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  1. Fuhr, N.: Rankingexperimente mit gewichteter Indexierung (1986) 0.21
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    Abstract
    Der Beitrag enthält eine Darstellung zur Frage der Konzeption von Rankingalgorithmen auf Grundlage gewichteter Indexierung mittels statistischer Verfahren.
    Date
    14. 6.2015 22:12:56
    Source
    Automatische Indexierung zwischen Forschung und Anwendung, Hrsg.: G. Lustig
  2. Smeaton, A.F.; Rijsbergen, C.J. van: ¬The retrieval effects of query expansion on a feedback document retrieval system (1983) 0.16
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    Date
    30. 3.2001 13:32:22
    Theme
    Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval
  3. Lepsky, K.; Vorhauer, J.: Lingo - ein open source System für die Automatische Indexierung deutschsprachiger Dokumente (2006) 0.14
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    Abstract
    Lingo ist ein frei verfügbares System (open source) zur automatischen Indexierung der deutschen Sprache. Bei der Entwicklung von lingo standen hohe Konfigurierbarkeit und Flexibilität des Systems für unterschiedliche Einsatzmöglichkeiten im Vordergrund. Der Beitrag zeigt den Nutzen einer linguistisch basierten automatischen Indexierung für das Information Retrieval auf. Die für eine Retrievalverbesserung zur Verfügung stehende linguistische Funktionalität von lingo wird vorgestellt und an Beispielen erläutert: Grundformerkennung, Kompositumerkennung bzw. Kompositumzerlegung, Wortrelationierung, lexikalische und algorithmische Mehrwortgruppenerkennung, OCR-Fehlerkorrektur. Der offene Systemaufbau von lingo wird beschrieben, mögliche Einsatzszenarien und Anwendungsgrenzen werden benannt.
    Date
    24. 3.2006 12:22:02
  4. Fuhr, N.: Ranking-Experimente mit gewichteter Indexierung (1986) 0.14
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    Date
    14. 6.2015 22:12:44
  5. Hauer, M.: Automatische Indexierung (2000) 0.14
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    Source
    Wissen in Aktion: Wege des Knowledge Managements. 22. Online-Tagung der DGI, Frankfurt am Main, 2.-4.5.2000. Proceedings. Hrsg.: R. Schmidt
  6. Nohr, H.: Grundlagen der automatischen Indexierung : ein Lehrbuch (2003) 0.13
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    Date
    22. 6.2009 12:46:51
    Footnote
    Rez. in: nfd 54(2003) H.5, S.314 (W. Ratzek): "Um entscheidungsrelevante Daten aus der ständig wachsenden Flut von mehr oder weniger relevanten Dokumenten zu extrahieren, müssen Unternehmen, öffentliche Verwaltung oder Einrichtungen der Fachinformation effektive und effiziente Filtersysteme entwickeln, einsetzen und pflegen. Das vorliegende Lehrbuch von Holger Nohr bietet erstmalig eine grundlegende Einführung in das Thema "automatische Indexierung". Denn: "Wie man Information sammelt, verwaltet und verwendet, wird darüber entscheiden, ob man zu den Gewinnern oder Verlierern gehört" (Bill Gates), heißt es einleitend. Im ersten Kapitel "Einleitung" stehen die Grundlagen im Mittelpunkt. Die Zusammenhänge zwischen Dokumenten-Management-Systeme, Information Retrieval und Indexierung für Planungs-, Entscheidungs- oder Innovationsprozesse, sowohl in Profit- als auch Non-Profit-Organisationen werden beschrieben. Am Ende des einleitenden Kapitels geht Nohr auf die Diskussion um die intellektuelle und automatische Indexierung ein und leitet damit über zum zweiten Kapitel "automatisches Indexieren. Hier geht der Autor überblickartig unter anderem ein auf - Probleme der automatischen Sprachverarbeitung und Indexierung - verschiedene Verfahren der automatischen Indexierung z.B. einfache Stichwortextraktion / Volltextinvertierung, - statistische Verfahren, Pattern-Matching-Verfahren. Die "Verfahren der automatischen Indexierung" behandelt Nohr dann vertiefend und mit vielen Beispielen versehen im umfangreichsten dritten Kapitel. Das vierte Kapitel "Keyphrase Extraction" nimmt eine Passpartout-Status ein: "Eine Zwischenstufe auf dem Weg von der automatischen Indexierung hin zur automatischen Generierung textueller Zusammenfassungen (Automatic Text Summarization) stellen Ansätze dar, die Schlüsselphrasen aus Dokumenten extrahieren (Keyphrase Extraction). Die Grenzen zwischen den automatischen Verfahren der Indexierung und denen des Text Summarization sind fließend." (S. 91). Am Beispiel NCR"s Extractor/Copernic Summarizer beschreibt Nohr die Funktionsweise.
