Information is of strategic importance for business and governmental agencies, but also for individual citizens. The use of automatic methods for selection and dissemination of information would enable media monitoring companies to cover a much larger variety of media sources by working more cost efficiently and providing 24 hours coverage and availability. This thesis investigates how professional media monitoring, which is currently a largely manual process, can be automatically supported. Three main modules are necessary for automatic media monitoring: speech recognition, topic segmentation, and topic classification. The research that was conducted on these three topics and the resulting innovations are presented. The performance of the individual modules, as well as the complete system, is thoroughly investigated. The focus of this theses are German news. Topic boundaries are determined using a novel approach to visual indexing. A speech recogniser transforms the audio signals into texts, which are afterwards classified for the presence of pre-defined topics. For topic classification, approaches with Hidden Markov Models, Neural Networks, and Support Vector Machines (SVMs) are investigated. One contribution of this thesis is the introduction of novel couplers for SVMs with advantages over known couplers. An additional topic covered in this thesis is Unsupervised Topic Discovery, a field nearly neglected in the literature. It makes it possible to find key-words in texts without a pre-defined topic list or training samples.     «

Information is of strategic importance for business and governmental agencies, but also for individual citizens. The use of automatic methods for selection and dissemination of information would enable media monitoring companies to cover a much larger variety of media sources by working more cost efficiently and providing 24 hours coverage and availability. This thesis investigates how professional media monitoring, which is currently a largely manual process, can be automatically supported. Thr...     »

Informationen sind von entscheidender Bedeutung, sowohl für Industrie und Behörden als auch für Privatleute. Automatische Verfahren zur Auswahl und Verbreitung von Informationen ermöglichen es der Medienauswertung, deutlich mehr Medienquellen abzudecken; insbesondere durch eine höhere Kosteneffizienz und durch Service rund um die Uhr. Die vorliegende Arbeit untersucht, inwiefern die – bislang hauptsächlich manuell vorgenommene – professionelle Medienauswertung automatisiert unterstützt werden kann. Drei Hauptmodule sind hierzu notwendig: Spracherkennung, Themensegmentierung und Themenklassifizierung. Die Forschungsergebnisse bezüglich der einzelnen Module des Demonstrators werden zusammen mit den erreichten Innovationen dargestellt. Die Leistungsfähigkeit sowohl der Module als auch des gesamten Systems wird anhand von ausführlichen Tests untersucht. Der Schwerpunkt dieser Arbeit liegt auf deutschsprachigen Nachrichtensendungen. Mittels visueller Indizierungsverfahren werden Themengrenzen in Fernsehnachrichten bestimmt. Ein Spracherkenner wandelt die Audiosignale in Texte um, welche von einem Themenklassifizierer auf das Vorkommen von vorgegebenen Themen überprüft werden. Es werden statistische Klassifizierer wie Hidden Markov Modelle und Support Vector Machines (SVMs) verwendet. Ein Beitrag dieser Arbeit liegt in der Vorstellung von neuartigen Couplern zu SVMs, die vorteilhaft gegenüber bekannten Couplern sind. Ein weiteres behandeltes Thema ist die unüberwachte Themenfindung (Unsupervised Topic Discovery), die in der Literatur fast gänzlich unbeachtet bleibt. Sie erlaubt es, Stichwörter ohne eine vorgegebene Themenliste oder ohne Trainingsbeispiele zu finden.     «

Informationen sind von entscheidender Bedeutung, sowohl für Industrie und Behörden als auch für Privatleute. Automatische Verfahren zur Auswahl und Verbreitung von Informationen ermöglichen es der Medienauswertung, deutlich mehr Medienquellen abzudecken; insbesondere durch eine höhere Kosteneffizienz und durch Service rund um die Uhr. Die vorliegende Arbeit untersucht, inwiefern die – bislang hauptsächlich manuell vorgenommene – professionelle Medienauswertung automatisiert unterstützt werden k...     »