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  • × theme_ss:"Automatisches Indexieren"
  • × year_i:[1990 TO 2000}
  1. Gödert, W.; Liebig, M.: Maschinelle Indexierung auf dem Prüfstand : Ergebnisse eines Retrievaltests zum MILOS II Projekt (1997) 0.01
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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
  2. Lepsky, K.; Siepmann, J.; Zimmermann, A.: Automatische Indexierung für Online-Kataloge : Ergebnisse eines Retrievaltests (1996) 0.01
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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
  3. Pfeifer, U.: Entwicklung linear-iterativer und logistischer Indexierungsfunktionen (1991) 0.01
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    Source
    Information retrieval: GI/GMD-Workshop, Darmstadt, 23.-24.6.1991: Proceedings. Ed.: N. Fuhr
  4. Reimer, U.: Verfahren der automatischen Indexierung : benötigtes Vorwissen und Ansätze zu seiner automatischen Akquisition, ein Überblick (1992) 0.01
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    Source
    Experimentelles und praktisches Information Retrieval: Festschrift für Gerhard Lustig. Hrsg. R. Kuhlen
  5. Knorz, G.: Automatische Indexierung (1994) 0.01
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    Source
    Wissensrepräsentation und Information Retrieval. R.-D. Hennings u.a
  6. Lück, W.; Rittberger, W.; Schwantner, M.: ¬Der Einsatz des Automatischen Indexierungs- und Retrievalsystems (AIR) im Fachinformationszentrum Karlsruhe (1994) 0.01
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    Footnote
    Wiederabdruck aus: Experimentelles und praktisches Information Retrieval. Hrsg.: R. Kuhlen. Konstanz: Universitätsverlag 1992
  7. Gödert, W.; Lepsky, K.: Semantische Umfeldsuche im Information Retrieval (1998) 0.01
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    Theme
    Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval
  8. Kaiser, A.: Computer-unterstütztes Indexieren in Intelligenten Information Retrieval Systemen : Ein Relevanz-Feedback orientierter Ansatz zur Informationserschließung in unformatierten Datenbanken (1993) 0.00
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    Abstract
    Information ist in unserer Zeit zu einem sehr wichtigen Gut geworden. Sie ist Grundlage jeglicher seriösen Entscheidungsfindung. Die Informationsflut ist in den letzten Jahren stark angestiegen und auch in absehbarer Zeit wird die Menge der Informationen weiter anwachsen. Daher wird es immer wichtiger, sich ''Information über Information'' zu organisieren. Es ist nicht möglich, über alle Bereiche, mit denen man konfrontiert wird, im letzten Detail informiert zu sein. Notwendig und wichtig ist es aber zu wissen, wo man sich informieren kann. Relevante Informationen müssen möglichst rasch gefunden werden können. Im praktischen, EDV-unterstützten Einsatz findet man zu diesem Zweck Informationssysteme verschiedenster Art. Das Spektrum reicht dabei von Management-Informationssystemen, über Expertensysteme bis zu Datenbanksystemen und Information Retrieval Systemen (IR-Systemen). Obwohl die einzelnen Typen dieser informationsverarbeitenden Systeme für unterschiedliche Anwendergruppen und unterschiedliche Aufgabenarten konzipiert sind, ergeben sich beim Entwurf der Systeme doch sehr ähnlich gelagerte Problemkreise und Fragestellungen. * Die Darstellung und die Organisation von bestehendem Wissen und bekannten Fakten im Informationssystem (Informationserschließung). * Das (Wieder)finden relevanter Informationen aus dem Informationssystem und das Führen des Benutzers durch das Informationssystem. Ein Information Retrieval System beinhaltet unstrukturierte bibliographische oder textuelle Dokumente und unterscheidet sich dadurch wesentlich von Datenbanksystemen, die für gewöhnlich strukturierte Daten enthalten.
    Konventionelle, formatierte Datenbanken sind heute in der Praxis bereits weit verbreitet. Dies nicht zuletzt auch deshalb, weil unter anderem die standardisierte Abfragesprache SQL existiert und insbesondere bei relationalen Datenbanksystemen die Forschung intensiv an Verbesserungen in Aufbau und Performance der Systeme arbeitet. Die Verbreitung und Akzeptanz von unformatierten Datenbanken, Information Retrieval Systemen, ist hingegen bei weitem nicht so weit gediehen. Ein Grund dafür ist in der mangelnden Benutzerfreundlichkeit der IR-Systeme und in unzulänglichen Methoden der Informationserschließung zu suchen. Mit der vorliegenden Arbeit soll eine Methode zur Informationserschliessung in Information Retrieval Systemen entwickelt werden, die die Bedürfnisse des Benutzers in den Mittelpunkt stellt und so einen Beitrag dazu leistet, die Akzeptanz und Verbreitung von Information Retrieval Systemen, insbesondere für den Bürobereich, zu erhöhen. Die Fragestellung lautet somit: Ist es möglich, den Benutzer bereits im Stadium der Indexierung von Dokumenten in verstärktem Maße miteinzubeziehen, ohne dabei aber auf die maschinelle Unterstützung völlig zu verzichten, wie dies bei der manuellen Indexierung der Fall ist. Jedes Retrievalsystem kann als ein System beschrieben werden, das aus einer Menge von Dokumenten und einer Menge von Suchfragen besteht und das einen Mechanismus enthält, der die für eine Suchanfrage relevanten Dokumente bestimmt.
