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Abstract

Wir werden einmal die Grundlagen des Text-Mining-Systems bei IBM darstellen, dann werden wir das Projekt etwas umfangreicher und deutlicher darstellen, da kennen wir uns aus. Von daher haben wir zwei Teile, einmal Heidelberg, einmal Hamburg. Noch einmal zur Technologie. Text-Mining ist eine von IBM entwickelte Technologie, die in einer besonderen Ausformung und Programmierung für uns zusammengestellt wurde. Das Projekt hieß bei uns lange Zeit DocText Miner und heißt seit einiger Zeit auf Vorschlag von IBM DocCat, das soll eine Abkürzung für Document-Categoriser sein, sie ist ja auch nett und anschaulich. Wir fangen an mit Text-Mining, das bei IBM in Heidelberg entwickelt wurde. Die verstehen darunter das automatische Indexieren als eine Instanz, also einen Teil von Text-Mining. Probleme werden dabei gezeigt, und das Text-Mining ist eben eine Methode zur Strukturierung von und der Suche in großen Dokumentenmengen, die Extraktion von Informationen und, das ist der hohe Anspruch, von impliziten Zusammenhängen. Das letztere sei dahingestellt. IBM macht das quantitativ, empirisch, approximativ und schnell. das muss man wirklich sagen. Das Ziel, und das ist ganz wichtig für unser Projekt gewesen, ist nicht, den Text zu verstehen, sondern das Ergebnis dieser Verfahren ist, was sie auf Neudeutsch a bundle of words, a bag of words nennen, also eine Menge von bedeutungstragenden Begriffen aus einem Text zu extrahieren, aufgrund von Algorithmen, also im Wesentlichen aufgrund von Rechenoperationen. Es gibt eine ganze Menge von linguistischen Vorstudien, ein wenig Linguistik ist auch dabei, aber nicht die Grundlage der ganzen Geschichte. Was sie für uns gemacht haben, ist also die Annotierung von Pressetexten für unsere Pressedatenbank. Für diejenigen, die es noch nicht kennen: Gruner + Jahr führt eine Textdokumentation, die eine Datenbank führt, seit Anfang der 70er Jahre, da sind z.Z. etwa 6,5 Millionen Dokumente darin, davon etwas über 1 Million Volltexte ab 1993. Das Prinzip war lange Zeit, dass wir die Dokumente, die in der Datenbank gespeichert waren und sind, verschlagworten und dieses Prinzip haben wir auch dann, als der Volltext eingeführt wurde, in abgespeckter Form weitergeführt. Zu diesen 6,5 Millionen Dokumenten gehören dann eben auch ungefähr 10 Millionen Faksimileseiten, weil wir die Faksimiles auch noch standardmäßig aufheben.

Source

Medien-Informationsmanagement: Archivarische, dokumentarische, betriebswirtschaftliche, rechtliche und Berufsbild-Aspekte. Hrsg.: Marianne Englert u.a

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