| title: |
| Extraktion und Integration heterogener unstrukturierter und semistrukturierter Daten
für die Tarifierung von gewerblichen Gebäudeversicherungen |
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| contributing persons: |
| 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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| contributing corporate bodies: |
| 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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| abstract: |
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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.
[German] |
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| document type: |
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| institution: |
| Faculty of Computer Science and Electrical Engineering |
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| language: |
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| subject class (DDC): |
| 004 Data processing Computer sciences |
| 080 General collections |
| 400 Language, Linguistics |
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publication /
production: |
Rostock
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Rostock: Universität Rostock
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2021
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| statement of responsibility: |
| vorgelegt von Sina Ghashghaie |
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| identifiers: |
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| access condition: |
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| license/rights statement: |
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| RosDok id: |
rosdok_thesis_0000000039 |
| created / modified: |
16.11.2021 / 08.08.2023
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| metadata license: |
The metadata of this document was dedicated to the public domain
(CC0 1.0 Universal Public Domain Dedication). |
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