tex-projects/LaTeX-examples
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Martin Thoma 2014-01-20 11:15:44 +01:00
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documents/DYCOS/DYCOS-Algorithmus.tex
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@ -42,7 +42,7 @@ Knoten, die der Graph zuvor hatte, werden nun \enquote{Strukturknoten}
genannt. genannt.
Ein Strukturknoten $v$ wird genau dann mit einem Wortknoten $w \in W_t$ Ein Strukturknoten $v$ wird genau dann mit einem Wortknoten $w \in W_t$
verbunden, wenn $w$ in einem Text von $v$ vorkommt. \Cref{fig:erweiterter-graph} verbunden, wenn $w$ in einem Text von $v$ vorkommt. \Cref{fig:erweiterter-graph}
zeigt beispielhaft den so entstehenden, bipartiten Graphen. zeigt beispielhaft den so entstehenden, semi-bipartiten Graphen.
Der DYCOS-Algorithmus betrachtet also die Texte, die einem Knoten Der DYCOS-Algorithmus betrachtet also die Texte, die einem Knoten
zugeordnet sind, als eine Multimenge von Wörtern. Das heißt, zum einen zugeordnet sind, als eine Multimenge von Wörtern. Das heißt, zum einen
wird nicht auf die Reihenfolge der Wörter geachtet, zum anderen wird wird nicht auf die Reihenfolge der Wörter geachtet, zum anderen wird

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documents/DYCOS/DYCOS.pdf
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presentations/Datamining-Proseminar/Hauptpresentation/LaTeX/Datamining-Proseminar-Hauptpresentation.pdf Normal file
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presentations/Datamining-Proseminar/Hauptpresentation/LaTeX/Sprungtypen.tex
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@ -1,5 +1,5 @@
\subsection{Sprungtypen}
\framedgraphic{Sprungtypen}{../images/graph-content-and-structure.pdf} \framedgraphic{Sprungtypen}{../images/graph-content-and-structure.pdf}
\begin{frame}{Inhaltlicher Mehrfachsprung} \begin{frame}{Inhaltlicher Mehrfachsprung}
\begin{itemize} \begin{itemize}
\item<1-> \textbf{Struktursprung}: von Strukturknoten $v$ zu Strukturknoten $v'$ \item<1-> \textbf{Struktursprung}: von Strukturknoten $v$ zu Strukturknoten $v'$

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presentations/Datamining-Proseminar/Hauptpresentation/LaTeX/Ueberblick.tex
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@ -75,4 +75,4 @@
\end{itemize} \end{itemize}
\end{frame} \end{frame}
\framedgraphic{Erweiterter, bipartiter Graph}{../images/graph-content-and-structure.pdf} \framedgraphic{Erweiterter, semi-bipartiter Graph}{../images/graph-content-and-structure.pdf}

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presentations/Datamining-Proseminar/Hauptpresentation/LaTeX/Vokabular.tex
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@ -9,8 +9,8 @@
\uncover<4->{ \uncover<4->{
\textbf{Idee}: \textbf{Idee}:
\begin{itemize} \begin{itemize}
\item<5-> Gini-Koeffizient nutzen \item<5-> Zufällige Beispielmenge von Texten für Vokabularbildung betrachten
\item<6-> Zufällige Beispielmenge von Texten für Vokabularbildung betrachten \item<6-> Gini-Koeffizient nutzen
\end{itemize} \end{itemize}
} }
\end{frame} \end{frame}
@ -20,7 +20,7 @@
\item<1-> statistisches Maß für Ungleichverteilung \item<1-> statistisches Maß für Ungleichverteilung
\item<2-> $g = \sum_i p_i^2$ mit $p_i$ als relative Häufigkeit \item<2-> $g = \sum_i p_i^2$ mit $p_i$ als relative Häufigkeit
\item<3-> $g \in (0, 1]$ \item<3-> $g \in (0, 1]$
\item<4-> $g$ nahe bei $1$ $\Rightarrow$ Wort kommt selten vor \item<4-> $g$ nahe bei $1$ $\Rightarrow$ Wort ist stark ungleich verteilt
\item[$\Rightarrow$]<5-> Nehme Top-$m$ Wörter mit höchstem \item[$\Rightarrow$]<5-> Nehme Top-$m$ Wörter mit höchstem
Gini-Koeffizient Gini-Koeffizient
\end{itemize} \end{itemize}