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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

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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

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Abstract

Automatische Indexierung verzeichnet schon seit einigen Jahren aufgrund steigender Informationsflut ein wachsendes Interesse. Allerdings gibt es immer noch Vorbehalte gegenüber der intellektuellen Indexierung in Bezug auf Qualität und größerem Aufwand der Systemimplementierung bzw. -pflege. Neuere Entwicklungen aus dem Bereich des Wissensmanagements, wie beispielsweise Verfahren aus der Künstlichen Intelligenz, der Informationsextraktion, dem Text Mining bzw. der automatischen Klassifikation sollen die automatische Indexierung aufwerten und verbessern. Damit soll eine intelligentere und mehr inhaltsbasierte Erschließung geleistet werden. In dieser Masterarbeit wird außerhalb der Darstellung von Grundlagen und Verfahren der automatischen Indexierung sowie neueren Entwicklungen auch Möglichkeiten der Evaluation dargestellt. Die mögliche Anwendung der automatischen Indexierung im DFG-ProjektGemeinsames Portal für Bibliotheken, Archive und Museen (BAM)" bilden den Schwerpunkt der Arbeit. Im Portal steht die bibliothekarische Erschließung von Texten im Vordergrund. In einem umfangreichen Test werden drei deutsche, linguistische Systeme mit statistischen Verfahren kombiniert (die aber teilweise im System bereits integriert ist) und evaluiert, allerdings nur auf der Basis der ausgegebenen Indexate. Abschließend kann festgestellt werden, dass die Ergebnisse und damit die Qualität (bezogen auf die Indexate) von intellektueller und automatischer Indexierung noch signifikant unterschiedlich sind. Die Gründe liegen in noch zu lösenden semantischen Problemen bzw, in der Obereinstimmung mit Worten aus einem Thesaurus, die von einem automatischen Indexierungssystem nicht immer nachvollzogen werden kann. Eine Inhaltsanreicherung mit den Indexaten zum Vorteil beim Retrieval kann, je nach System oder auch über die Einbindung durch einen Thesaurus, erreicht werden.

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Abstract

The test ran between Nov 95-Aug 96 in Cologne Fachhochschule fur Bibliothekswesen (College of Librarianship).The test basis was a database of 190,000 book titles published between 1990-95. MILOS II mechanized indexing methods proved helpful in avoiding or reducing numbers of unsatisfied/no result retrieval searches. Retrieval from mechanised indexing is 3 times more successful than from title keyword data. MILOS II also used a standardized semantic vocabulary. Mechanised indexing demands high quality software and output data

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Abstract

Examines the effectiveness of automated indexing and presents the results of a study of information retrieval from a segment (40.000 items) of the ULB Düsseldorf database. The segment was selected randomly and all the documents included were indexed automatically. The search topics included 50 subject areas ranging from economic growth to alternative energy sources. While there were 876 relevant documents in the database segment for each of the 50 search topics, the recall ranged from 1 to 244 references, with the average being 17.52 documents per topic. Therefore it seems that, in the immediate future, automatic indexing should be used in combination with intellectual indexing

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Abstract

Verbesserungen des Gewichtungsverfahrens sollten schließlich unterstützt werden durch Maßnahmen zur Optimierung der Retrievalumgebung, etwa durch - den Einsatz von Hypertextwerkzeugen; - die Integration der THEAS-Komponente, mit der die automatische Mehrwortgruppengewinnung mit Hilfe eines Mehrwortgruppen-Parsers möglich ist; dies könnte im Rahmen der Dialogführung mit dem Nutzer eingesetzt werden, wenn dieser Teilkomponenten solcher Mehrwortgruppen im Retrieval verwendet. Mit THEAS wäre daneben der Einstieg in das Retrieval über das Register mit kanonischen Formen möglich; - die Integration von Wörterbuchfunktionen zur Benutzerunterstützung. Eine Weiterentwicklung des SELIX-Verfahrens könnte daneben in diese Richtungen erfolgen: - Bildung von Dokument-Clustern. Dabei werden Dokumente in einem Dokumenten-Raum einander in dem Maße zugeordnet, in dem ihre selektierten Grundformen übereinstimmen. - Errichtung von statistisch basierten semantischen Netzen, in denen Grundformen einander in einem Begriffs-Raum in dem Maße zugeordnet werden, in dem sie "gemeinsam" in Dokumenten auftreten.

RSWK

Online-Katalog / Automatische Indexierung / Inhaltsverzeichnis / Scanning / Information Retrieval / Projekt

Subject

Online-Katalog / Automatische Indexierung / Inhaltsverzeichnis / Scanning / Information Retrieval / Projekt

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Date

20.10.2000 12:22:23

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Abstract

Ausgehend von einer Betrachtung in der Rechtsinformatik geläufiger Annahmen zur juristischen Informationserschließung beschreibt der Beitrag wesentliche Ergebnisse einer empirischen Studie der Retrievaleffektivität von Re-cherchen in juristischen Datenbanken. Dabei steht die Frage nach der Notwendigkeit einer intellektuellen Erschließung einerseits, der Effektivität der sogenannten Stichwortsuche andererseits im Mittelpunkt. Die Ergebnisse der Studie, bei der auch ein Vergleich zwischen einem Informationssystem auf der Basis eines Booleschen Retrievalmodells mit einem System auf der Basis statistischer Verfahren vorgenommen wurde, legen den Schluss nahe, dass in der rechtsinformatischen Fachliteratur analytisch begründete Annahmen wie die Gefahr zu großer Antwortmengen bei der Stichwortsuche empirisch nicht zu belegen sind. Auch zeigt sich keine Überlegenheit intellektueller Erschließungsverfahren (Beschlagwortung) gegenüber der automatischen Indexierung, im Gegenteil führt der Einsatz eines statistischen Verfahrens bei identischer Dokumentkollektion zu einer höheren Wiedergewinnungsrate (recall).