Visual Document Analysis : Towards a Semantic Analysis of Large Document Collections
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2010
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Visuelle Dokumentenanalyse,In Richtung einer semantischen Analyse großer Dokumentenkollektionen
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Dissertation
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Abstract
Viele Daten sind nur in textueller Form verfügbar. Da Text zu den semi-strukturierten Datentypen gehört und natürliche Sprache sich durch erstaunliche Flexibilität und Komplexität auszeichnet, stellt die Entwicklung von automatischen Methoden eine herausfordernde Aufgabe dar.
Der vorliegenden Arbeit liegt ein Framework zur Analyse von Dokumenten(kollektionen) zugrunde, das den gesamten Analyseprozess berücksichtigt. Die zentrale Annahme des Frameworks ist, dass die meisten Analyseaufgaben kein vollständiges Textverständnis erfordern. Stattdessen können ein oder mehrere semantische Aspekte identifiziert werden (genannt quasi-semantische Maße), die relevant für die Bearbeitung einer Analyseaufgabe sind. Das erlaubt es, gezielt nach Kombinationen von (messbaren) Texteigenschaften zu suchen, die in der Lage sind, den spezifischen semantischen Aspekt zu approximieren. Diese Approximation wird dann verwendet, um die Analyseaufgabe maschinell zu bearbeiten oder um Unterstützung durch Visualisierungstechniken anzubieten.
Die Doktorarbeit diskutiert das oben genannte Framework theoretisch und präsentiert konkrete Anwendungsbeispiele aus vier verschiedenen Domänen: Literaturanalyse, Lesbarkeitsanalyse, Extraktion von diskriminierenden und überlappenden Termen, sowie Stimmungs- und Meinungsanalyse. Hierbei werden die Vorteile aufgezeigt, die eine Arbeit mit dem Framework mit sich bringt. Ein Schwerpunkt wird darauf gelegt, wo und wie Visualisierungstechniken gewinnbringend im Analyseprozess eingesetzt werden können. Neue Darstellungsarten werden vorgestellt und bewährte Techniken auf ihre Tauglichkeit in diesem Kontext untersucht. Darüber hinaus werden mehrere Beispiele dafür gegeben, wie gute Approximationen von semantischen Aspekten gefunden werden können und wie vorhandene Maße evaluiert und verbessert werden können.
Der vorliegenden Arbeit liegt ein Framework zur Analyse von Dokumenten(kollektionen) zugrunde, das den gesamten Analyseprozess berücksichtigt. Die zentrale Annahme des Frameworks ist, dass die meisten Analyseaufgaben kein vollständiges Textverständnis erfordern. Stattdessen können ein oder mehrere semantische Aspekte identifiziert werden (genannt quasi-semantische Maße), die relevant für die Bearbeitung einer Analyseaufgabe sind. Das erlaubt es, gezielt nach Kombinationen von (messbaren) Texteigenschaften zu suchen, die in der Lage sind, den spezifischen semantischen Aspekt zu approximieren. Diese Approximation wird dann verwendet, um die Analyseaufgabe maschinell zu bearbeiten oder um Unterstützung durch Visualisierungstechniken anzubieten.
Die Doktorarbeit diskutiert das oben genannte Framework theoretisch und präsentiert konkrete Anwendungsbeispiele aus vier verschiedenen Domänen: Literaturanalyse, Lesbarkeitsanalyse, Extraktion von diskriminierenden und überlappenden Termen, sowie Stimmungs- und Meinungsanalyse. Hierbei werden die Vorteile aufgezeigt, die eine Arbeit mit dem Framework mit sich bringt. Ein Schwerpunkt wird darauf gelegt, wo und wie Visualisierungstechniken gewinnbringend im Analyseprozess eingesetzt werden können. Neue Darstellungsarten werden vorgestellt und bewährte Techniken auf ihre Tauglichkeit in diesem Kontext untersucht. Darüber hinaus werden mehrere Beispiele dafür gegeben, wie gute Approximationen von semantischen Aspekten gefunden werden können und wie vorhandene Maße evaluiert und verbessert werden können.
Summary in another language
Large amounts of data are only available in textual form. However, due to the semi-structured nature of text and the impressive flexibility and complexity of natural language the development of automatic methods for text analysis is a challenging task.
The presented work is centered around a framework for analyzing document (collections) that takes the whole document analysis process into account. Central to this framework is the idea that most analysis tasks do not require a full text understanding. Instead, one or several semantic aspects of the text (called quasi-semantic properties) can be identied that are relevant for answering the analysis task. This permits to targetly search for combinations of (measurable) text features that are able to approximate the specific semantic aspect. Those approximations are then used to solve the analysis task computationally or to support the analysis of a document (collection) visually.
The thesis discusses the above mentioned framework theoretically and presents concrete application examples in four different domains: literature analysis, readability analysis, the extraction of discriminating and overlap terms, and finally sentiment and opinion analysis. Thereby, the advantages of working with the above mentioned framework are shown. A focus is put on showing where and how visualization techniques can provide valuable support in the document analysis process. Novel visualizations are introduced and common ones are evaluated for their suitability in this context. Furthermore, several examples are given how good approximations of semantic aspects of a document can be found and how given measures can be evaluated and improved.
The presented work is centered around a framework for analyzing document (collections) that takes the whole document analysis process into account. Central to this framework is the idea that most analysis tasks do not require a full text understanding. Instead, one or several semantic aspects of the text (called quasi-semantic properties) can be identied that are relevant for answering the analysis task. This permits to targetly search for combinations of (measurable) text features that are able to approximate the specific semantic aspect. Those approximations are then used to solve the analysis task computationally or to support the analysis of a document (collection) visually.
The thesis discusses the above mentioned framework theoretically and presents concrete application examples in four different domains: literature analysis, readability analysis, the extraction of discriminating and overlap terms, and finally sentiment and opinion analysis. Thereby, the advantages of working with the above mentioned framework are shown. A focus is put on showing where and how visualization techniques can provide valuable support in the document analysis process. Novel visualizations are introduced and common ones are evaluated for their suitability in this context. Furthermore, several examples are given how good approximations of semantic aspects of a document can be found and how given measures can be evaluated and improved.
Subject (DDC)
004 Computer Science
Keywords
Dokumentenanalyse,Textanalyse,Visuelle Datenexploration,document analysis,text analysis,visual data exploration
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ISO 690
OELKE, Daniela, 2010. Visual Document Analysis : Towards a Semantic Analysis of Large Document Collections [Dissertation]. Konstanz: University of KonstanzBibTex
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Examination date of dissertation
July 13, 2010
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