Projektkooperation auf dem Gebiet der datenbasierten strategischen Flächen- und Stadtentwicklung

Die zweite Phase des LIG-Projekts konzentriert sich auf die Analyse von Texten mit Hilfe von Natural Language Processing (NLP) und konzentriert sich auf zwei verschiedene Datenkategorien: Hamburger Parlamentsdatenbank und Newsletter (MOPO und ZEIT). Sie basiert auf einem automatischen Verfahren zum Herunterladen von Daten, Bereinigen der Daten (Entfernen von Zahlen, Satzzeichen und Stoppwörtern) und Analysieren von Schlüsselwörtern, Abrufen von Ortsnamen und deren Umwandlung in Koordinaten und deren Visualisierung auf dem LIG Finder mittels Punktwolken. Darüber hinaus wird eine VADER-Sentiment-Analyse durchgeführt, um Informationen zur Polarisierung zu erhalten, und es werden LDA und STM (Structure Topic Modeling) ausgeführt, um Themen innerhalb von Artikeln zu clustern. Außerdem wurde die Webschnittstelle von LIG Finder überarbeitet, um sie benutzerfreundlicher zu gestalten, und es wurden Module für Geoparser, personalisierte Funktionen und Datenklassifizierung entwickelt.