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Rapke, K.: Automatische Indexierung von Volltexten für die Gruner+Jahr Pressedatenbank (2001) 0.03
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Abstract

Retrieval Tests sind die anerkannteste Methode, um neue Verfahren der Inhaltserschließung gegenüber traditionellen Verfahren zu rechtfertigen. Im Rahmen einer Diplomarbeit wurden zwei grundsätzlich unterschiedliche Systeme der automatischen inhaltlichen Erschließung anhand der Pressedatenbank des Verlagshauses Gruner + Jahr (G+J) getestet und evaluiert. Untersucht wurde dabei natürlichsprachliches Retrieval im Vergleich zu Booleschem Retrieval. Bei den beiden Systemen handelt es sich zum einen um Autonomy von Autonomy Inc. und DocCat, das von IBM an die Datenbankstruktur der G+J Pressedatenbank angepasst wurde. Ersteres ist ein auf natürlichsprachlichem Retrieval basierendes, probabilistisches System. DocCat demgegenüber basiert auf Booleschem Retrieval und ist ein lernendes System, das auf Grund einer intellektuell erstellten Trainingsvorlage indexiert. Methodisch geht die Evaluation vom realen Anwendungskontext der Textdokumentation von G+J aus. Die Tests werden sowohl unter statistischen wie auch qualitativen Gesichtspunkten bewertet. Ein Ergebnis der Tests ist, dass DocCat einige Mängel gegenüber der intellektuellen Inhaltserschließung aufweist, die noch behoben werden müssen, während das natürlichsprachliche Retrieval von Autonomy in diesem Rahmen und für die speziellen Anforderungen der G+J Textdokumentation so nicht einsetzbar ist
Rapke, K.: Automatische Indexierung von Volltexten für die Gruner+Jahr Pressedatenbank (2001) 0.02
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Abstract

Retrievaltests sind die anerkannteste Methode, um neue Verfahren der Inhaltserschließung gegenüber traditionellen Verfahren zu rechtfertigen. Im Rahmen einer Diplomarbeit wurden zwei grundsätzlich unterschiedliche Systeme der automatischen inhaltlichen Erschließung anhand der Pressedatenbank des Verlagshauses Gruner + Jahr (G+J) getestet und evaluiert. Untersucht wurde dabei natürlichsprachliches Retrieval im Vergleich zu Booleschem Retrieval. Bei den beiden Systemen handelt es sich zum einen um Autonomy von Autonomy Inc. und DocCat, das von IBM an die Datenbankstruktur der G+J Pressedatenbank angepasst wurde. Ersteres ist ein auf natürlichsprachlichem Retrieval basierendes, probabilistisches System. DocCat demgegenüber basiert auf Booleschem Retrieval und ist ein lernendes System, das aufgrund einer intellektuell erstellten Trainingsvorlage indexiert. Methodisch geht die Evaluation vom realen Anwendungskontext der Textdokumentation von G+J aus. Die Tests werden sowohl unter statistischen wie auch qualitativen Gesichtspunkten bewertet. Ein Ergebnis der Tests ist, dass DocCat einige Mängel gegenüber der intellektuellen Inhaltserschließung aufweist, die noch behoben werden müssen, während das natürlichsprachliche Retrieval von Autonomy in diesem Rahmen und für die speziellen Anforderungen der G+J Textdokumentation so nicht einsetzbar ist

Volk, M.; Mittermaier, H.; Schurig, A.; Biedassek, T.: Halbautomatische Volltextanalyse, Datenbankaufbau und Document Retrieval (1992) 0.02

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Abstract: In diesem Aufsatz beschreiben wir ein System zur Analyse von Kurzartikeln. Das System arbeitet halbautomatisch. Das heißt, zunächst wird der Artikel vom System analysiert und dann dem benutzer zur Nachberarbeitung vorgelegt. Die so gewonnene Information wird in einem Datenbankeintrag abgelegt. Über die Datenbank - in dBase IV implementiert - sind dann Abfragen und Zugriffe auf die Originaltexte effizient möglich. Der Kern dieses Aufsatzes betrifft die halbautomatische Analyse. Wir beschreiben unser Verfahren für parametrisiertes Pattern Matching sowie linguistische Heuristiken zur Ermittlung von Nominalphrasen und Präpositionalphrasen. Das System wurde für den praktischen Einsatz im Bonner Büro des 'Forums InformatikerInnen Für Frieden und gesellschaftliche Verantwortung e.V. (FIFF)' entwickelt

