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.
Author: | Jenny Felser, Michael Spranger |
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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): | Urheberrechtlich geschützt |