    Im fünften Kapitel "Information Extraction" geht Nohr auf eine Problemstellung ein, die in der Fachwelt eine noch stärkere Betonung verdiente: "Die stetig ansteigende Zahl elektronischer Dokumente macht neben einer automatischen Erschließung auch eine automatische Gewinnung der relevanten Informationen aus diesen Dokumenten wünschenswert, um diese z.B. für weitere Bearbeitungen oder Auswertungen in betriebliche Informationssysteme übernehmen zu können." (S. 103) "Indexierung und Retrievalverfahren" als voneinander abhängige Verfahren werden im sechsten Kapitel behandelt. Hier stehen Relevance Ranking und Relevance Feedback sowie die Anwendung informationslinguistischer Verfahren in der Recherche im Mittelpunkt. Die "Evaluation automatischer Indexierung" setzt den thematischen Schlusspunkt. Hier geht es vor allem um die Oualität einer Indexierung, um gängige Retrievalmaße in Retrievaltest und deren Einssatz. Weiterhin ist hervorzuheben, dass jedes Kapitel durch die Vorgabe von Lernzielen eingeleitet wird und zu den jeweiligen Kapiteln (im hinteren Teil des Buches) einige Kontrollfragen gestellt werden. Die sehr zahlreichen Beispiele aus der Praxis, ein Abkürzungsverzeichnis und ein Sachregister erhöhen den Nutzwert des Buches. Die Lektüre förderte beim Rezensenten das Verständnis für die Zusammenhänge von BID-Handwerkzeug, Wirtschaftsinformatik (insbesondere Data Warehousing) und Künstlicher Intelligenz. Die "Grundlagen der automatischen Indexierung" sollte auch in den bibliothekarischen Studiengängen zur Pflichtlektüre gehören. Holger Nohrs Lehrbuch ist auch für den BID-Profi geeignet, um die mehr oder weniger fundierten Kenntnisse auf dem Gebiet "automatisches Indexieren" schnell, leicht verständlich und informativ aufzufrischen."
  7. Boyack, K.W.; Wylie,B.N.; Davidson, G.S.: Information Visualization, Human-Computer Interaction, and Cognitive Psychology : Domain Visualizations (2002) 0.13
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    22. 2.2003 17:25:39
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    Theme
    Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval
  8. Busch, D.: Domänenspezifische hybride automatische Indexierung von bibliographischen Metadaten (2019) 0.13
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    Abstract
    Im Fraunhofer-Informationszentrum Raum und Bau (IRB) wird Fachliteratur im Bereich Planen und Bauen bibliographisch erschlossen. Die daraus resultierenden Dokumente (Metadaten-Einträge) werden u.a. bei der Produktion der bibliographischen Datenbanken des IRB verwendet. In Abb. 1 ist ein Dokument dargestellt, das einen Zeitschriftenartikel beschreibt. Die Dokumente werden mit Deskriptoren von einer Nomenklatur (Schlagwortliste IRB) indexiert. Ein Deskriptor ist "eine Benennung., die für sich allein verwendbar, eindeutig zur Inhaltskennzeichnung geeignet und im betreffenden Dokumentationssystem zugelassen ist". Momentan wird die Indexierung intellektuell von menschlichen Experten durchgeführt. Die intellektuelle Indexierung ist zeitaufwendig und teuer. Eine Lösung des Problems besteht in der automatischen Indexierung, bei der die Zuordnung von Deskriptoren durch ein Computerprogramm erfolgt. Solche Computerprogramme werden im Folgenden auch als Klassifikatoren bezeichnet. In diesem Beitrag geht es um ein System zur automatischen Indexierung von deutschsprachigen Dokumenten im Bereich Bauwesen mit Deskriptoren aus der Schlagwortliste IRB.
    Source
    B.I.T.online. 22(2019) H.6, S.465-469
  9. Probst, M.; Mittelbach, J.: Maschinelle Indexierung in der Sacherschließung wissenschaftlicher Bibliotheken (2006) 0.12
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    Abstract
    Obwohl fast alle größeren Bibliotheken intellektuelle Sacherschließung betreiben, sind elektronische Kataloge für die zielgerichtete sachliche Suche nur eingeschränkt nutzbar. Durch maschinelle Indexierung können ohne nennenswerten personellen Mehraufwand ausreichend große Datenmengen für Informationsretrievalsysteme erzeugt und somit die Auffindbarkeit von Dokumenten erhöht werden. Geeignete Sprachanalysetechniken zur Indextermerzeugung sind bekannt und bieten im Gegensatz zur gebräuchlichen Freitextinvertierung entscheidende Vorteile beim Retrieval. Im Fokus steht die Betrachtung der Vor- und Nachteile der gängigen Indexierungssysteme MILOS und intelligentCAPTURE.
