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Die gute Nachricht ist, dass MonkeyLearn eine einfache und benutzerfreundliche Plattform bietet, um ihre eigenen Textanalysemodelle zu erstellen, ohne Programmieren zu benötigen oder über kenntnisses oder Erfahrung beim maschinellen Lernen zu verfügen. corpus_reshape(), für die Segmentierung von Texten in vordefinierte syntaktische Einheiten wie Sätze, Absätze oder feste Längenblöcke 1Während dieses 2010 erschienene Buch nicht mehr neu ist, bleibt das Thema, das es behandelt, ein Schwerpunkt von großem Interesse in den Gemeinschaften von Forschern, die sich mit Corpus Linguistik, Fachdiskurs und Textanalyse beschäftigen. Keyness und Keyness-Analyse sind seit langem ein Interessensgebiet, weil sie einen Weg zur Textanalyse auf der Grundlage der Corpus-Linguistik sowie informationsbasiertes Abrufen bieten, das sowohl auf Textanalyse als auch auf Korpuslinguistik basiert. Technologische Innovationen mit der Schaffung neuer Software für die Keyword-Analyse sind ein weiterer Faktor, der einen Anstieg des Interesses für diesen Forschungsbereich erklärt. Das Buch wird von zwei großen Autoren in der Domäne mit unterschiedlichen Perspektiven herausgegeben. Marina Bondi ist Professorin für Anglistik und Übersetzung an der Universität Modena und Reggio Emilia (Italien) und ihr Forschungsansatz verbindet Diskursanalyse und Korpuslinguistik mit einem Fokus auf Sprachvariation und Phraseologie. Mike Scott von der University of Liverpool (UK) ist der Entwickler der bekannten Software Wordsmith, die sein Autor als “eine integrierte Suite von Programmen zum Betrachten des Sichs von Wörtern in Texten” präsentiert. Daher bietet das Buch eine interessante Kombination aus einer weiten Perspektive auf Korpuslinguistik, Textanalyse und Informationsabruf einerseits und einem pragmatischen und experimentellen Ansatz von Korpus und Text andererseits. 31 Das Konzept der Keyness ist jedoch – obwohl es offensichtlich operationell ist – schwer fassbar und facettenreich. Ob es die “Überheitsfähigkeit” des Textes signalisiert oder auf die Textstruktur zeigt, ob der Schlüssel konzeptionell oder organisatorisch ist, die Definition der Natur der Keyness erfordert natürlich weitere Forschung.

Zu verstehen, “wie Worte mit der Welt zusammenhängen” (Searle 1969) ist ein ehrgeiziges Ziel. Über die Frequenzanalyse hinaus benötigen wir mehr Informationen über ihre Textstrukturierungsrolle und ihre Interaktion mit Textmusterung und Phraseologie. Wie Mike Scott es ausdrückt (S. 44): Extraktoren werden manchmal bewertet, indem die gleichen Standardleistungsmetriken berechnet werden, die wir oben für die Textklassifizierung erläutert haben, nämlich Genauigkeit, Genauigkeit, Rückruf und f1-Score. Diese Metriken berücksichtigen jedoch keine teilgenauen Übereinstimmungen von Mustern. Damit ein extrahiertes Segment ein echtes Positiv für ein Tag ist, muss es perfekt zu dem Segment passen, das extrahiert werden sollte. Das folgende Muster erkennt z. B. die meisten E-Mail-Adressen in einem Text, wenn sie Leerzeichen vorangestellt und gefolgt werden: Kreuzvalidierung wird häufig verwendet, um die Leistung von Textklassifikatoren zu bewerten. Die Methode ist einfach. Zunächst wird der Trainingsdatensatz nach dem Zufallsprinzip in eine Reihe von Teilmengen gleicher Länge aufgeteilt (z.

B. 4 Teilmengen mit jeweils 25 % der ursprünglichen Daten). Dann werden alle Teilmengen mit Ausnahme einer verwendet, um einen Klassifizierer zu trainieren (in diesem Fall 3 Teilmengen mit 75 % der ursprünglichen Daten), und dieser Klassifizierer wird verwendet, um die Texte in der verbleibenden Teilmenge vorherzusagen.