Das CHOICE-Projekt. Automatische Keywordbestimmung E-Book

Daniel Heißenstein

• Herausgeber: GRIN Verlag
• Sprache: Deutsch
• Veröffentlichungsjahr: 2013

Beschreibung

Studienarbeit aus dem Jahr 2013 im Fachbereich BWL - Informationswissenschaften, Informationsmanagement, Note: 1,0, Universität Trier, Veranstaltung: Computerlinguistische Techniken für Digital Humanities/Computerlinguistische Verfahren in der Sprach- und Texttechnologie, Sprache: Deutsch, Abstract: Automatische Annotation ist ein Bereich der Computerlinguistik, der im Zuge neuer Technologien immer mehr an Bedeutung gewinnt. So sind in den letzten Jahren vermehrt Anwendungsgebiete entstanden, die auf Erkenntnisse der linguistischen Forschung zurückgreifen. Das sind unter anderem E-Learning, digitales Publizieren und multimediale Informationssysteme (vgl. Mehler 2004, S.1). Ihre Realisierung erfordert automatische Textanalysen, was auch die Grundlage für weitere Anwendungen, wie Übersetzungstools oder Spracherkennung, ist (ebd.). Besonders wichtig ist dabei die Keywordbestimmung, die sowohl in der Linguistik als auch im SEO-Bereich1 eine große Bedeutung hat (vgl. Damm 2012, S. 11). Dabei ist das Vergeben von Keywords in der Linguistik eher eine „Verschlagwortung“ (Liebert 2013, S.3), bei der Bezeichnungen zur inhaltlichen Beschreibung eines Objekts vergeben werden (ebd.). Die Bedeutung der Schlüsselwörter ist hierbei dynamisch und kann sich je nach Kontext ändern (vgl. Liebert 2013, S.4). Im SEO-Bereich ist ein Keyword ein thematisch relevanter Begriff, der von einer Suchmaschine leicht gefunden werden kann (vgl. Damm 2012, S.12). Schlüsselwörter werden nach Suchmaschinengesichtspunkten geordnet und ausgegeben (ebd.). Der Einfachheit halber wird im weiteren Text nicht zwischen verschiedenen Bedeutungen von „Keywords“ oder „Schlüsselwörtern“ unterschieden. Die nachfolgende Arbeit basiert auf dem Paper „Automatic Annotation Suggestions for Audiovisual Archives: Evaluation Aspects“ (Gazendam et al. 2009), welches sich mit automatischen Annotationsvorschlägen bei audiovisuellen Daten auseinandersetzt. Der Fokus dieser Abhandlung liegt auf Annotationsvorschlägen bei textuellen Daten.