haku: @supervisor Tarhio, Jorma / yhteensä: 69
hakutulos-lista
viite: 12 / 69
« edellinen | seuraava »
Tekijä:Ihrcke, Erik
Työn nimi:Finding semantically similar documents to a given document
Hitta semantiskt relaterade dokument till ett givet dokument
Julkaisutyyppi:Diplomityö
Julkaisuvuosi:2010
Sivut:63 + [10]      Kieli:   eng
Koulu/Laitos/Osasto:Informaatio- ja luonnontieteiden tiedekunta
Oppiaine:Ohjelmistotekniikka   (T-106)
Valvoja:Tarhio, Jorma
Ohjaaja:Löfgren, Peter
OEVS:
Sähköinen arkistokappale on luettavissa Aalto Thesis Databasen kautta.
Ohje
sulje

Digitaalisten opinnäytteiden lukeminen Aalto-yliopiston Harald Herlin -oppimiskeskuksen suljetussa verkossa

Oppimiskeskuksen suljetussa verkossa voi lukea sellaisia digitaalisia ja digitoituja opinnäytteitä, joille ei ole saatu julkaisulupaa avoimessa verkossa.

Oppimiskeskuksen yhteystiedot ja aukioloajat: https://learningcentre.aalto.fi/fi/harald-herlin-oppimiskeskus/

Opinnäytteitä voi lukea Oppimiskeskuksen asiakaskoneilla, joita löytyy kaikista kerroksista.

Kirjautuminen asiakaskoneille

  • Aalto-yliopistolaiset kirjautuvat asiakaskoneille Aalto-tunnuksella ja salasanalla.
  • Muut asiakkaat kirjautuvat asiakaskoneille yhteistunnuksilla.

Opinnäytteen avaaminen

  • Asiakaskoneiden työpöydältä löytyy kuvake:

    Aalto Thesis Database

  • Kuvaketta klikkaamalla pääset hakemaan ja avaamaan etsimäsi opinnäytteen Aaltodoc-tietokannasta. Opinnäytetiedosto löytyy klikkaamalla viitetietojen OEV- tai OEVS-kentän linkkiä.

Opinnäytteen lukeminen

  • Opinnäytettä voi lukea asiakaskoneen ruudulta tai sen voi tulostaa paperille.
  • Opinnäytetiedostoa ei voi tallentaa muistitikulle tai lähettää sähköpostilla.
  • Opinnäytetiedoston sisältöä ei voi kopioida.
  • Opinnäytetiedostoa ei voi muokata.

Opinnäytteen tulostus

  • Opinnäytteen voi tulostaa itselleen henkilökohtaiseen opiskelu- ja tutkimuskäyttöön.
  • Aalto-yliopiston opiskelijat ja henkilökunta voivat tulostaa mustavalkotulosteita Oppimiskeskuksen SecurePrint-laitteille, kun tietokoneelle kirjaudutaan omilla Aalto-tunnuksilla. Väritulostus on mahdollista asiakaspalvelupisteen tulostimelle u90203-psc3. Väritulostaminen on maksullista Aalto-yliopiston opiskelijoille ja henkilökunnalle.
  • Ulkopuoliset asiakkaat voivat tulostaa mustavalko- ja väritulosteita Oppimiskeskuksen asiakaspalvelupisteen tulostimelle u90203-psc3. Tulostaminen on maksullista.
Sijainti:P1 Ark Aalto     | Arkisto
Avainsanat:document representation
information retrieval
related documents
keywords
dokument representation
nyckelord
term frekvens
Tiivistelmä (eng): Contemporary research on information retrieval is dominated by statistical methods.
Finding related documents to a document is basically an information retrieval problem.
The document in question is equivalent to the search query in information retrieval.

To be able to compare documents, the documents have to be represented in a form that is suitable for comparison.
Information lost in the transformation of a document to a representative form cannot be accessed afterwards.
The representative form has to capture all the main topics and concepts in the document to he successfully used in information retrieval applications.
This thesis will investigate statistical techniques in representing a document and explore ways to compare them.

The environment to search related documents is an idea collaboration tool named Sproodle.
In Sproodle users write short ideas and there is a need to find those ideas that are semantically the closest to the idea.
In Sproodle the ideas are represented as keywords assigned by the author of the ideas.
Related ideas are then computed based on simple keyword comparison.

A prototype solution for generating keywords into the existing Sproodle system was made.
The purpose is to discover if extracted keywords are sufficient for describing the idea.
The prototype for generating keywords is based on Term Frequency - Inverse Document Frequency (TF x IDF).

A coarse study was made to evaluate the effectiveness of the prototype in addition to the authors own judgment.
Tiivistelmä (swe): Nutida forskning inom informationssökning domineras av statistiska metoder.
Att hitta relaterade dokument till ett annat dokument är i grunden ett informationssökningsproblem.
Dokumentet i fråga motsvarar sökfrågan i informationssöknings.

För att kunna jämföra dokument måste de vara representerade i en form som lämpar sig för jämförelse.
Information som förloras i omvandlingen av ett dokument till en representativ form går inte att återfås efteråt.
För att kunna användas med framgång i informationssökning måste den representativa formen fånga upp alla viktiga frågorna och begrepp i dokumentet.
Detta diplomarbete kommer att undersöka statistiska tekniker i att representera ett dokument och möjligheterna att jämföra dem.

Omgivningen för att söka relaterade dokument i är ett verktyg för kollaborativ innovering som heter Sproodle.
I Sproodle skriver användaren korta idéer och det finns ett behov av att hitta de idéer som är semantiskt närmast den skrivna iden.
I Sproodle representeras id5erna som sökord som har bestämts av författaren till iden.
Liknande idéer beräknas sedan baserat på jämförelse av enkla sökord.
En prototyp lösning för att skapa sökord gjordes i det existerande Sproodle systemet.
Syftet är att upptäcka om extraherade nyckelord är tillräckliga för att beskriva iden.

Prototypen för att generera sökord baseras sig på term frekvens - invers dokument frekvens (TF x IDF).
I tillägg till författarens egen bedömning gjordes en grov studie för att utvärdera effektiviteten av prototypen.
ED:2010-08-24
INSSI tietueen numero: 40249
+ lisää koriin
« edellinen | seuraava »
INSSI