Semantisches Clustering durch ein web-mining-basiertes Verfahren ...
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A Anhang<br />
A.1 Ergebnisse des semantischen <strong>Clustering</strong>s im Detail<br />
Begriffe<br />
Gruppe1: Hund, Katze, Vogel<br />
Gruppe2: Tee, Löffel, Mineralwasser, Kaffee<br />
Gruppe3: Hose, Hemd, Pullover, Socken<br />
Gruppe4: Nelke, Rose, Tulpe<br />
Gruppe5: Bett, Schrank, Stuhl, Regal, Tisch<br />
Gruppe6: Teller, Fisch, Gabel, Messer<br />
Gruppe7: Apfel, Limonade, Birne, Erdbeere, Orange, Zitrone, Kirsche<br />
Recall: 82,69%, Precision: 78,18%, F-Measure: 80,37%<br />
Tabelle A.1: Bestes Ergebnis Set1, Altavista mit NEAR-Operator + psychologische Assoziationsformel<br />
Begriffe<br />
Gruppe1: Automatische+Rechtschreibprüfung<br />
Gruppe2: Speichern+Unter, Alle+speichern, Drucken, Druckvorschau, Speichern,<br />
Löschen<br />
Gruppe3: Hilfethemen, Rückwärts+suchen, Gehe+zu, Einstellungen, Suchen,<br />
Ersetzen<br />
Gruppe4: Alle+schließen, Rückgängig, Wiederherstellen, Neu, Online+Hilfe,<br />
Beenden, Schließen, Öffnen<br />
Gruppe5: Alles+markieren, Info, Nächstes+Dokument, Fehler+melden, Seite+<strong>ein</strong>richten,<br />
Vorheriges+Dokument, Sprache+festlegen<br />
Gruppe6: Ausschneiden, Rechtschreibung+prüfen, Einfügen, Kopieren, Weitersuchen<br />
Recall: 28,43%, Precision: 32,58% , F-Measure: 30,37%<br />
Tabelle A.2: Bestes Ergebnis Set2, Altavista mit NEAR-Operator + psychologische Assoziationsformel<br />
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