Title (eng)
Text analytics for conceptual modelling
Parallel title (deu)
Text Mining in der konzeptionellen Modellierung
Author
Julia Baginski
Advisor
Dimitris Karagiannis
Assessor
Dimitris Karagiannis
Abstract (deu)
Jüngste technologische Fortschritte in der maschinellen Verarbeitung natürlicher Sprache und der Datenspeicherung haben dazu geführt, dass Text Mining in vielen verschiedenen Bereichen verstärkt eingesetzt wird. In dieser Arbeit wird erläutert, wie Text Mining in der konzeptionellen Modellierung genutzt werden kann. Zunächst wird ein Überblick über beide Bereiche gegeben. Dann werden die Domänen kombiniert und mögliche Anwendungsgebiete werden diskutiert. Es folgt ein ausführlicher Diskurs über die Verwendung von Text Mining für die konzeptionelle Modellgenerierung, einschließlich der Beschreibung eines plattform- und domainunabhängigen "generischen Ansatzes für Text Mining zur konzeptionellen Modellgenerierung", welches sich stark an dem Vorgehen zur Modellbildung orientiert. Der Zweck des generischen Konzepts besteht darin, weitere Forschung in diesem Bereich zu unterstützen und die Entwicklung zukünftiger Anwendungen zu erleichtern. Darüber hinaus ist eine Auflistung von kostenlosen Tools enthalten, die entweder für konzeptionelle Modellierung oder für Text Mining verwendet werden können. Letztendlich, wird der theoretische Teil dieser Arbeit durch ein umfassendes Beispiel unterstützt, welches zeigt wie das generische Konzept in die Praxis umgesetzt werden kann. In diesem Kontext, wird der "ER Text Converter" vorgestellt, ein Tool, das Entity-Relationship-Modellierungskonstrukte aus Textspezifikationen extrahiert.
Hinweis: Der Quelltext für den "ER Text Converter" ist auf der beiliegenden CD hinterlegt.
Abstract (eng)
Recent technological advances in natural language processing and data storage capabilities, have led to the increased utilization of text analytics in many different domains. This work discusses how text analytics can be utilized in the conceptual modelling domain. First of all, an overview of both domains is given. Then, the domains are combined and potential application areas of text analytics in conceptual modelling are discussed. This is followed by a detailed discourse on the use of text analytics for conceptual model generation, including the introduction of a platform- and domain- independent “generic text analysis approach for conceptual model generation”, which is closely tied to the model design process itself. The purpose of the generic concept is to enable further research into this area and to ease the development of similar applications in the future. Furthermore, a listing of free tools which can be used for conceptual modelling or text analytics is included. Finally, the theoretical part of this thesis is supported by a comprehensive example that demonstrates how the generic concept can be put to practice. In this context, the “ER Text Converter”, a tool that extracts Entity- Relationship modelling constructs from natural language text specifications is presented.
Note: The source code for the “ER Text Converter” is submitted on the enclosed CD.
Keywords (eng)
Text analyticsconceptual modellinggeneric approachER Text Converter
Keywords (deu)
Text MiningKonzeptionelle ModellierungGenerischer AnsatzER Text Converter
Subject (deu)
Subject (deu)
Type (deu)
Persistent identifier
Extent (deu)
87
Number of pages
87
Study plan
Masterstudium Betriebswirtschaft
[UA]
[066]
[915]
Association (deu)
Title (eng)
Text analytics for conceptual modelling
Parallel title (deu)
Text Mining in der konzeptionellen Modellierung
Author
Julia Baginski
Abstract (deu)
Jüngste technologische Fortschritte in der maschinellen Verarbeitung natürlicher Sprache und der Datenspeicherung haben dazu geführt, dass Text Mining in vielen verschiedenen Bereichen verstärkt eingesetzt wird. In dieser Arbeit wird erläutert, wie Text Mining in der konzeptionellen Modellierung genutzt werden kann. Zunächst wird ein Überblick über beide Bereiche gegeben. Dann werden die Domänen kombiniert und mögliche Anwendungsgebiete werden diskutiert. Es folgt ein ausführlicher Diskurs über die Verwendung von Text Mining für die konzeptionelle Modellgenerierung, einschließlich der Beschreibung eines plattform- und domainunabhängigen "generischen Ansatzes für Text Mining zur konzeptionellen Modellgenerierung", welches sich stark an dem Vorgehen zur Modellbildung orientiert. Der Zweck des generischen Konzepts besteht darin, weitere Forschung in diesem Bereich zu unterstützen und die Entwicklung zukünftiger Anwendungen zu erleichtern. Darüber hinaus ist eine Auflistung von kostenlosen Tools enthalten, die entweder für konzeptionelle Modellierung oder für Text Mining verwendet werden können. Letztendlich, wird der theoretische Teil dieser Arbeit durch ein umfassendes Beispiel unterstützt, welches zeigt wie das generische Konzept in die Praxis umgesetzt werden kann. In diesem Kontext, wird der "ER Text Converter" vorgestellt, ein Tool, das Entity-Relationship-Modellierungskonstrukte aus Textspezifikationen extrahiert.
Hinweis: Der Quelltext für den "ER Text Converter" ist auf der beiliegenden CD hinterlegt.
Abstract (eng)
Recent technological advances in natural language processing and data storage capabilities, have led to the increased utilization of text analytics in many different domains. This work discusses how text analytics can be utilized in the conceptual modelling domain. First of all, an overview of both domains is given. Then, the domains are combined and potential application areas of text analytics in conceptual modelling are discussed. This is followed by a detailed discourse on the use of text analytics for conceptual model generation, including the introduction of a platform- and domain- independent “generic text analysis approach for conceptual model generation”, which is closely tied to the model design process itself. The purpose of the generic concept is to enable further research into this area and to ease the development of similar applications in the future. Furthermore, a listing of free tools which can be used for conceptual modelling or text analytics is included. Finally, the theoretical part of this thesis is supported by a comprehensive example that demonstrates how the generic concept can be put to practice. In this context, the “ER Text Converter”, a tool that extracts Entity- Relationship modelling constructs from natural language text specifications is presented.
Note: The source code for the “ER Text Converter” is submitted on the enclosed CD.
Keywords (eng)
Text analyticsconceptual modellinggeneric approachER Text Converter
Keywords (deu)
Text MiningKonzeptionelle ModellierungGenerischer AnsatzER Text Converter
Subject (deu)
Subject (deu)
Type (deu)
Persistent identifier
Number of pages
87
Association (deu)
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