mycoreobjectrosdok_thesis_0000000023rosdok_thesis_0000000023rosdokthesisrosdok_derivate_00000573772023-08-08T09:26:43.209Z2018-10-15T12:28:03.684ZadministratoreditorTpublished1rosdok_derivate_0000057377truetruederivate_types:fulltextVolltextfulltextwf_edit_epub wf_register_epubstate:publishedstate:publishedveröffentlichtpublishedrosdok/id000023091032728035Oau2018-10-152023-08-05T18:55:49ZrdaConverted from PICA to MODS using Pica2Mods XSLT Transformer 2.7 [SCM: "0c0e7a3c226a4a0cbcbec39b493c3c5257339ab8" "v2.7" "2023-08-04T00:00:00+0200"] with mode 'DEFAULT'.MasterarbeitHochschulschriftWortvektorenSysteme, die menschliche Sprache analysieren und verstehen, haben in den letzten Jahren eine rasante Entwicklung aufgenommen. Im Zuge dessen ist es notwendig, dass Computer ein Verständnis für die einzelnen Wörter einer Sprache oder allgemeiner eines Vokabulars besitzen. Dieses Ziel kann durch die Generierung sogenannter Wortvektoren erreicht werden. Im Rahmen dieser Masterarbeit werden zwei populäre Ansätze zur Berechnung solcher Vektoren unter der Nutzung von Methoden des Maschinellen Lernens vorgestellt. Weiterhin wird ein Approximationsverfahren der Softmax-Funktion, die Noise-Contrastive Estimation, in ihren Einzelheiten dargelegt und ihre Verwendung mathematisch begründet. Die Arbeit endet mit Ausführungen zu Evaluierungsmöglichkeiten zur Bewertung der ermittelten Wortvektoren und entsprechenden Experimenten.Bastian MarcLaaschVerfasserInautTobiasStrauß1984 -AkademischeR BetreuerIndgs1136294554RogerLabahn1959 -AkademischeR BetreuerIndgs1709996450000-0003-1901-964438329-6Universität Rostock1419 -Grad-verleihende Institutiondgg2147083-2Universität RostockMathematisch-Naturwissenschaftliche FakultätGrad-verleihende Institutiondgghttp://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00002309info:eu-repo/grantAgreement/EC/H2020/770299/EU/A Digital Investigator for Historical Newspapers/NewsEyeurn:nbn:de:gbv:28-thesis2018-0002-610.18453/rosdok_id00002309510 MathematikMathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultätalle Rechte vorbehaltenNutzungsrechte erteiltfrei zugänglich (Open Access)Lizenz Metadaten: CC0deOnline-Ressource2018Universität RostockRostockmonographic201820182018Universitätsbibliothek RostockRostock2018Universitätsbibliothek Rostockhttp://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00002309vorgelegt von Bastian Marc Laaschdoctype:epubdoctype:epubDokumenttypDocument typedoctype:epub.masterthesisdoctype:epub.masterthesisMasterarbeitmaster thesisdiniPublType:masterThesis diniPublType2022:MasterThesis XMetaDissPlusThesisLevel:masterinfo:eu-repo/semantics/masterThesisdocumentnatureOfContent:ppn_105825778natureOfContent:ppn_105825778HochschulschriftdiniPublType2022:MasterThesisdiniPublType2022:MasterThesisAbschlussarbeit (Master)master thesisDRIVERXMetaDissPlusThesisLevel:masterXMetaDissPlusThesisLevel:masterMasterarbeitmaster thesisSDNB:510SDNB:510510 Mathematik510 Mathematicsinstitution:unirostockinstitution:unirostockUniversität RostockUniversity of RostockUniversität RostockUniversität RostockUni.Rostockhttp://d-nb.info/gnd/38329-6institution:unirostock.mnfinstitution:unirostock.mnfMathematisch-Naturwissenschaftliche FakultätFaculty of Mathematics and Natural SciencesUniversität Rostock. 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Im Zuge dessen ist es notwendig, dass Computer ein Verständnis für die einzelnen Wörter einer Sprache oder allgemeiner eines Vokabulars besitzen. Dieses Ziel kann durch die Generierung sogenannter Wortvektoren erreicht werden. Im Rahmen dieser Masterarbeit werden zwei populäre Ansätze zur Berechnung solcher Vektoren unter der Nutzung von Methoden des Maschinellen Lernens vorgestellt. Weiterhin wird ein Approximationsverfahren der Softmax-Funktion, die Noise-Contrastive Estimation, in ihren Einzelheiten dargelegt und ihre Verwendung mathematisch begründet. Die Arbeit endet mit Ausführungen zu Evaluierungsmöglichkeiten zur Bewertung der ermittelten Wortvektoren und entsprechenden Experimenten.20182018vorgelegt von Bastian Marc Laaschepub.masterthesis1 Laasch_Master_2018.pdf 2413109 624a21f39e15971bc03078faff2b6061 rosdok/id000023091032728035Oau2018-10-152023-08-05T18:55:49ZrdaConverted from PICA to MODS using Pica2Mods