Details
Abgeleitete Textformate als alternativer, rechtskonformer Zugang. Wie wirkt sich die Manipulation eines Textes auf die Forschungsergebnisse aus?
1. Auflage
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15,99 € |
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| Verlag: | Grin Verlag |
| Format: | |
| Veröffentl.: | 19.08.2022 |
| ISBN/EAN: | 9783346698247 |
| Sprache: | deutsch |
| Anzahl Seiten: | 25 |
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Beschreibungen
Studienarbeit aus dem Jahr 2021 im Fachbereich Informatik - Computerlinguistik, Note: 2,7, Universität Trier, Sprache: Deutsch, Abstract: Die nachfolgende Arbeit hebt die aktuelle Problematik von Forschenden hervor, dessen Forschung sich auf die algorithmische Analyse von großen Textbeständen stützt. Das einleitende Kapitel der Ausarbeitung beschäftigt sich mit dem Urheberrecht und gibt einen Einblick über die Berührungspunkte zwischen Forschung und Urheberrecht. Es beleuchtet die aktuelle Rechtsgrundlage und die damit einhergehende Problematik für Forschende. Insbesondere wird der rechtskonforme Zugang zu geschützten Werken hervorgehoben. Im Zentrum dessen steht die Thematik der abgeleiteten Textformate.
Daraufhin stellt das dritte Kapitel die methodische Grundlage der Ausarbeitung in den Vordergrund. Es verschafft einen Überblick über den Untersuchungsgegenstand und beleuchtet das Vorgehen sowie die Strategie zur Evaluierung der Forschungsergebnisse. Das darauffolgende Kapitel stellt die algorithmische Umsetzung der Transformation des Originals zu einem abgeleiteten Textformat vor. Die Transformierung unterteilt sich hierbei in zwei Schritte: Im ersten Schritt wird der Text unter der Verwendung der Python-Bibliothek "NLTK" vorverarbeitet. Im zweiten Schritt erfolgt die Umwandlung in ein abgeleitetes Textformat unter der Verwendung der Python-Bibliothek "Spacy".
Das fünfte Kapitel stellt einen Algorithmus aus dem Bereich des maschinellen Lernens vor. Die Ergebnisse des Algorithmus dienen als Indikator, um die Verfälschung von Forschungsergebnissen im Kontext von abgeleiteten Textformaten zu ermitteln. Unter der Verwendung des Algorithmus kann das Sentiment des Originaltextes ermittelt werden, dieses dient als Referenz für das erhobene Sentiment der transformierten Texte. Unter Einbezug des Originals kann somit für jedes abgeleitete Textformat im Anschluss der Grad der Verfälschung anhand der Differenz zum Original ermittelt werden. In den letzten Kapiteln werden die Ergebnisse der Sentimentanalyse zusammengefasst und diskutiert.
Im Anschluss erfolgt das Fazit. Die nachfolgende Arbeit soll die Verfälschung von Forschungsergebnissen im Kontext von abgeleiteten Textformaten im Rahmen einer Sentimentanalyse untersuchen.
Daraufhin stellt das dritte Kapitel die methodische Grundlage der Ausarbeitung in den Vordergrund. Es verschafft einen Überblick über den Untersuchungsgegenstand und beleuchtet das Vorgehen sowie die Strategie zur Evaluierung der Forschungsergebnisse. Das darauffolgende Kapitel stellt die algorithmische Umsetzung der Transformation des Originals zu einem abgeleiteten Textformat vor. Die Transformierung unterteilt sich hierbei in zwei Schritte: Im ersten Schritt wird der Text unter der Verwendung der Python-Bibliothek "NLTK" vorverarbeitet. Im zweiten Schritt erfolgt die Umwandlung in ein abgeleitetes Textformat unter der Verwendung der Python-Bibliothek "Spacy".
Das fünfte Kapitel stellt einen Algorithmus aus dem Bereich des maschinellen Lernens vor. Die Ergebnisse des Algorithmus dienen als Indikator, um die Verfälschung von Forschungsergebnissen im Kontext von abgeleiteten Textformaten zu ermitteln. Unter der Verwendung des Algorithmus kann das Sentiment des Originaltextes ermittelt werden, dieses dient als Referenz für das erhobene Sentiment der transformierten Texte. Unter Einbezug des Originals kann somit für jedes abgeleitete Textformat im Anschluss der Grad der Verfälschung anhand der Differenz zum Original ermittelt werden. In den letzten Kapiteln werden die Ergebnisse der Sentimentanalyse zusammengefasst und diskutiert.
Im Anschluss erfolgt das Fazit. Die nachfolgende Arbeit soll die Verfälschung von Forschungsergebnissen im Kontext von abgeleiteten Textformaten im Rahmen einer Sentimentanalyse untersuchen.
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