Semantisches Clustering durch ein web-mining-basiertes Verfahren ...

Kurzfassung
Beim Card-Sorting-Experiment werden Begriffe in Gruppen eingeteilt. Für dieses
Clustering der Begriffe werden Versuchspersonen benötigt. Diese Arbeit schlägt
ein Verfahren vor, welches Begriffe nach ihrer semantischen Ähnlichkeit automatisch
gruppiert. Hierdurch soll ein ähnliches Ergebnis wie bei einem Card-Sorting-
Experiment erreicht werden.
Das Verfahren bezieht dabei Worthäufigkeiten aus dem Web, um anschließend aus
den Häufigkeiten die Beziehungsstärken der Begriffe mittels Assoziationsmaße zu
berechnen. Aus den berechneten Beziehungsstärken wird ein Graph generiert. Auf
diesen Graphen erfolgt ein Clustering, durch das die Gruppen gebildet werden.
In der Arbeit werden verschiedene Assoziationsmaße und Datengrundlagen verwendet
und die Qualität ihrer Ergebnisse miteinander verglichen. Durch die Berechnung
der Ähnlichkeit von Begriffsvektoren, soll ein besseres Ergebnis erreicht werden. Zur
Evaluation werden die Gruppierungen des Verfahrens denen eines Card-Sorting-
Experimentes gegenübergestellt. Die Evaluationsergebnisse zeigen, das durch das
Verfahren ähnliche Gruppierungen, wie die bei einem Card-Sorting-Experiment, erreicht
werden können. Dabei spielt das gewählte Assoziationsmaß, sowie die Datengrundlage
eine wichtige Rolle.
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