Einleitung: Perspektiven und Positionen des Text Mining

Abstract

Beiträge zum Thema Text Mining beginnen vielfach mit dem Hinweis auf die enorme Zunahme online verfügbarer Dokumente, ob nun im Internet oder in Intranets (Losiewicz et al. 2000; Merkl 2000; Feldman 2001; Mehler 2001; Joachims & Leopold 2002). Der hiermit einhergehenden „Informationsflut“ wird das Ungenügen des Information Retrieval (IR) bzw. seiner gängigen Verfahren der Informationsaufbereitung und Informationserschließung gegenübergestellt. Es wird bemängelt, dass sich das IR weitgehend darin erschöpft, Teilmengen von Textkollektionen auf Suchanfragen hin aufzufinden und in der Regel bloß listenförmig anzuordnen. Das auf diese Weise dargestellte Spannungsverhältnis von Informationsexplosion und Defiziten bestehender IR-Verfahren bildet den Hintergrund für die Entwicklung von Verfahren zur automatischen Verarbeitung textueller Einheiten, die sich stärker an den Anforderungen von Informationssuchenden orientieren. Anders ausgedrückt: Mit der Einführung der Neuen Medien wächst die Bedeutung digitalisierter Dokumente als Primärmedium für die Verarbeitung, Verbreitung und Verwaltung von Information in öffentlichen und betrieblichen Organisationen. Dabei steht wegen der Menge zu verarbeitender Einheiten die Alternative einer intellektuellen Dokumenterschließung nicht zur Verfügung. Andererseits wachsen die Anforderung an eine automatische Textanalyse, der das klassische IR nicht gerecht wird. Der Mehrzahl der hiervon betroffenen textuellen Einheiten fehlt die explizite Strukturiertheit formaler Datenstrukturen. Vielmehr weisen sie je nach Textbzw. Dokumenttyp ganz unterschiedliche Strukturierungsgrade auf. Dabei korreliert die Flexibilität der Organisationsziele negativ mit dem Grad an explizierter Strukturiertheit und positiv mit der Anzahl jener Texte und Texttypen (E-Mails, Memos, Expertisen, technische Dokumentationen etc.), die im Zuge ihrer Realisierung produziert bzw. rezipiert werden. Vor diesem Hintergrund entsteht ein Bedarf an Texttechnologien, die ihren Benutzern nicht nur „intelligente“ Schnittstellen zur Textrezeption anbieten, sondern zugleich auf inhaltsorientierte Text-

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@article{Mehler2005EinleitungPU, title={Einleitung: Perspektiven und Positionen des Text Mining}, author={Alexander Mehler and Christian Wolff}, journal={LDV Forum}, year={2005}, volume={20}, pages={1-18} }