Modeling, Learning, and Processing of Text-Technological Data Structures

Alexander Mehler, Kai-Uwe Kühnberger, Henning Lobin, Harald Lüngen, Angelika Storrer, Andreas Witt (Herausgeber)

Buch | Softcover

XVI, 400 Seiten

2013
Springer Berlin (Verlag)
978-3-642-26944-8 (ISBN)

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Researchers in many disciplines have been concerned with modeling textual data in order to account for texts as the primary information unit of written communication. The book "Modelling, Learning and Processing of Text-Technological Data Structures" deals with this challenging information unit. It focuses on theoretical foundations of representing natural language texts as well as on concrete operations of automatic text processing. Following this integrated approach, the present volume includes contributions to a wide range of topics in the context of processing of textual data. This relates to the learning of ontologies from natural language texts, the annotation and automatic parsing of texts as well as the detection and tracking of topics in texts and hypertexts. In this way, the book brings together a wide range of approaches to procedural aspects of text technology as an emerging scientific discipline.

Dr. Henning Lobin ist am Forschungsbereich 'Document Engineering' an der Fakultät für Linguistik und Literaturwissenschaft der Universität Bielefeld tätig.

Andreas Witt ist Diplom-Wirtschaftsinformatiker und unter dem Stichwort Web Management als selbstständiger Web-Projekt-Manager tätig. Seit 2004 arbeitet er mit webEdition als Lösungsplattform und engagiert sich als Vorstandsmitglied im webEdition e.V. bei der Weiterentwicklung des Open Source CMS.

Part I Text Parsing: Data Structures, Architecture and Evaluation.- Part II Measuring Semantic Distance: Methods, Resources, and Applications.- Part III From Textual Data to Ontologies, from Ontologies to Textual Data.- Part IV Multidimensional Representations: Solutions for Complex Markup.- Part V Document Structure Learning.- Part VI Interfacing Textual Data, Ontological Resources and Document Parsing.

Erscheint lt. Verlag	27.11.2013
Reihe/Serie	Studies in Computational Intelligence
Zusatzinfo	XVI, 400 p.
Verlagsort	Berlin
Sprache	englisch
Maße	155 x 235 mm
Gewicht	635 g
Themenwelt	Geisteswissenschaften ► Sprach- / Literaturwissenschaft ► Sprachwissenschaft
	Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik
	Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Angewandte Mathematik
	Technik
Schlagworte	Computational Intelligence • Document Classification • Document Structure Mining • ontology mining • Text Parsing • Topic Detection and Topic Chaining
ISBN-10	3-642-26944-3 / 3642269443
ISBN-13	978-3-642-26944-8 / 9783642269448
Zustand	Neuware