# Abstract/Planung der Seminararbeit zu "Text Mining

**Sascha Zhu**

**10.05.2023**

## Gliederung

1. Einleitung und Begriffsbestimmung

2. Text Mining Prozess

3. Verwendung von NLP-Methoden für das Text-Mining

   3.1 Morphologische Textanalyse

   3.2 Syntaktische Textanalyse

   3.3 Semantische Textanalyse

4. Ontologien und Text Mining

   4.1 Verwendung von Ontologien als Grundlage der Textanalyse

   4.2 Generierung von Ontologien mittels Text Mining ("ontology generation"/"ontology learning" )

5. Sentiment-Analyse als Teilgebiet des Text-Minings

6. Zusammenfassung und Ausblick

Die Seminararbeit zu "Text Mining" soll in die oben genannten sechs Abschnitte gegliedert werden.

Nach einer Einleitung, in der der Begriff "Text Mining" näher definiert wird und gegenüber "Data-Mining" und
"Computational Linguistics" abgegrenzt wird, folgt der zweite Abschnitt zum Text Mining Prozess, der nach Hippner u.
Rentzmann (2006) in die folgenden sechs Schritte eingeteilt wird: (a) Aufgabendefinition; (b) Dokumentenselektion; (c)
Dokumentenaufbereitung; (d) Untersuchung mit Text-Mining-Methoden; (e) Interpretation und Evaluation; (f) Anwendung der
Ergebnisse.

Im darauffolgenden dritten Abschnitt zur Verwendung von NLP-Methoden für das Text-Mining werden die drei Phasen des
Natural Language Processing (NLP), d.h. die morphologische, syntaktische und semantische Textanalyse, näher
dargestellt, wobei der Schwerpunkt auf den semantischen Analysetechniken wie z.B. "Word Sense Disambiguation" (WSD) und
"Named Entity Recognition" (NED) liegen soll.

Der vierte Abschnitt soll sich dem Thema "Ontologien und Text Mining" widmen. Einerseits können Ontologien, die
domänenspezifisches Wissen abbilden, als Grundlage für NLP-Methoden dienen, um etwa die semantische Textanalyse zu
verbessern. Andererseits können mittels Text Mining automatisch bzw. semi-automatisch Ontologien als Repräsentation der
Text-Mining-Ergebnisse erstellt werden ("ontology generation"/"ontology learning").

Im vorletzten, fünften Analyse soll die Sentiment-Analyse als Teilgebiet des Texts Mining durchleuchtet werden. Dieser
Abschnitt soll den Schwerpunkt der gesamten Seminararbeit darstellen. Die Methodik, Funktionsweise, Varianten und Use
Cases der Sentiment Analyse sollen anhand ausgewählter Beispiele erläutert werden. Zudem sollen auch bekannte
Sentiment-Analyse-Tools wie z.B. FinBERT, VADER, SentiWS etc. näher beschrieben werden.

Am Ende der Seminararbeit soll der sechste Abschnitt eine Zusammenfassung liefern und einen Ausblick darüber geben, in
welche Richtung die zukünftige Entwicklung auf dem Gebiet des Text-Minings gehen wird.
