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stylo ah online - Handbuch

Ursprung: stylo ah online - stylo ohne Installation

Im Rahmen unsere Lehrtätigkeit und unserer Forschungstätigkeit haben wir das R-Paket stylo eingesetzt. Wir haben dieses mittels R und Python weiterentwickelt. Vornehmlich vier Dinge sind an der R Implementierung schwierig:

  1. Die Möglichkeit zur Selbstdokumentation der Experimente ist gering.
  2. Die Interaktion zwischen Python und R ist problematisch.
  3. Die Möglichkeit eines einfachen Einsatzes von Multiprocessing ist fraglich.
  4. Die Software ist teilweise schwierig zu installieren.

Daher wollte wir die Funktionalität von stylo nachempfinden; ohne Installation und mit erweiterten Dokumentations- und Vergleichsmöglichkeiten ausstatten.

  1. stylo das Original in R geschrieben.
  2. stylo ah die R / Python Kopie mit zusätzlichen Funktionen für klassische Texte.
  3. stylo ah online die originale Kopie in JavaScript implementiert.

Implementierte Analyse-Pipeline(s)

Die Implementierte Textanalyse verläuft in sieben Schnitten. Diese stellen die Abfolge bzw. die Pipeline der Verarbeitung dar:

  1. Auswahl der Files (Corpus) (jedes File repräsentiert einen Text)
  2. Normalisierung (Formatanpassung, Zeichenvereinheitlichung, Löschung von Struktur und Metadaten, Maskierung von Wortformen)
  3. Zerlegung in Token (Wortformen, Silben, grame, Zeichen)
  4. Zählung / Vektorbildung (01-Kodierung, abs. / rel. Häufigkeit, TF-IDF)
  5. Auswahl aus den Vektoren (Beschränkung der Häufigkeitsliste, Häufigkeitsfenster, Culling)
  6. Anwendung eines Maßes
  7. Anwendung einer Cluster-Methode

Funktionsüberblick

In stylo ah online sind folgende Funktionen verfügbar:

Normalisierung:

Normalform Wortmaskierung (Stopworte) Vereinheitichen bestimmter Zeichen UV-Angleich JI-Angleich Markup-Löschen Interpunktion löschen Zeilenumbrüche löschen Elision auflösen Alpha privativum behandeln Entfernen der Nummerierung Worttrennungen zusammenführen Vereinheitlichung des Iota subscriptum und Iota adscriptum Veränderung des Abschluss-Sigmas Diakritische Zeichen löschen Ligaturen auflösen Kleinschreibung Klammern entfernen

Normalisierung

Zerlegung (Token):

Zusätzlich ohne Konsonanten Zusätzlich ohne Vokale Zusätzlich lediglich kleine Wörter Zusätzlich lediglich große Wörter Zerlegung in Wortformen Zerlegung in Buchstaben n-grame Zerlegung in Buchstaben n-grame der Worformen Zerlegung in Wort n-grame Zerlegung in n-grame mit Lücken Zerlegung in Pseudo-Silben Zerlegung in Kopf Körper und Coda Zerlegungen in alle Permutationen von Kopf Körper und Coda

Zerlegung

Zählung:

absolute Häufigkeit relative Häufigkeit 0-1-Codierung TF-IDF Beschränkung/Spannen der Frequenzlisten (nach Rang, min-max-Angabe) Culling

Zählung

Maße:

euclidean, chebyshev, minkowski, manhatten, canberra, soerensen, gower, soergel, lorentzian, intersection, wavehedges, motyka, ruzicka, tanimoto, innerproduct, harmonicmean, cosine, kumar hasse brook, dice, fidelity, bhattacarya 1, bhattacarya 2, hellinger, jensen, jensen shannon, topsoee, kullback divergence, jeffreys, kullback leibler, squared euclidean, pearson chi squared, neyman chi squared, squared chi squared, divergence, clarck, additive symmetric chi squared, eder simple, burrows delta, argamon linear delta, eders delta, argamons quadratic delta, wasserstein 1d

Maße

Gruppierung:

hierarchische Clusterung, multidimensional scaling (MDS), tSNR (t-distributed stochastic neigbor embedding)

Gruppierung

Benutzung

GUI Konzept

Jeder Verarbeitungsschritt wird in einem Konfigurationsschritt eingestellt. Jeder Konfigurationsschritt besitzt ein zusätzliches Kommentarfeld und eine der Anzeige der Zwischenergebnissen (rechte Spalte). Die GUI empfindet die Schritte der Textanalyse nach. Einzige Ausnahme bildet die Auswahl des Corpus, die ist zwar an oberer Stelle angezeigt, aber von der Benutzung her ist das der letzte Schritt! Jedes GUI-Element ist mit einer Beschriftung versehen. Sofern die Funktion einer weiteren Erklärung bedarf, dann ist zusätzlich eine kursive Erklärung angefügt.

Überblick zur Benutzung

  1. Konfiguration des Browsers
  2. Konfigurieren der Analyseschritte
  3. Corpus-Auswahl
  4. Erneute Berechnung

Die einzelnen Schritte der Textanalyse benutzen

Arbeitsschritt: Browser Voreinstellungen

Speicherort, Web-Konsole, RAM

Arbeitsschritt: Benennung

  1. das Benennungsmodel
  2. Benennungen in der Config-Datei
  3. Import Export der Config-Datei
  4. mehrer Konfigurationen speichern
  5. …

Arbeitsschritt: Configurations-Datei / Datenbank

Arbeitsschritt: Input

Arbeitsschritt: Normalisierung

Arbeitsschritt: Zerlegung

Arbeitsschritt: Zählung

Arbeitsschritt: Maßanwendung

Arbeitsschritt: Gruppierung

Arbeitsschritt: Export

Serien / Replikation

  1. Aufruf von

Browser

Welche Browser werden unterstützt?