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  1. Fühles-Ubach, S.; Schaer, P.; Lepsky, K.; Seidler-de Alwis, R.: Data Librarian : ein neuer Studienschwerpunkt für wissenschaftliche Bibliotheken und Forschungseinrichtungen (2019) 0.01 
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    Abstract
    Der Beitrag beschäftigt sich mit dem neuen Studienschwerpunkt "Data Librarian" im Studiengang "Data and Information Science", der seit dem Wintersemester 2018/19 am Institut für Informationswissenschaft der Technischen Hochschule Köln angeboten wird. Im Rahmen einer gemeinsamen Akkreditierung aller Bachelor-Studiengänge des Instituts entwickelt, bündelt bzw. vermittelt er u. a. umfassende Kenntnisse in den Bereichen Datenstrukturen, Datenverarbeitung, Informationssysteme, Datenanalyse und Information Research in den ersten Semestern. Das sechsmonatige Praxissemester findet in einer wissenschaftlichen Bibliothek oder Informationseinrichtung statt, bevor die Schwerpunkte Forschungsdaten I+II, Wissenschaftskommunikation, Szientometrie und automatische Erschließung vermittelt werden.
    Source
    Bibliothek: Forschung und Praxis. 43(2019) H.2, S.255-261
  2. Mayr, P.; Mutschke, P.; Schaer, P.; Sure, Y.: Mehrwertdienste für das Information Retrieval (2013) 0.01 
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    Abstract
    Ziel des Projekts ist die Entwicklung und Erprobung von metadatenbasierten Mehr-wertdiensten für Retrievalumgebungen mit mehreren Datenbanken: a) Search Term Recommender (STR) als Dienst zum automatischen Vorschlagen von Suchbegriffen aus kontrollierten Vokabularen, b) Bradfordizing als Dienst zum Re-Ranking von Ergebnismengen nach Kernzeitschriften und c) Autorenzentralität als Dienst zum Re-Ranking von. Ergebnismengen nach Zentralität der Autoren in Autorennetzwerken. Schwerpunkt des Projektes ist die prototypische mplementierung der drei Mehrwertdienste in einer integrierten Retrieval-Testumgebung und insbesondere deren quantitative und qualitative Evaluation hinsichtlich Verbesserung der Retrievalqualität bei Einsatz der Mehrwertdienste.
  3. Schaer, P.: Sprachmodelle und neuronale Netze im Information Retrieval (2023) 0.00 
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    Abstract
    In den letzten Jahren haben Sprachmodelltechnologien unterschiedlichster Ausprägungen in der Informationswissenschaft Einzug gehalten. Diesen Sprachmodellen, die unter den Bezeichnungen GPT, ELMo oder BERT bekannt sind, ist gemein, dass sie dank sehr großer Webkorpora auf eine Datenbasis zurückgreifen, die bei vorherigen Sprachmodellansätzen undenkbar war. Gleichzeitig setzen diese Modelle auf neuere Entwicklungen des maschinellen Lernens, insbesondere auf künstliche neuronale Netze. Diese Technologien haben auch im Information Retrieval (IR) Fuß gefasst und bereits kurz nach ihrer Einführung sprunghafte, substantielle Leistungssteigerungen erzielt. Neuronale Netze haben in Kombination mit großen vortrainierten Sprachmodellen und kontextualisierten Worteinbettungen geführt. Wurde in vergangenen Jahren immer wieder eine stagnierende Retrievalleistung beklagt, die Leistungssteigerungen nur gegenüber "schwachen Baselines" aufwies, so konnten mit diesen technischen und methodischen Innovationen beeindruckende Leistungssteigerungen in Aufgaben wie dem klassischen Ad-hoc-Retrieval, der maschinellen Übersetzung oder auch dem Question Answering erzielt werden. In diesem Kapitel soll ein kurzer Überblick über die Grundlagen der Sprachmodelle und der NN gegeben werden, um die prinzipiellen Bausteine zu verstehen, die hinter aktuellen Technologien wie ELMo oder BERT stecken, die die Welt des NLP und IR im Moment beherrschen.
  4. Schaer, P.: Integration von Open-Access-Repositorien in Fachportale (2010) 0.00 
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    Source
    Wissensspeicher in digitalen Räumen: Nachhaltigkeit - Verfügbarkeit - semantische Interoperabilität. Proceedings der 11. Tagung der Deutschen Sektion der Internationalen Gesellschaft für Wissensorganisation, Konstanz, 20. bis 22. Februar 2008. Hrsg.: J. Sieglerschmidt u. H.P.Ohly
    Theme
    Information Gateway
  5. Wilde, A.; Wenninger, A.; Hopt, O.; Schaer, P.; Zapilko, B.: Aktivitäten von GESIS im Kontext von Open Data und Zugang zu sozialwissenschaftlichen Forschungsergebnissen (2010) 0.00 
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    Abstract
    GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften betreibt mit dem Volltext-Server SSOAR und der Registrierungsagentur für sozialwissenschaftliche Forschungsdaten dalra zwei Plattformen zum Nachweis von wissenschaftlichen Ergebnissen in Form von Publikationen und Primärdaten. Beide Systeme setzen auf einen konsequenten Einsatz von Persistenten Identifikatoren (URN und DOI), was die Verknüpfung der durch dalra registrierten Daten mit den Volltextdokumenten aus SSOAR sowie anderen Informationen aus den GESIS-Beständen ermöglicht. Zusätzlich wird durch den Einsatz von semantischen Technologien wie SKOS und RDF eine Verbindung zum Semantic Web hergestellt.
    Source
    Semantic web & linked data: Elemente zukünftiger Informationsinfrastrukturen ; 1. DGI-Konferenz ; 62. Jahrestagung der DGI ; Frankfurt am Main, 7. - 9. Oktober 2010 ; Proceedings / Deutsche Gesellschaft für Informationswissenschaft und Informationspraxis. Hrsg.: M. Ockenfeld

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