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dc.contributor.advisorGlissmann-Hochstein, Susanne-
dc.contributor.authorShi, Xiaoyu
dc.date.accessioned2020-09-29T15:04:49Z-
dc.date.available2020-09-29T15:04:49Z-
dc.date.created2017
dc.date.issued2019-05-07
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12738/8724-
dc.description.abstractDiese Arbeit beschäftigt sich mit der Frage, wie mit der Python-Bibliothek „Pandas“ die kontrollierten Vokabulare des Text-Mining-Projekts mit dem Titel „Schaffung von mehr Transparenz in der Bundestagswahl 2017“, das von Prof. Dr. Susanne Glissmann im Wintersemester 2017 am Department Information an der Hochschule für Angewandte Wissenschaften (HAW) geleitet wurde, konsolidiert werden können. Nach der Beschreibung der theoretischen Grundlagen zu „Korpus“, dem kontrollierten Vokabular der Python-Bibliothek Pandas, und der Konsolidierung wird das Vorgehen zur Konsolidierung kontrollierter Vokabulare vorgestellt. Es gibt insgesamt 19 kontrollierte Vokabulare-Excel-Dateien, die zusammengeführt und aufbereitet werden. Der dabei genutzte Code wird mit der Python-Bibliothek „Pandas“ in der interaktiven Entwicklungsumgebung Jupyter Notebook erstellt. Das finale konsolidierte kontrollierte Vokabular ist im politischen Bereich nützlich und wertvoll. Die dazu entwickelten Skripte sind zur Analyse von Massendaten anderer Text-Mining-Projekte wiederverwendbar. Für die Nutzung der Python-Bibliothek „Pandas“ ist keine Programmiererfahrung erforderlich.de
dc.language.isodede
dc.rights.urihttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/-
dc.subjectkontrolliertes Vokabularde
dc.subjectPythonde
dc.subjectPandasde
dc.subjectJupyter Notebookde
dc.subjectKonsolidierungde
dc.subject.ddc020 Bibliotheks- und Informationswissenschaft
dc.titleKonsolidierung von kontrollierten Vokabularen im Text Miningde
dc.typeThesis
openaire.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
thesis.grantor.departmentDepartment Information
thesis.grantor.placeHamburg
thesis.grantor.universityOrInstitutionHochschule für angewandte Wissenschaften Hamburg
tuhh.contributor.refereeBüschenfeldt, Maika-
tuhh.gvk.ppn1664898018
tuhh.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:18302-reposit-87260-
tuhh.note.externpubl-mit-pod
tuhh.note.intern1
tuhh.oai.showtrueen_US
tuhh.opus.id4784
tuhh.publication.instituteDepartment Information
tuhh.type.opusBachelor Thesis-
dc.subject.gndText Mining
dc.type.casraiSupervised Student Publication-
dc.type.dinibachelorThesis-
dc.type.driverbachelorThesis-
dc.type.statusinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.thesisbachelorThesis
dcterms.DCMITypeText-
tuhh.dnb.statusdomain-
item.languageiso639-1de-
item.fulltextWith Fulltext-
item.creatorGNDShi, Xiaoyu-
item.creatorOrcidShi, Xiaoyu-
item.grantfulltextopen-
item.cerifentitytypePublications-
item.openairetypeThesis-
item.advisorGNDGlissmann-Hochstein, Susanne-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_46ec-
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