Stock, M.: Textwortmethode und Übersetzungsrelation : Eine Methode zum Aufbau von kombinierten Literaturnachweis- und Terminologiedatenbanken (1989) 0.01
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Abstract

Geisteswissenschaftliche Fachinformation erfordert eine enge Kooperation zwischen Literaturnachweis- und Terminologieinformationssystemen. Eine geeignete Dokumentationsmethode für die Auswertung geisteswissen- schaftlicher Literatur ist die Textwortwethode. Dem originalsprachig aufgenommenen Begriffsrepertoire ist ein einheitssprachiger Zugriff beizuordnen, der einerseits ein vollständiges und genaues Retrieval garantiert und andererseits den Aufbau fachspezifischer Wörterbücher vorantreibt

Kuhlen, R.: Experimentelle Morphologie in der Informationswissenschaft (1977) 0.01

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LCSH: Information storage and retrieval systems
Subject: Information storage and retrieval systems

Kuhlen, R.: Morphologische Relationen durch Reduktionsalgorithmen (1974) 0.01

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Date: 29. 1.2011 14:56:29

Stock, W.G.: Textwortmethode : Norbert Henrichs zum 65. (3) (2000) 0.01
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Abstract

Nur wenige Dokumentationsmethoden werden mit dem Namen ihrer Entwickler assoziiert. Ausnahmen sind Melvil Dewey (DDC), S.R. Ranganathan (Colon Classification) - und Norbert Henrichs. Seine Textwortmethode ermöglicht die Indexierung und das Retrieval von Literatur aus Fachgebieten, die keine allseits akzeptierte Fachterminologie vorweisen, also viele Sozial- und Geisteswissenschaften, vorneweg die Philosophie. Für den Einsatz in der elektronischen Philosophie-Dokumentation hat Henrichs in den späten sechziger Jahren die Textwortmethode entworfen. Er ist damit nicht nur einer der Pioniere der Anwendung der elektronischen Datenverarbeitung in der Informationspraxis, sondern auch der Pionier bei der Dokumentation terminologisch nicht starrer Fachsprachen

Lorenz, S.: Konzeption und prototypische Realisierung einer begriffsbasierten Texterschließung (2006) 0.00

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Date: 22. 3.2015 9:17:30

Bredack, J.: Automatische Extraktion fachterminologischer Mehrwortbegriffe : ein Verfahrensvergleich (2016) 0.00
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Abstract

Als Extraktionssysteme wurden der TreeTagger und die Indexierungssoftware Lingo verwendet. Der TreeTagger basiert auf einem statistischen Tagging- und Chunking- Algorithmus, mit dessen Hilfe NPs automatisch identifiziert und extrahiert werden. Er kann für verschiedene Anwendungsszenarien der natürlichen Sprachverarbeitung eingesetzt werden, in erster Linie als POS-Tagger für unterschiedliche Sprachen. Das Indexierungssystem Lingo arbeitet im Gegensatz zum TreeTagger mit elektronischen Wörterbüchern und einem musterbasierten Abgleich. Lingo ist ein auf automatische Indexierung ausgerichtetes System, was eine Vielzahl von Modulen mitliefert, die individuell auf eine bestimmte Aufgabenstellung angepasst und aufeinander abgestimmt werden können. Die unterschiedlichen Verarbeitungsweisen haben sich in den Ergebnismengen beider Systeme deutlich gezeigt. Die gering ausfallenden Übereinstimmungen der Ergebnismengen verdeutlichen die abweichende Funktionsweise und konnte mit einer qualitativen Analyse beispielhaft beschrieben werden. In der vorliegenden Arbeit kann abschließend nicht geklärt werden, welches der beiden Systeme bevorzugt für die Generierung von Indextermen eingesetzt werden sollte.

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