen Wissensrohstoff nur rudimentär: Sie können semantische Zusammen-hänge nur bedingt erkennen. Alle warten auf das semantische Web, in dem die Ersteller von Text selbst die Semantik einfügen. Das wird aber noch lange dauern. Es gibt jedoch eine Technologie, die es bereits heute ermöglicht semantische Zusammenhänge in Rohtexten zu analysieren und aufzubereiten. Das For-schungsgebiet "Text Mining" ermöglicht es mit Hilfe statistischer und musterbasierter Verfahren, Wissen aus Texten zu extrahieren, zu verarbeiten und zu nutzen. Hier wird die Basis für die Suchmaschinen der Zukunft gelegt. Was fällt Ihnen bei dem Wort "Stich" ein? Die einen denken an Tennis, die anderen an Skat. Die verschiedenen Zusammenhänge können durch Text Mining automatisch ermittelt und in Form von Wortnetzen dargestellt werden. Welche Begriffe stehen am häufigsten links und rechts vom Wort "Festplatte"? Welche Wortformen und Eigennamen treten seit 2001 neu in der deutschen Sprache auf? Text Mining beantwortet diese und viele weitere Fragen. Tauchen Sie mit diesem Lehrbuch ein in eine neue, faszinierende Wissenschaftsdisziplin und entdecken Sie neue, bisher unbekannte Zusammenhänge und Sichtweisen. Sehen Sie, wie aus dem Wissensrohstoff Text Wissen wird! Dieses Lehrbuch richtet sich sowohl an Studierende als auch an Praktiker mit einem fachlichen Schwerpunkt in der Informatik, Wirtschaftsinformatik und/oder Linguistik, die sich über die Grundlagen, Verfahren und Anwendungen des Text Mining informieren möchten und Anregungen für die Implementierung eigener Anwendungen suchen. Es basiert auf Arbeiten, die während der letzten Jahre an der Abteilung Automatische Sprachverarbeitung am Institut für Informatik der Universität Leipzig unter Leitung von Prof. Dr. Heyer entstanden sind. Eine Fülle praktischer Beispiele von Text Mining-Konzepten und -Algorithmen verhelfen dem Leser zu einem umfassenden, aber auch detaillierten Verständnis der Grundlagen und Anwendungen des Text Mining. Folgende Themen werden behandelt: Wissen und Text Grundlagen der Bedeutungsanalyse Textdatenbanken Sprachstatistik Clustering Musteranalyse Hybride Verfahren Beispielanwendungen Anhänge: Statistik und linguistische Grundlagen 360 Seiten, 54 Abb., 58 Tabellen und 95 Glossarbegriffe Mit kostenlosen e-learning-Kurs "Schnelleinstieg: Sprachstatistik" Zusätzlich zum Buch gibt es in Kürze einen Online-Zertifikats-Kurs mit Mentor- und Tutorunterstützung.
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Kundenrezensionen
Die hilfreichsten Kundenrezensionen
3 von 3 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Format:Taschenbuch
Auf Empfehlung eines Freundes, seines Zeichens Computerlinguist, habe ich mir vor einiger Zeit dieses Buch zugelegt und es nicht bereut. Es ist sehr anschaulich, erfreulich gut strukturiert (gut, das sollte man bei dem Thema auch erwarten ;) und bietet eine gute Einführung in wichtige Bereiche des Textminings. Besondere mathematische Vorkenntnisse sind nicht vonnöten, will man tiefer einsteigen aber natürlich zu empfehlen.
Eine Besonderheit ist eine Form der Referenzierung auf andere Kapitel im Buch, die am Anfang etwas ungewohnt ist, aber mit der Zeit ein schnelles Wechseln zwischen aufeinander aufbauenden Inhalten erleichtert.
Nach der Lektüre sollte man wissen, wie ein Korpus aufgebaut werden kann, wie Kookkurrenzen und Clustering funktionieren und vieles mehr. Kurze Einführungen in Linguistik und Statistik vervollständigen das sehr gute Bild.
Eine Besonderheit ist eine Form der Referenzierung auf andere Kapitel im Buch, die am Anfang etwas ungewohnt ist, aber mit der Zeit ein schnelles Wechseln zwischen aufeinander aufbauenden Inhalten erleichtert.
Nach der Lektüre sollte man wissen, wie ein Korpus aufgebaut werden kann, wie Kookkurrenzen und Clustering funktionieren und vieles mehr. Kurze Einführungen in Linguistik und Statistik vervollständigen das sehr gute Bild.
Format:Taschenbuch
Wer eine praktikable Einführung zum Thema Text Mining sucht, ist mit diesem Titel gut beraten. Das Buch lässt sich mit einfachen mathematischen Kenntnissen fast in einem Rutsch mühelos durchlesen. - dementsprechend fehlt dem einen oder anderen Leser möglicherweise eine Tiefe.
Für einen flotten Einstieg in das Thema Text Mining habe ich jedoch bisher nichts Besseres entdeckt. Wer akademisch tiefer in das Thema einsteigen will, sollte möglicherweise nach einem anderen Buch Ausschau halten.
Für einen flotten Einstieg in das Thema Text Mining habe ich jedoch bisher nichts Besseres entdeckt. Wer akademisch tiefer in das Thema einsteigen will, sollte möglicherweise nach einem anderen Buch Ausschau halten.
Format:Taschenbuch
Ich beschäftige mich innerhalb meines Informatikstudiums mit Text Mining und kann das Buch mit gutem Gewissen weiterempfehlen. Nach kurzem und sanftem Einstieg gehts gleich zur Sache. Für meinen Geschmack wurde alles in ausreichendem Maße und trotzdem knapp erklärt sowie didaktisch gut verpackt. Vorwissen ist nützlich, aber nicht notwendig. Im Anhang findet sich eine umfangreiche Literaturliste bzw. Quellenangaben sowie Auffrischungen aus Bereichen wie Statistik, Graphentheorie, etc.
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