<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="" style="font-size:12pt">Im Vortrag möchten wir unser Vorgehen wie auch die ermittelten Testwerte vorstellen und genau erläutern (was hier aufgrund der verfügbaren Platzmenge nicht stattfinden kann). Zusammengefasst wird das F</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="subscript" style="font-size:12pt">1</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="" style="font-size:12pt" xml:space="preserve">-Maß optimiert, wenn eine relative Levenshtein-Distanz gewählt wird, Abkürzungen erweitert werden und erlernte neue Varianten im Anschluss nochmal mit allen Daten verglichen werden, die nicht lemmatisiert werden konnten. Der letztgenannte Aspekt des teil-maschinellen Lernens führt dazu, dass neue Varianten stetig hinzukommen können. Der Algorithmus wird auf die Testdaten (220.000 Berufsangaben) angewendet. </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend=" background(white)" style="font-size:12pt" xml:space="preserve">64 Prozent der beruflichen Bezeichnungen können direkt lemmatisiert und einer bestehenden Variante zugeordnet werden. Bei den weiteren wird eine Ähnlichkeitsanalyse durchgeführt, die </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="" style="font-size:12pt" xml:space="preserve">in vier Prozent </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend=" background(white)" style="font-size:12pt" xml:space="preserve">der Fälle ein Ergebnis erbringt. Insgesamt hat die Ähnlichkeitsanalyse nur eine vergleichsweise geringe Auswirkung. Relevanter ist der Einsatz der Bereinigung: Wird diese gänzlich ausgelassen, so können nur 58 Prozent der Angaben direkt in den Varianten </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="" style="font-size:12pt">erkannt werden</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend=" background(white)" style="font-size:12pt">.</hi>