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Automatische Termextraktion (ATE) der deutschsprachigen Termini zum Thema Energiekrise mithilfe diverser Ansätze der ATE
Miriama Smolková
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Zentrum für Translationswissenschaft
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Translation Tschechisch Deutsch
Betreuer*in
Dagmar Gromann
DOI
10.25365/thesis.77132
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-29766.51168.508948-8
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Ziel dieser Masterarbeit ist es, die Leistung verschiedener Systeme zur automatischen Termextraktion zu bewerten, die nicht nur Wissenschaftler*innen, sondern auch allgemeinen Nutzer*innen zugänglich sind. Ein Black-Box-Experiment wird mit Artikeln österreichischer Zeitungen aus dem Bereich der Energiewirtschaft zum Thema Energiekrise durchgeführt. Das Experiment ist so konzipiert, dass es auf andere Themen und Sprachen anwendbar ist, vorausgesetzt, das jeweilige System unterstützt die entsprechende Sprache und die benötigten Textformate. Im theoretischen Teil dieser Arbeit werden die Grundlagen der Terminologielehre und der Terminologiearbeit mit Fokus auf den Begriff Terminologie sowie auf die automatische Termextraktion unter Berücksichtigung der neuesten Entwicklungen, insbesondere im Bereich des Deep Learning, behandelt. Ein wesentlicher Bestandteil dieser Arbeit ist die Erstellung eines Goldstandards und der Richtlinien für die Annotation, die für den Vergleich der Systeme benötigt werden. Sowohl neuronale als auch nicht-neuronale Systeme werden anhand desselben annotierten Korpus ausgewertet, um Genauigkeit, Trefferquote und die F1-Metrik berechnen zu können. Anhand dieser Ergebnisse wird die Leistungsfähigkeit der Systeme ermittelt. Zusätzlich wird neben dieser quantitativen Analyse auch eine qualitative Analyse durchgeführt, um die Schwächen und Stärken der verfügbaren Systeme genauer aufzuzeigen.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Automatische Termextraktion Systemevaluation Systemvergleich neuronale Ansätze nicht-neuronale Ansätze Black-Box-Experiment quantitative Analyse qualitative Analyse
Autor*innen
Miriama Smolková
Haupttitel (Deutsch)
Automatische Termextraktion (ATE) der deutschsprachigen Termini zum Thema Energiekrise mithilfe diverser Ansätze der ATE
Paralleltitel (Englisch)
Automatic term extraction (ATE) of German-language terms on the topic of the energy crisis using various ATE approaches
Publikationsjahr
2024
Umfangsangabe
186 Seiten : Illustrationen
Sprache
Deutsch
Beurteiler*in
Dagmar Gromann
AC Nummer
AC17380468
Utheses ID
73405
Studienkennzahl
UA | 070 | 369 | 331 |