| Titel: |
| Extraktion und Integration heterogener unstrukturierter und semistrukturierter Daten
für die Tarifierung von gewerblichen Gebäudeversicherungen |
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| Beteiligte Personen: |
| Sina Ghashghaie[VerfasserIn] |
| Hannes Grunert[AkademischeR BetreuerIn] |
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1218605502 |
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Universität Rostock |
| Mathias Perlet[AkademischeR BetreuerIn] |
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SkenData GmbH |
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| Beteiligte Körperschaften: |
| Universität Rostock[Grad-verleihende Institution] |
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38329-6 |
| Universität Rostock, Fakultät für Informatik und Elektrotechnik[Grad-verleihende Institution] |
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10085032-7 |
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| Zusammenfassung: |
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In dieser Masterarbeit geht es um die dynamische Information-Extraktion (IE) und Integration
heterogener unstrukturierter und semistrukturierter Daten für die Tarifierung der
gewerblichen Gebäude-Versicherungen bei der SkenData GmbH. Integriert werden die Daten
in einer strukturierten JavaScript Object Notation (JSON)-Datei. Der Leser erhält
damit auch einen Überblick über verwandte Arbeiten und die Herausforderungen bei der
Extraktion der Informationen aus semistrukturierten Daten bzw. Datenquellen und damit
speziell aus deutschsprachigen gewerblichen Texten.
[Deutsch] |
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| Dokumenttyp: |
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| Einrichtung: |
| Fakultät für Informatik und Elektrotechnik |
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| Sprache: |
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| Sachgruppe der DNB: |
| 004 Informatik |
| 080 Allgemeine Sammelwerke |
| 400 Sprache, Linguistik |
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Veröffentlichung /
Entstehung: |
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Rostock: Universität Rostock
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2021
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| Verantwortlichkeitsangabe: |
| vorgelegt von Sina Ghashghaie |
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| Identifikatoren: |
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| Zugang: |
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frei zugänglich (Open Access)
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| Lizenz/Rechtehinweis: |
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| RosDok-ID: |
rosdok_thesis_0000000039 |
| erstellt / geändert am: |
16.11.2021 / 08.08.2023
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| Metadaten-Lizenz: |
Die Metadaten zu diesem Dokument sind gemeinfrei
(CC0 1.0 Universal Public Domain Dedication). |
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