AKWI-Tagungsband zur 35. AKWI-Jahrestagung, 2022, 245–260
AKWI 2022
Extraktion und Analyse von Schlüsselwörtern in einer Literaturrecherche zu Quantum Computing

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						@Inbook{Copurkuyu+Barton,
							Cite-key = "copurkuyu2022", 
							Year= "2022", 
							 
							 Volume= "AKWI-Tagungsband zur 35. AKWI-Jahrestagung", 
							Pages= "245–260", 
							Journal   = "Monographien",
							 Title= "Extraktion und Analyse von Schlüsselwörtern in einer Literaturrecherche zu Quantum Computing", 
							Author= "Mazlum Copurkuyu, Thomas Barton", 
							Doi= "https://doi.org/10.30844/AKWI_2022_16", 
							 Abstract= "Durch die große Menge an wissenschaftlichen Publikationen, die meist als unstrukturierte Daten vorliegt, nehmen Komplexität und Arbeitsaufwand eines Literature-Review Prozesses stetig zu. Auch im Forschungsgebiet Quantum Computing hat sich die Anzahl wissenschaftlicher Veröffentlichungen in den letzten Jahren stark erhöht. Dieser Beitrag gibt einen Überblick, wie man Text-Mining-Methoden zur Informationsextraktion bei der Literaturrecherche zu Quantum Computing einsetzen kann. Das zentrale Forschungsziel besteht in der Anwendung von Text-Mining zur automatischen Extraktion und Visualisierung von Schlüsselwörtern auf Basis der Abstracts von wissenschaftlichen Publikationen. Dieser Ansatz verwendet zum einen die TF-IDF-Methode und auf der anderen Seite den Word2Vec-Algorithmus, um die automatische Erfassung sowie die Verarbeitung relevanter Literatur zu ermöglichen. Anschließend wird eine visuelle Darstellung der Ergebnisse wie z.B. dynamische Word-Clouds durchgeführt. Aus der Analyse werden Erkenntnisse für den Forschungsbereich Quantum Computing abgeleitet.", 
							 Keywords= "Literaturrecherche, Text-Mining, Keyword Extraction, TF-IDF, Word2Vec, Quantum Computing", 
							}
					
Mazlum Copurkuyu, Thomas Barton(2022): Extraktion und Analyse von Schlüsselwörtern in einer Literaturrecherche zu Quantum Computing. AKWI-Tagungsband zur 35. AKWI-Jahrestagung(2022), S. 245–260. Online: https://doi.org/10.30844/AKWI_2022_16 (Abgerufen 03.02.23)

Abstract

Abstract

Durch die große Menge an wissenschaftlichen Publikationen, die meist als unstrukturierte Daten vorliegt, nehmen Komplexität und Arbeitsaufwand eines Literature-Review Prozesses stetig zu. Auch im Forschungsgebiet Quantum Computing hat sich die Anzahl wissenschaftlicher Veröffentlichungen in den letzten Jahren stark erhöht. Dieser Beitrag gibt einen Überblick, wie man Text-Mining-Methoden zur Informationsextraktion bei der Literaturrecherche zu Quantum Computing einsetzen kann. Das zentrale Forschungsziel besteht in der Anwendung von Text-Mining zur automatischen Extraktion und Visualisierung von Schlüsselwörtern auf Basis der Abstracts von wissenschaftlichen Publikationen. Dieser Ansatz verwendet zum einen die TF-IDF-Methode und auf der anderen Seite den Word2Vec-Algorithmus, um die automatische Erfassung sowie die Verarbeitung relevanter Literatur zu ermöglichen. Anschließend wird eine visuelle Darstellung der Ergebnisse wie z.B. dynamische Word-Clouds durchgeführt. Aus der Analyse werden Erkenntnisse für den Forschungsbereich Quantum Computing abgeleitet.

Keywords

Schlüsselwörter

Literaturrecherche, Text-Mining, Keyword Extraction, TF-IDF, Word2Vec, Quantum Computing

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