XSLT Transformer 2.7 [SCM: "0c0e7a3c226a4a0cbcbec39b493c3c5257339ab8" "v2.7" "2023-08-04T00:00:00+0200"] with mode 'DEFAULT'.MasterarbeitHochschulschriftWortvektorenSysteme, die menschliche Sprache analysieren und verstehen, haben in den letzten Jahren eine rasante Entwicklung aufgenommen. Im Zuge dessen ist es notwendig, dass Computer ein Verständnis für die einzelnen Wörter einer Sprache oder allgemeiner eines Vokabulars besitzen. Dieses Ziel kann durch die Generierung sogenannter Wortvektoren erreicht werden. Im Rahmen dieser Masterarbeit werden zwei populäre Ansätze zur Berechnung solcher Vektoren unter der Nutzung von Methoden des Maschinellen Lernens vorgestellt. Weiterhin wird ein Approximationsverfahren der Softmax-Funktion, die Noise-Contrastive Estimation, in ihren Einzelheiten dargelegt und ihre Verwendung mathematisch begründet. Die Arbeit endet mit Ausführungen zu Evaluierungsmöglichkeiten zur Bewertung der ermittelten Wortvektoren und entsprechenden Experimenten.Bastian MarcLaaschVerfasserInautTobiasStrauß1984 -AkademischeR BetreuerIndgs1136294554RogerLabahn1959 -AkademischeR BetreuerIndgs1709996450000-0003-1901-964438329-6Universität Rostock1419 -Grad-verleihende Institutiondgg2147083-2Universität RostockMathematisch-Naturwissenschaftliche FakultätGrad-verleihende Institutiondgghttp://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00002309info:eu-repo/grantAgreement/EC/H2020/770299/EU/A Digital Investigator for Historical Newspapers/NewsEyeurn:nbn:de:gbv:28-thesis2018-0002-610.18453/rosdok_id00002309510 MathematikMathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultätalle Rechte vorbehaltenNutzungsrechte erteiltfrei zugänglich (Open Access)Lizenz Metadaten: CC0deOnline-Ressource2018Universität RostockRostockmonographic201820182018Universitätsbibliothek RostockRostock2018Universitätsbibliothek Rostockhttp://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00002309vorgelegt von Bastian Marc Laasch 2018-10-15T12:28:03.684Z 2023-08-08T09:26:43.209Z 2023-08-18T09:26:43.218Z {"identifier":"rosdok/id00002309","type":"local_id","additional":"","service":"MCRLocalID","created":"2018-10-15T12:28:05.682Z"} editorT {"identifier":"http://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00002309","type":"purl","additional":"","service":"RosDokPURL","created":"2018-10-15T12:53:32.167Z","registered":"2018-10-15T12:53:32.167Z"} {"identifier":"10.18453/rosdok_id00002309","type":"doi","additional":"","service":"RosDokDOI","created":"2018-10-15T12:53:33.887Z","registered":"2018-10-15T12:53:33.887Z"} {"identifier":"urn:nbn:de:gbv:28-thesis2018-0002-6","type":"dnbUrn","additional":"","service":"RosDokURN","created":"2018-10-15T12:28:05.821Z","registered":"2018-10-16T02:14:47.137Z"} administratorfulltextfile/rosdok_thesis_0000000023/rosdok_derivate_0000057377/Laasch_Master_2018.pdfWortvektorenWortvektorengnd:1136294554gnd:170999645orcid:0000-0003-1901-9644gnd:38329-6gnd:2147083-2gnd:1136294554gnd:170999645orcid:0000-0003-1901-9644gnd:38329-6gnd:2147083-2rosdok_thesis_0000000023-d785464e52Bastian Marc LaaschBastian Marc Laaschrosdok_thesis_0000000023-d785464e62gnd:1136294554Tobias StraußTobias Straußrosdok_thesis_0000000023-d785464e76gnd:170999645orcid:0000-0003-1901-9644Roger LabahnRoger Labahnrosdok_thesis_0000000023-d785464e92gnd:38329-6Universität RostockUniversität Rostockrosdok_thesis_0000000023-d785464e104gnd:2147083-2Universität Rostock Mathematisch-Naturwissenschaftliche FakultätUniversität Rostock Mathematisch-Naturwissenschaftliche FakultätBastian Marc LaaschTobias StraußRoger LabahnUniversität RostockUniversität Rostock Mathematisch-Naturwissenschaftliche FakultätBastian Marc LaaschTobias StraußRoger LabahnUniversität RostockUniversität Rostock Mathematisch-Naturwissenschaftliche FakultätBastian Marc LaaschRostockUniversität Rostockepub.masterthesishttp://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00002309info:eu-repo/grantAgreement/EC/H2020/770299/EU/A Digital Investigator for Historical Newspapers/NewsEyeurn:nbn:de:gbv:28-thesis2018-0002-610.18453/rosdok_id00002309Systeme, die menschliche Sprache analysieren und verstehen, haben in den letzten Jahren eine rasante Entwicklung aufgenommen. 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