TrendRadar - domänenspezifisches Sprachmodell für Logistik/Mobilität - Kriesch, Lukas; Van der Au, Niklas; Hennemann, Stefan; Justus Liebig University Giessen (My University, 2021)
Der Datensatz beinhaltet ein bereinigtes, vortrainiertes, deutsches Sprachmodell (word2vec), welches aus über 40.000 deutschsprachiger Nachrichtenartikel von 467 Webseiten aus dem Bereich Logistik und Mobilität gespeist wurde. Der Datensatz entstand im Rahmen des Forschungsprojekts "TrendRadar - Erforschung der Grundlagen für einen ML-gestützten automatisierten TrendRadar", welches von dem Fraunhofer IML und der AG Wirtschaftsgeographie der JLU bearbeitet wurde. Der Erhebungszeitraum der zugrundeliegenden Nachrichtenartikel war vom 09.12.2020 - 31.05.2021. Zum Einlesen des Datensatzes wird die Gensim-Bibliothek in Python3 empfohlen (https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html).
Keywords: Logistik; Mobilität; word2vec; Sprachmodell; word-embedding; nlp; Natural Language Processing; Web Mining; ddc:004; ddc:400; ddc:430; ddc:550