    Date
    22. 3.2008 12:35:19
  10. Glaesener, L.: Automatisches Indexieren einer informationswissenschaftlichen Datenbank mit Mehrwortgruppen (2012) 0.12
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    Abstract
    Ein Bericht über die Ergebnisse und die Prozessanalyse einer automatischen Indexierung mit Mehrwortgruppen. Diese Bachelorarbeit beschreibt, inwieweit der Inhalt informationswissenschaftlicher Fachtexte durch informationswissenschaftliches Fachvokabular erschlossen werden kann und sollte und dass in diesen wissenschaftlichen Texten ein Großteil der fachlichen Inhalte in Mehrwortgruppen vorkommt. Die Ergebnisse wurden durch eine automatische Indexierung mit Mehrwortgruppen mithilfe des Programme Lingo an einer informationswissenschaftlichen Datenbank ermittelt.
    Date
    11. 9.2012 19:43:22
  11. Rekabsaz, N. et al.: Toward optimized multimodal concept indexing (2016) 0.12
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    Date
    1. 2.2016 18:25:22
    Theme
    Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval
  12. Kozikowski, P. et al.: Support of part-whole relations in query answering (2016) 0.12
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    Date
    1. 2.2016 18:25:22
    Theme
    Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval
  13. Marx, E. et al.: Exploring term networks for semantic search over RDF knowledge graphs (2016) 0.12
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    Source
    Metadata and semantics research: 10th International Conference, MTSR 2016, Göttingen, Germany, November 22-25, 2016, Proceedings. Eds.: E. Garoufallou
    Theme
    Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval
  14. Kopácsi, S. et al.: Development of a classification server to support metadata harmonization in a long term preservation system (2016) 0.12
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    Metadata and semantics research: 10th International Conference, MTSR 2016, Göttingen, Germany, November 22-25, 2016, Proceedings. Eds.: E. Garoufallou
    Theme
    Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval
  15. Hotho, A.; Bloehdorn, S.: Data Mining 2004 : Text classification by boosting weak learners based on terms and concepts (2004) 0.10
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    Content
    Vgl.: http://www.google.de/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=1&cad=rja&ved=0CEAQFjAA&url=http%3A%2F%2Fciteseerx.ist.psu.edu%2Fviewdoc%2Fdownload%3Fdoi%3D10.1.1.91.4940%26rep%3Drep1%26type%3Dpdf&ei=dOXrUMeIDYHDtQahsIGACg&usg=AFQjCNHFWVh6gNPvnOrOS9R3rkrXCNVD-A&sig2=5I2F5evRfMnsttSgFF9g7Q&bvm=bv.1357316858,d.Yms.
    Date
    8. 1.2013 10:22:32
  16. DIN 31623: Indexierung zur inhaltlichen Erschließung von Dokumenten : T.1: Begriffe, Grundlagen; T.2: Gleichordnende Indexierung mit Deskriptoren; T.3: Syntaktische Indexierung mit Deskriptoren (1988) 0.10
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    Footnote
    Vgl. auch den Beitrag: Jansen, R.: Intentionen der Indexierungsnorm 31623 und Überlegungen zum Verhältnis gleichordnende/syntaktische Indexierung
  17. Efthimiadis, E.N.: End-users' understanding of thesaural knowledge structures in interactive query expansion (1994) 0.09
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    Date
    30. 3.2001 13:35:22
    Theme
    Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval
  18. Zillmann, H.: OSIRIS und eLib : Information Retrieval und Search Engines in Full-text Databases (2001) 0.09
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    Abstract
    OSIRIS und ELIB sind von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) und dem Niedersächsischen Ministerium für Wissenschaft und Kultur (MWK) geförderte Projekte an der Universität Osnabrück. Sie beschäftigen sich mit intuitiv-natürlichsprachlichen Retrievalsystemen und mit Fragen der Indexierung großer Volltexdatenbanken in dieser Technik. Die Entwicklungen haben dazu geführt, daß an sich aufwendige und komplexe Verfahren der syntaktisch-semantischen Analyse und Bewertung von textuellen Phrasen in relationale Datenbanken für Massendaten eingebettet werden konnten und nun im Produktionsbetrieb eingesetzt werden können
    Date
    14. 6.2001 12:22:31
  19. Inauen, J.: Manuelle Indexierung : Analyse der Dokumentation, Thesauri, Indexierung, Abstracts (1977) 0.09
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  20. Sacco, G.M.: Dynamic taxonomies and guided searches (2006) 0.09
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    Date
    22. 7.2006 17:56:22
    Theme
    Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval

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