Zugl.: Magdeburg, Univ., Diss., 2009

Thesis (Ph. D.)--Oregon State University, 1991. / Typescript (photocopy). Includes bibliographical references (leaves 187-193). Also available on the World Wide Web.

Leipzig, Universiẗat, Diss., 2008.

Zugl.: Braunschweig, Techn. Univ., Diss., 2008 / Fälschlich als Bd. 6 der Schriftenreihe bezeichnet

Thesis (Ph.D.)--University of Nebraska-Lincoln, 2005. / Title from title screen (sites viewed on Oct. 18, 2005). PDF text: 100 p. : col. ill. Includes bibliographical references (p. 95-100 of dissertation).

Zugl.: Bochum, University, Diss., 1974.

Universiẗat, Diplomarbeit, 2005--Leipzig.

We present a system to determine content similarity of documents. More specifically, our goal is to identify book chapters that are translations of the same original chapter; this task requires identification of not only the different topics in the documents but also the particular flow of these topics. We experiment with different representations employing n-grams of lexical chains and test these representations on a corpus of approximately 1000 chapters gathered from books with multiple parallel translations. Our representations include the cosine similarity of attribute vectors of n-grams of lexical chains, the cosine similarity of tf*idf-weighted keywords, and the cosine similarity of unweighted lexical chains (unigrams of lexical chains) as well as multiplicative combinations of the similarity measures produced by these approaches. Our results identify fourgrams of unordered lexical chains as a particularly useful representation for text similarity evaluation.

Τις τελευταίες δεκαετίες έχουν παραχθεί ασύλληπτα μεγάλες ποσότητες δεδομένων από διάφορες διεργασίες που έχουν οργανωθεί με χρήση υπολογιστικών συστημάτων. Το μεγαλύτερο βέβαια ποσό των δεδομένων βρίσκεται σε μορφή κειμένων και αυτός ο τύπος των μη δομημένων στοιχείων στερείται συνήθως «τα στοιχεία για τα στοιχεία». Η ανάγκη λοιπόν για την αυτοματοποιημένη εξαγωγή χρήσιμης γνώσης από τεράστια ποσά κειμενικών στοιχείων προκειμένου να βοηθηθεί η ανθρώπινη ανάλυση είναι προφανής. Η εξόρυξη κειμένου (text mining) είναι ένας νέος ερευνητικός τομέας που προσπαθεί να επιλύσει το πρόβλημα της υπερφόρτωσης πληροφοριών με την χρησιμοποίηση των τεχνικών από την εξόρυξη από δεδομένα (data mining), την μηχανική μάθηση (machine learning), την επεξεργασία φυσικής γλώσσας (natural language processing), την ανάκτηση πληροφορίας (information retrieval), την εξαγωγή πληροφορίας (information extraction) και τη διαχείριση γνώσης (Knowledge management). Βασιζόμενοι λοιπόν σε αυτήν την τεχνική εξόρυξης κειμένου παρουσιάζουμε σε αυτή την διπλωματική εργασία μια μεθοδολογία εξαγωγής γνώσης από κείμενο με απώτερο σκοπό την απόδοση της πατρότητας δυο έργων σε συγκεκριμένο συγγραφέα. Το κύριο θέμα ενδιαφέροντος είναι το εξής: είναι η Ιλιάδα και Οδύσσεια έργα του ίδιου ποιητή; Η μεθοδολογία μας βασίζεται στην ανάλυση του «σημαινόμενου» παρά του «σημαίνοντος» στην Ιλιάδα και στην Οδύσσεια. Σε μία πρώτη φάση μετασχηματίζουμε τα δεδομένα: διατηρήθηκαν μόνο τα ουσιαστικά, τα ρήματα, τα επίθετα και τα επιρρήματα τα οποία οργανώθηκαν σε ομάδες συνωνύμων, όπου κάθε ομάδα αντιπροσωπεύει μία έννοια. Επιλέξαμε να κάνουμε ανάλυση των σχέσεων μεταξύ αυτών των εννοιών. Έτσι μετατρέψαμε όλες τις προτάσεις στο κείμενο, σε προτάσεις οι οποίες αποτελούνται μόνο από αυτές τις έννοιες, απαλείφοντας φυσικά τα διπλότυπα. Στη συνέχεια μετασχηματίσαμε το κείμενο σε μια δομημένη μορφή, ώστε να μπορέσουμε να το αποθηκεύσουμε σε «εγγραφές» μιας βάσης δεδομένων. Συγκεκριμένα, θεωρήσαμε συνεχή τμήματα κειμένου σαν τέτοιες «εγγραφές». Πειραματιστήκαμε ορίζοντας είτε μία πρόταση είτε δύο συνεχόμενες ως «εγγραφή», χρησιμοποιώντας τον Apriori αλγόριθμο για να εξάγουμε «κανόνες συσχέτισης» της μορφής «90% των εγγραφών που περιέχουν την έννοια χ περιέχουν και την έννοια y». Εξάγαμε ένα μεγάλο αριθμό ισχυρών συσχετίσεων μεταξύ ίδιων εννοιών και στα δυο ποιήματα (π.χ. «γη»-«άνδρας»). Υπάρχουν επίσης συσχετίσεις μεταξύ διαφορετικών εννοιών (π.χ. «μάχη»-«άνδρας» μόνο στην Ιλιάδα) και διαφορετικές συσχετίσεις για την ίδια έννοια (π.χ. «ήρωας»-«μάχη» στην Ιλιάδα και «ήρωας»-«κατοικία» στην Οδύσσεια). Όμως, δεν βρήκαμε καμία αντίθεση. Αυτά τα αποτελέσματα ενδεχομένως να οδηγούν στο συμπέρασμα ότι ο Όμηρος έγραψε και τα δυο έπη. / What is generally called “the Homeric question” is by far the oldest author-attribution problem. The Homeric question really encompasses several issues, e.g. are the Iliad and Odyssey each work of a single poet? In this paper we try to answer the question using a data mining technique. Data mining is an emerging research area that develops techniques for knowledge discovery in huge volumes of data. Data mining methods have been applied to a wide variety of domains, from market basket analysis to the analysis of satellite pictures and human genomes. More specifically, in this paper, we present an application of data mining in discovering whether a document is ascribed to a writer. Our methodology is based on analyzing rather the content than the syntax. More specifically, we propose a technique for mining association rules, in order to analyze associations amongst concepts. We, also demonstrate the results of the analyses which we have undertaken using this algorithm.

No description available.