Projekt Einsparzähler - TutoriumDokumentwortanalyseHaeufigkeitsanalyseSS18

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Tutorium: Dokumentwortanalyse/Häufigkeitsanalyse

1. Tutoren:

Sebastian Prang


2. Ziel des Tutoriums:

• Verständnisgewinnung über "Bag of Words" Methode

• Worthäufigkeitanalyse an Dokumenten durchführen

• praktische Verwendung der Bag of Words Methode zur Klassifizierung von Dokumenten

3. Adressaten des Lehrangebotes:



4. Teilnahme:



5. Veranstaltungsdatum/-zeit/-ort:


6. Veranstaltungsinhalte:

• Theoretische Einführung in Bag of Words

• Praktische Vorstellung der Umsetzung in Matlab

7. Literaturhinweise:

• https://de.mathworks.com/help/textanalytics/ref/bagofwords.html

8. Aufgaben:

• Grundlagen der "Bag of Words" Methode

• Vokabularerstellung

• Zählung auftretender Wörter

• Erklärung n-gram-model

• Bereinigung der Dokumente

• praktische Umsetzung in Matlab (Voraussetzung: Matlab2017b oder höher)

• Einlesen eines Dokuments

• Bereinigung und Filterung störender Zeichen und Stopwörter

• Erstellung von n-gram-models

• Visuelle Ausgabe des "Bag of Words"

Worthäufigkeiten mit Bag of Words

---

Theorie

Sinn der Worthäufigkeitsanalyse

• Klassifizierung von Dokumenten

• Dokumente in Kategorien einteilen

• Schwerpunkte herausfinden

Bag of Words

• Methode zur Merkmalsextraktion

• relativ einfaches Konzept

• Auflistung und Zählung auftretender Wörter in einem Dokument

• Erstellung des Vokabulars

• Vektoren erstellen

• Grammatik analysieren

Vokabular erstellen

• „Mobile Computing beschäftigt sich mit mobile Applications.“

• „Mobile Computing gehört zu Informatik.“

• „Informatik beschäftigt sich mit Programmieren.“

• -> voc = {„Mobile“,

Präsenz der Worte

• „Mobile Computing gehört zu Informatik.“

• „Mobile“ = 1, „Computing“ = 1, „beschäftigt“ = 0, „sich“ = 0, „mit“ = 0, „Applications“ = 0, „gehört“ = 1, „zu“ = 1, „Informatik“ = 1, „Programmieren“ = 0

• isVoc = [1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0]

Anzahl der Worte

• „Mobile Computing beschäftigt sich mit mobile Applications.“

• „Mobile Computing gehört zu Informatik.“

• „Informatik beschäftigt sich mit Programmieren.“

• voc = {„Mobile“:3, „Computing“:2, „beschäftigt“:2, „sich“:2, „mit“:2, „Applications“:1, „gehört“:1, „zu“:1, „Informatik“:2, „Programmieren“:1};

n – gram – Modell

• dient zur Kontextgewinnung (BoW zunächst kontextlose Aufzählung)

• Bigram: „Mobile Computing“, „Computing beschäftigt“, „beschäftigt sich“

• Trigram: „Mobile Computing beschäftigt“, „Computing beschäftigt sich“

• Generell: n-gram

n – gram – Modell Beispiel

• „Mobile Computing beschäftigt sich mit mobile Applications.“

• „Mobile Computing gehört zu Informatik.“

• bigram = {„Mobile Computing“:2, „Computing beschäftigt“:1, „beschäftigt sich“:1, „Computing gehört“:1, „gehört zu“:1}

• „Mobile Computing“ kommt öfters zusammen vor -> gehört zusammen (Bezeichnung bestehend aus zwei Worten)

Filterung des Vokabulars

• große/viele Dokumente -> großes Vokabular bzw. großer Vektor

• Reduzierung der Vektorgröße bspw. durch:

• ignorieren von „Stopp-Wörtern“ ('und', 'oder', 'doch', 'weil‘, 'an', 'in', 'von‘)

• Reduzierung auf Stammwort (gegangen, ging, geht -> gehen)

• Korrektur falsch geschriebener Wörter

Bag of Words in Matlab

• Einführung der Bag of Words Methoden: Version 2017b

• einfaches Einlesen verschiedener Dokumenttypen möglich

• Methoden zur Bereinigung der Texte bereits vorhanden

• Stopwords allerdings nur auf englisch verfügbar

• Visuelle Darstellung des „bag“ möglich

Ungefilterter Text