Profilerstellung von Menschen mit kognitiven Beeinträchtigungen anhand ihrer mündlichen Sprache. Document Categorization mit dem Maximum-Entropy-Algorithmus (eBook)
Die Ergebnisse der Document Categorization lassen darauf schließen, dass eine Erkennung der genannten Merkmale möglich ist. Dabei zeigte sich bei der Bestimmung des Alters, dass die Ergebnisse am besten sind, wenn man keine Aussagen filtert, die zur Kategorisierung verwendet werden. Bei der Bestimmung des Geschlechts war es förderlich, nur die Aussagen zu nutzen, die sich auf die Exponate beziehen oder welche keine Antworten auf eine zuvor gestellte Frage enthielten.
Für weitere Analysen wurden die korrekt bestimmten Aussagen auf die Häufigkeit genutzter Wörter untersucht. Dabei ließen sich besonders Unterschiede finden, wenn man nach biologischem Geschlecht unterschied. Frauen interessierten sich vermehrt dafür, wo etwas stattfindet und was zu sehen ist, während Männer sich fragten, wie ein Exponat angefertigt wurde.
Insgesamt hat sich gezeigt, dass eine Kategorisierung einzelner Merkmale möglich ist und sich die Interessen nach biologischem Geschlecht in der erhobenen Stichprobe unterscheiden ließen. Ob damit auch eine Profilerstellung zur personalisierten Texterstellung in einfacher Sprache gelingt, müssen weitere Forschungen zeigen.
| Erscheint lt. Verlag | 5.8.2020 |
|---|---|
| Verlagsort | München |
| Sprache | deutsch |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Programmiersprachen / -werkzeuge |
| Schlagworte | Beeinträchtigungen • Categorization • Document • maximum-entropy-algorithmus • Menschen • Profilerstellung • Sprache |
| ISBN-10 | 3-346-21956-9 / 3346219569 |
| ISBN-13 | 978-3-346-21956-5 / 9783346219565 |
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