    Es würde den Rahmen der Arbeit sprengen, alle Komponenten eines Information Retrieval Systems zu untersuchen. Daher wird ein Schwerpunkt auf die Informationserschließung gelegt. Dabei wird die (semi)automatische Indexierung von Dokumenten zum Zwecke des Information Retrievals, also der Vorgang der Übersetzung der Dokumente in eine Indexierungssprache genauer behandelt. Dieser Schwerpunkt wurde unter anderem deshalb gewählt, weil meiner Ansicht nach die festzustellende mangelnde Akzeptanz von Information Retrieval Systemen auch damit zu begründen ist, daß die in der Praxis eingesetzten Indexierungskomponenten der Systeme zur Zeit noch nicht den Leistungsumfang erbringen, den der Benutzer von einem ''Intelligenten Information Retrieval System'' erwartet. Ziel der Arbeit ist es, ein Modell zur automatischen Indexierung schrittweise zu entwickeln, das den Benutzer in stärkerem Maße in die Indexierung mit einbezieht, als dies bei den in Literatur und Praxis beschriebenen Verfahren der Fall ist.
  9. Krüger, C.: Evaluation des WWW-Suchdienstes GERHARD unter besonderer Beachtung automatischer Indexierung (1999) 0.00
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    Abstract
    Die vorliegende Arbeit beinhaltet eine Beschreibung und Evaluation des WWW - Suchdienstes GERHARD (German Harvest Automated Retrieval and Directory). GERHARD ist ein Such- und Navigationssystem für das deutsche World Wide Web, weiches ausschließlich wissenschaftlich relevante Dokumente sammelt, und diese auf der Basis computerlinguistischer und statistischer Methoden automatisch mit Hilfe eines bibliothekarischen Klassifikationssystems klassifiziert. Mit dem DFG - Projekt GERHARD ist der Versuch unternommen worden, mit einem auf einem automatischen Klassifizierungsverfahren basierenden World Wide Web - Dienst eine Alternative zu herkömmlichen Methoden der Interneterschließung zu entwickeln. GERHARD ist im deutschsprachigen Raum das einzige Verzeichnis von Internetressourcen, dessen Erstellung und Aktualisierung vollständig automatisch (also maschinell) erfolgt. GERHARD beschränkt sich dabei auf den Nachweis von Dokumenten auf wissenschaftlichen WWW - Servern. Die Grundidee dabei war, kostenintensive intellektuelle Erschließung und Klassifizierung von lnternetseiten durch computerlinguistische und statistische Methoden zu ersetzen, um auf diese Weise die nachgewiesenen Internetressourcen automatisch auf das Vokabular eines bibliothekarischen Klassifikationssystems abzubilden. GERHARD steht für German Harvest Automated Retrieval and Directory. Die WWW - Adresse (URL) von GERHARD lautet: http://www.gerhard.de. Im Rahmen der vorliegenden Diplomarbeit soll eine Beschreibung des Dienstes mit besonderem Schwerpunkt auf dem zugrundeliegenden Indexierungs- bzw. Klassifizierungssystem erfolgen und anschließend mit Hilfe eines kleinen Retrievaltests die Effektivität von GERHARD überprüft werden.
  10. Tzeras, K.: Zur Aufwandsabschätzung bei der Entwicklung eines Indexierungswörterbuches (1991) 0.00
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    Source
    Information retrieval: GI/GMD-Workshop, Darmstadt, 23.-24.6.1991: Proceedings. Ed.: N. Fuhr
  11. Volk, M.; Mittermaier, H.; Schurig, A.; Biedassek, T.: Halbautomatische Volltextanalyse, Datenbankaufbau und Document Retrieval (1992) 0.00
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  12. Stegentritt, E.: Evaluationsresultate des mehrsprachigen Suchsystems CANAL/LS (1998) 0.00
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    Abstract
    The search system CANAL/LS simplifies the searching of library catalogues by analyzing search questions linguistically and translating them if required. The linguistic analysis reduces the search question words to their basic forms so that they can be compared with basic title forms. Consequently all variants of words and parts of compounds in German can be found. Presents the results of an analysis of search questions in a catalogue of 45.000 titles in the field of psychology