segmentieren und klassifizieren mit vollständigen Substringfrequenzen

Diese Arbeit untersucht vollständige Zeichenkettenfrequenzverteilungen natürlichsprachiger Texte auf ihren linguistischen und anwendungsbezogenen Gehalt. Im ersten Teil wird auf dieser Datengrundlage ein unüberwachtes Lernverfahren entwickelt, das Texte in Morpheme zerlegt. Die Zerlegung geht von der Satzebene aus und verwendet jegliche vorhandene Kontextinformation. Es ergibt sich ein sprachunabhängiger Algorithmus, der die gefundenen Morpheme teilweise zu Baumstrukturen zusammenordnet. Die Evaluation der Ergebnisse mit Hilfe statistischer Modelle ermöglicht die Identifizierung auch kleiner Performanzunterschiede. Diese sind einer linguistischen Interpretation zugänglich. Der zweite Teil der Arbeit besteht aus stilometrischen Untersuchungen anhand eines Textähnlichkeitsmaßes, das ebenfalls auf vollständigen Zeichenkettenfrequenzen beruht. Das Textähnlichkeitsmaß wird in verschiedenen Varianten definiert und anhand vielfältiger stilometrischer Fragestellungen und auf Grundlage unterschiedlicher Korpora ausgewertet. Dabei ist ein wiederholter Vergleich mit der Performanz bisheriger Forschungsansäzte möglich. Die Performanz moderner Maschinenlernverfahren kann mit dem hier vorgestellten konzeptuell einfacheren Verfahren reproduziert werden. Während die Segmentierung in Morpheme ein lokaler Vorgang ist, besteht Stilometrie im globalen Vergleich von Texten. Daher bietet die Untersuchung dieser zwei unverbunden scheinenden Fragestellungen sich gegenseitig ergänzende Perspektiven auf die untersuchten Häufigkeitsdaten. Darüber hinaus zeigt die Diskussion der rezipierten Literatur zu beiden Themen ihre Verbindungen durch verwandte Konzepte und Denkansätze auf. Aus der Gesamtheit der empirischen Untersuchungen zu beiden Fragestellungen kann abgeleitet werden, dass den längeren und damit selteneren Zeichenketten wesentlich mehr Informationsgehalt innewohnt, als in der bisherigen Forschung gemeinhin angenommen wird.This thesis investigates the linguistic and application specific content of complete character substring frequency distributions of natural language texts. The first part develops on this basis an unsupervised learning algorithm for segmenting text into morphemes. The segmentation starts from the sentence level and uses all available context information. The result is a language independent algorithm which arranges the found morphemes partly into tree like structures. The evaluation of the output using advanced statistical modelling allows for identifying even very small performance differences. These are accessible to linguistic interpretation. The second part of the thesis consists of stylometric investigations by means of a text similarity measure also rooted in complete substring frequency statistics. The similarity measure is defined in different variants and evaluated for various stylometric tasks and on the basis of diverse corpora. In most of the case studies the presented method can be compared with publicly available performance figures of previous research. The high performance of modern machine learning methods is reproduced by the considerably simpler algorithm developed in this thesis. While the segmentation into morphemes is a local process, stylometry consists in the global comparison of texts. For this reason investigating of these two seemingly unconnected problems offers complementary perspectives on the explored frequency data. The discussion of the recieved litarature concerning both subjects additionally shows their connectedness by related concepts and approaches. It can be deduced from the totality of the empirical studies on text segmentation and stylometry conducted in this thesis that the long and rare character sequences contain considerably more information then assumed in previous research