Evaluation von Algorithmen zur Textklassifikation - Carsten Felden; Heiko Bock; André Gräning; Lana Molotowa; Jan Saat (Technische Universität Bergakademie Freiberg, Fakultät für Wirtschaftswissenschaften, 2006)
Die Informationsflut, die dem Entscheidungsträger im Internet aber auch in internen Quellen begegnet, lässt sich nur schwer bewältigen, Daher ist die verfügbare Menge der Informationen zunächst in interessante und uninteressante Informationen zu unterteilen. Dem Entscheidungsträger sind anschließend lediglich die erstgenannten zuzuführen. Dazu werden im Rahmen dieses Arbeitspapiers Algorithmen auf ihre Eignung für eine Klassifikation untersucht. Die erzielten Ergebnisse zeigen, dass die Frage nach der optimalen Kombination der Vorverarbeitungsschritte und der Algorithmen nicht allgemein gültig beantwortet werden kann. Verschiedene Kombinationen, die als viel versprechend erscheinen, müssen entsprechend der Rahmenbedingungen getestet werden, Letztlich ist für den Einzelfall die beste Kombination zu wählen.
Keywords: C60; C80; 330; Text Mining; Information Retrieval; Algorithmus-Evaluation