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dc.contributor.authorTiessen, Alexander-
dc.date.accessioned2019-08-07T09:34:04Z-
dc.date.available2019-08-07T09:34:04Z-
dc.date.issued2019de
dc.identifier.other167118078X-
dc.identifier.urihttp://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/10510-
dc.identifier.urihttp://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-ds-105100de
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.18419/opus-10493-
dc.description.abstractIn vielen kleinen und großen Unternehmen hat die Zahl der eintreffenden E-Mails ein hohes Niveau erreicht. Die Bearbeitung dieser E-Mails ist mit einem hohen Zeit- und Kostenaufwand verbunden. Um diesen Aufwand zu reduzieren, wurde ein System entwickelt, das in zwei Teilschritten arbeitet. Zunächst findet eine Klassifikation statt, in der die E-Mails nach der Absicht des Senders klassifiziert werden. Hierfür wurden mehrere Klassifikatoren des maschinellen Lernens miteinander verglichen, um ein bestmögliches Ergebnis zu erreichen. Im zweiten Schritt wurden für geeignete Klassen Parameter definiert, die die Absicht des Senders genauer beschreiben. Die Werte der Parameter werden dann aus den E-Mails extrahiert. Dies wurde mit Hilfe von Natural-Language-Processing- Methoden in Verbindung mit regelbasierten Ansätzen gelöst. In dieser Arbeit wurde ein selbst erstellter E-Mail-Korpus aus ca. 1.500 E-Mails verwendet.de
dc.language.isodede
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessde
dc.subject.ddc004de
dc.titleAutomatische Extraktion von Funktionen aus klassifizierten E-Mailsde
dc.title.alternativeAutomatic extraction of functions from classified emailsen
dc.typebachelorThesisde
ubs.fakultaetInformatik, Elektrotechnik und Informationstechnikde
ubs.institutInstitut für Softwaretechnologiede
ubs.publikation.seiten58de
ubs.publikation.typAbschlussarbeit (Bachelor)de
Appears in Collections:05 Fakultät Informatik, Elektrotechnik und Informationstechnik

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