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Automatische Suchbegriffsempfehlungen für die Kommunikationsanalyse

  • Die Kommunikation über mobile Endgeräte erfreut sich heutzutage großer Beliebtheit. Die zahlreichen Kurznach-richten, die auf mobilen Endgeräten gespeichert sind, dienen hierbei auch als wichtige Beweisquelle in strafrechtlichen Ermittlungen. Die hohe Anzahl an Nachrichten stellt jedoch die Ermittler:innen vor eine große Herausforderung. Eine Möglichkeit, die Ermittler:innen bei der Auswertung der enormen Menge an Nachrichten zu unterstützen, besteht darin, ihnen die relevantesten Suchbegriffe und -phrasen automatisiert vorzuschlagen. Das Ziel dieser Arbeit besteht deshalb darin, Methoden zur automatischen Ermittlung von Suchbegriffen aus dem Datensatz auf ihre Tauglichkeit für forensische Kurztexte zu überprüfen. Hierfür wurden insgesamt neun Methoden miteinander verglichen und auf realen Falldaten evaluiert. Als erfolgsversprechend erwies sich insbesondere die Themenmodellierung unter Berücksichtigung von globalen Wortkookkurrenzen sowie die Analyse von syntagmatischen Relationen unter Einbeziehung eines Referenzkorpus.

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Metadaten
Author:Jenny Felser, Michael Spranger
URN:urn:nbn:de:bsz:mit1-opus4-149642
DOI:https://doi.org/10.48446/opus-14964
ISSN:2940-0929
Parent Title (German):NextGen Scientific Review
Subtitle (German):Annual Perspectives on Next Generation Science
Publisher:Hochschule Mittweida
Place of publication:Mittweida
Document Type:Final Report
Language:German
Year of Completion:2024
Publishing Institution:Hochschule Mittweida
Release Date:2024/02/01
Tag:Suchbegriffe; Text Retrieval; forensisches Text Mining; umgangssprachliche Texte
Issue:2
Page Number:9
First Page:53
Last Page:61
Open Access:Frei zugänglich
Licence (German):License LogoUrheberrechtlich geschützt