Text Mining zum Extrahieren kausaler Modelle aus wissenschaftlichen Publikationen.
In diesem Projekt werden Natural Language Processing und insbesondere Deep Learning-Verfahren eingesetzt, um in sozialwissenschaftlichen Publikationen automatisch relevante Teile (Sätze, Paragraphen) zu erkennen und dann aus diesen Teilen relevante Komponenten (z.B. Ursache, Wirkung) zu extrahieren und anhand der entwickelten Open Theory Ontologie zu beschreiben.
Publikation:
Mueller, R.M., Huettemann, S. (2018) Extracting Causal Claims from Information Systems Papers with Natural Language Processing for Theory Ontology Learning. In: Proceedings of the 51st Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS), Hawaii, USA
Mueller, R.M., Huettemann, S. (2018) Extracting Causal Claims from Information Systems Papers with Natural Language Processing for Theory Ontology Learning. In: Proceedings of the 51st Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS), Hawaii, USA
