Einführung in die Informationswissenschaft

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N-Gramme • Geschichte Informationslinguistik – geht auf Claude Shannon (1948) zurück – für das Information Retrieval nutzbar gemacht u.a. von Norbert Henrichs (1975) und M.Damashek (1995) – es gibt diverse IR-Systeme auf N-Gramm-Basis; z.B. HAIRCUT (Hopkins Automated Information Retriever for Combing Unstructured Text) von James Mayfield et al. 2000 – besonders stark bei asiatischen Sprachen (wegen der nicht eindeutigen Leerzeichen) Claude Shannon: A mathematical theory of communication.- In: Bell System Technical Journal 27 (1948), 379-423 und 623-656. M. Damashek: Gauging similarity with n-grams. Language-independent categorization of text. – In: Science 267 (1995), 843-848. J. Mayfield; P. McNamee; C. Piatko: The JHU/APL HAIRCUT system at TREC-8. – In: E.M. Voorhees; D.K. Harman (Hrsg.): Proceedings of the 8th Text REtrieval Conference. – Gaithersbury: NTIS, 2000, 445-452. HHU Düsseldorf, WS 2004/05 Einführung in die Informationswissenschaft 154
N-Gramme Informationslinguistik • Zerlegung von Buchstabenfolgen innerhalb eines Textes (einschl. Leerzeichen) in Folgen von n Zeichen • Anzahl der N-Gramme ist begrenzt: |Alphabet| n Bsp.: deutsches Alphabet: 26 Zeichen plus Leerzeichen bei n=3 27 3 = 19.683 3-Gramme bei n=4 27 4 = 531.441 4-Gramme bei n=5 27 5 = 14.348.907 5-Gramme • Vergleich: arbeitet man mit Worten, so ist deren Anzahl (zumindest prinzipiell) unendlich groß HHU Düsseldorf, WS 2004/05 Einführung in die Informationswissenschaft 155
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