Clustering von deutschen Ortsnamen
- Diese Studie untersucht Gruppen von Ortsnamen in Deutschland (in den Postleitregionen) nach vorhandenen Ähnlichkeiten. Als Messgröße wird ein Häufigkeitsvektor von Trigrammen in jeder Gruppe herangezogen. Mit der Anwendung des Average Linkage-Algorithmus auf die Messgröße werden Cluster aus räumlich zusammenhängenden Gebieten gebildet, obwohl das Verfahren keine Kenntnis über die Lage der Cluster zueinander besitzt. In den Clustern werden die zehn häufigsten n-Gramme ermittelt, um charakteristische Wortpartikel darzustellen. Die von den Clustern umschriebenen Gebiete lassen sich zwanglos durch historische oder linguistische Entwicklungen erklären. Das hier verwendete Verfahren setzt jedoch kein linguistisches, geographisches oder historisches Wissen voraus, ermöglicht aber die Gruppierung von Namen in eindeutiger Weise unter Berücksichtigung einer Vielzahl von Wortpartikeln in einem Schritt. Die Vorgehensweise ohne Vorwissen unterscheidet diese Studie von den meisten bisher angewendeten Untersuchungen.
Author: | Christian WartenaORCiDGND, Hans-Peter Ederberg |
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URN: | urn:nbn:de:bsz:960-opus4-10286 |
DOI: | https://doi.org/10.25968/opus-1028 |
Document Type: | Report |
Language: | German |
Year of Completion: | 2017 |
Publishing Institution: | Hochschule Hannover |
Release Date: | 2017/01/23 |
Tag: | Clustering; Onomastik; Ortsnamen |
Link to catalogue: | 879389036 |
Institutes: | Fakultät III - Medien, Information und Design |
DDC classes: | 400 Sprache, Linguistik |
Licence (German): | ![]() |