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Wir suchen Sie für eine Masterarbeit im Bereich Text Mining auf Publikationsdaten.

Im wissenschaftlichen Umfeld entstehen täglich große Mengen textueller Informationen in Form von Publikationen, technischen Berichten und andere Dokumente. Diese unterscheiden sich in ihrem Aufbau und Sprache meist sehr von anderen Texten und dokumentieren in der Regel Wissen über Techniken, Beobachtungen, Problemstellungen, etc.

Große Kollektionen solcher Texte enthalten oft auch implizites oder verstecktes Wissen, das nur durch die Kombination mehrerer Texte erkannt werden kann. Beispielsweise kann eine Publikation einen Bezug zwischen ein Verfahren A als Teillösung für ein Problem X herstellen. Eine weitere Teillösung B findet sich in einem anderen Dokument. Durch „Literature-based discovery“ Verfahren kann dann anhand der Analyse von Publikationsdaten das Potential einer vormals nicht bekannten Kombination aus A und B erkannt werden.

Gemeinsam mit Mitarbeitenden aus dem Bereich intelligente und verteilte Systeme untersuchen und entwickeln Sie Text Mining Methoden, insbesondere semantisches Parsen, zur Extraktion wichtiger Konzepte und wichtiger Aussagen aus technischen und wissenschaftlichen Texten sowie deren Beziehungen. Die Ergebnisse Ihrer Arbeit werden dazu verwendet um implizites Wissen in großen Literaturdatenbanken sichtbar und auffindbar zu machen und geben im besten Fall Impulse zu neuen Erkenntnissen und Entwicklungen.