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In-Depth Information
Möglicher Rückkopplungsprozess
Anfrage-
repräsentation
Anfrage
„Matching“
Ergebnis
Dokument-
repräsentation
Dokumente
Abbildung 3-2:
Verallgemeinertes Modell der Anfragebearbeitung beim Information Retrieval
(Quelle: (Henrich 2008, 40))
3.2.4
Computerlinguistik
Die maschinelle Verarbeitung natürlicher Sprache ist Teil der Computerlinguistik (engl. Natu-
ral Language Processing), die auch maschinelle Sprachverarbeitung genannt wird (Amtrup
2010, 2; Carstensen et al. 2010, 1; Hotho/Nürnberger/Paaß 2005, 24) und den Überschnei-
dungsbereich zwischen Informatik und Linguistik bildet (Carstensen et al. 2010, 1;
Renz/Franke 2003, 2). Dabei werden die Teilbereiche der Linguistik wie Syntax, Semantik
und Pragmatik sowie die Morphologie in die Betrachtung einbezogen (Amtrup 2010, 11f.;
Renz/Franke 2003, 3). Im Gegensatz zu Phonetik und Phonologie, die sich mit den artikulato-
rischen Merkmalen und der Lautstruktur natürlicher Sprachen befasst (Amtrup 2010, 12;
Kappler 2006, 1), sind sie insbesondere für das Text Mining (siehe Kapitel 3.6) von Bedeu-
tung (Siegmund 2006, 48).
3.3
Vorgehensmodelle für das KDD
Wie bei vielen anderen Aktivitäten auch, sind für das Knowledge Discovery in Databases
verschiedene Modelle entwickelt und veröffentlicht worden, die das Vorgehen und somit den
Prozess der Durchführung solcher Vorhaben darstellen. Vorgehensmodelle im Allgemeinen
beschreiben dabei die einzelnen Phasen und strukturieren die einzelnen Maßnahmen. Solche
Modelle werden auch für organisatorische Gestaltungsprozesse herangezogen (Grochla 1982,
44f.). Da diese oftmals in Organisationen als Projekte bearbeitet werden, kann auf die Be-
schreibung von Schmidt (2001, 40-69) zurückgegriffen werden. Dort wird für den Projektab-
lauf ein Vorgehensmodell dargestellt, welches als zeitlicher Leitfaden dient und dadurch auch
die Ablauforganisation von Organisationsprojekten regelt. Jedoch müssen die verwendeten
Standardvorgehensmodelle situations- und aufgabengerecht angepasst werden (Schmidt 2001,
41).
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