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A text mining framework in R and its applications

by Feinerer, Ingo

Abstract (Summary)
Text Mining hat sich zu einer etablierten Disziplin sowohl in der Forschung als auch in der Industrie entwickelt. Dennoch fehlt es vielen Text Mining Umgebungen an einfacher Erweiterbarkeit und sie bieten nur wenig Unterstützung zur Interaktion mit statistischen Rechenumgebungen. Aus dieser Motivation heraus wird in dieser Dissertation eine Text Mining Infrastruktur für die statistische Rechenumgebung R vorgestellt, die fortgeschrittene Methoden zur Manipulation von Textkorpora und deren Metadaten, zu Verarbeitungsschritten, zum Arbeiten mit Dokumenten, und zum Datenexport bietet. Es wird dargelegt, wie etablierte Text Mining Techniken mit der vorgestellten Infrastruktur durchgeführt werden können. Dazu wird auch gezeigt wie man diese Techniken einsetzt um gängige Aufgaben des Text Mining durchzuführen. Der zweite Teil dieser Arbeit ist realistischen Anwendungen aus diversen Themenbereichen unter Nutzung der präsentierten Text Mining Infrastruktur gewidmet. Die erste Anwendung zeigt die Durchführung einer anspruchsvollen Analyse auf Daten einer E-Mail Verteilerliste. Die zweite Anwendung offenbart das Potential von Text Mining Methoden für den elektronischen Handel vorallem im sogenannten Business-to-Consumer Bereich. Das dritte Beispiel beschäftigt sich mit den Vorteilen von Text Mining auf juristischen Dokumenten. Zum Schluss wird eine Anwendung zur Identifikation von Autoren gezeigt, unter Verwendung der im englischsprachigen Raum recht bekannten Geschichten über den Zauberer von Oz. (Autorenref.)
Bibliographical Information:

Advisor:Hornik, Kurt; Hansen, Hans Robert

School:Wirtschaftsuniversität Wien

School Location:Austria

Source Type:Master's Thesis

Keywords:text mining r programm system infrastruktur

ISBN:

Date of Publication:01/01/2008

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