Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/10419/319491 
Year of Publication: 
2025
Series/Report no.: 
IAB-Forschungsbericht No. 13/2025
Publisher: 
Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB), Nürnberg
Abstract: 
Die stetig wachsende Menge digital verfügbarer Textdaten und Fortschritte in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) haben Text Mining zu einer Schlüsseltechnologie gemacht. Die "Temi- Box" ist ein modularer Baukasten für das Text Mining, der die automatisierte Textklassifikation, Themenzuordnung und Clusterbildung erleichtert, ohne dass tiefgehende Programmierkenntnisse erforderlich sind. Entwickelt anhand der Verschlagwortung und Themenzuordnung von Publikationen für die IAB-Infoplattform und finanziert durch EU-Mittel, steht sie als Open-Source-Projekt zur Verfügung. Dieser Forschungsbericht dokumentiert die Entwicklung und Anwendung der Temi-Box, veranschaulicht ihre Nutzungsmöglichkeiten und interpretiert die erzielten Ergebnisse. Text Mining extrahiert Wissen aus unstrukturierten Texten durch Methoden wie Klassifikation und Clustering. Die modular aufgebaute Temi-Box macht etablierte Methoden nutzerfreundlich zugänglich und unterstützt Anwenderinnen und Anwender durch eine Pipeline-Architektur, die standardisierte Prozesse wie Datenaufbereitung und Modelltraining vereinfacht. Sie integriert sowohl aktuelle als auch traditionelle Ansätze zur Textrepräsentation, wie BERT und TF-IDF, und bietet eine Vielzahl von Algorithmen zu Textklassifikation und -clustering, darunter K-Nearest Neighbors (KNN), binäre und multinomiale Klassifikatoren als Schichten in neuronalen Netzen sowie K-Means. Verschiedene Evaluationsmetriken ermöglichen es, die Leistung des Modells zu bewerten und unterschiedliche Ansätze miteinander zu vergleichen. [...]
Abstract (Translated): 
The constantly growing amount of digitally accessible text data and advances in natural language processing (NLP) have made text mining a key technology. The "Temi-Box" is a modular construction kit designed for text mining applications. It enables automated text classification, topic categorization, and clustering without necessitating extensive programming expertise. Developed on the basis of the keywording and topic assignment of publications for the IAB Info Platform and financed by EU funds, it is available as an open source project. This research report documents the development and application of the Temi-Box and illustrates its use and the interpretation of the results obtained. Text mining extracts knowledge from unstructured texts using methods such as classification and clustering. The modular Temi-Box provides users with established methods in a user-friendly way and supports users with a pipeline architecture that simplifies standardised processes such as data preparation and model training. It incorporates both current and traditional approaches to text representation, such as BERT and TF-IDF, and offers a variety of algorithms for text classification and clustering, including K-Nearest Neighbors (KNN), binary and multinomial classifiers as layers in neural networks and K-Means. Various evaluation metrics facilitate the assessment of model performance and the comparison of different approaches. [...]
Subjects: 
Python
Temi-Box
Text Mining
BERT-Modell
Verschlagwortung
Themenzuordnung
Publikationen
Persistent Identifier of the first edition: 
Creative Commons License: 
cc-by-sa Logo
Document Type: 
Research Report

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