Search (34 results, page 1 of 2)

  • × language_ss:"d"
  • × theme_ss:"Automatisches Indexieren"
  • × year_i:[2010 TO 2020}
  1. Franke-Maier, M.: Anforderungen an die Qualität der Inhaltserschließung im Spannungsfeld von intellektuell und automatisch erzeugten Metadaten (2018) 0.03
    0.028958157 = product of:
      0.08687447 = sum of:
        0.08687447 = sum of:
          0.043553535 = weight(_text_:von in 5344) [ClassicSimilarity], result of:
            0.043553535 = score(doc=5344,freq=6.0), product of:
              0.121865906 = queryWeight, product of:
                2.6679487 = idf(docFreq=8340, maxDocs=44218)
                0.045677755 = queryNorm
              0.357389 = fieldWeight in 5344, product of:
                2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
                  6.0 = termFreq=6.0
                2.6679487 = idf(docFreq=8340, maxDocs=44218)
                0.0546875 = fieldNorm(doc=5344)
          0.043320935 = weight(_text_:22 in 5344) [ClassicSimilarity], result of:
            0.043320935 = score(doc=5344,freq=2.0), product of:
              0.15995571 = queryWeight, product of:
                3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                0.045677755 = queryNorm
              0.2708308 = fieldWeight in 5344, product of:
                1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                  2.0 = termFreq=2.0
                3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                0.0546875 = fieldNorm(doc=5344)
      0.33333334 = coord(1/3)
    
    Abstract
    Spätestens seit dem Deutschen Bibliothekartag 2018 hat sich die Diskussion zu den automatischen Verfahren der Inhaltserschließung der Deutschen Nationalbibliothek von einer politisch geführten Diskussion in eine Qualitätsdiskussion verwandelt. Der folgende Beitrag beschäftigt sich mit Fragen der Qualität von Inhaltserschließung in digitalen Zeiten, wo heterogene Erzeugnisse unterschiedlicher Verfahren aufeinandertreffen und versucht, wichtige Anforderungen an Qualität zu definieren. Dieser Tagungsbeitrag fasst die vom Autor als Impulse vorgetragenen Ideen beim Workshop der FAG "Erschließung und Informationsvermittlung" des GBV am 29. August 2018 in Kiel zusammen. Der Workshop fand im Rahmen der 22. Verbundkonferenz des GBV statt.
  2. Busch, D.: Domänenspezifische hybride automatische Indexierung von bibliographischen Metadaten (2019) 0.03
    0.028442373 = product of:
      0.08532712 = sum of:
        0.08532712 = sum of:
          0.048194885 = weight(_text_:von in 5628) [ClassicSimilarity], result of:
            0.048194885 = score(doc=5628,freq=10.0), product of:
              0.121865906 = queryWeight, product of:
                2.6679487 = idf(docFreq=8340, maxDocs=44218)
                0.045677755 = queryNorm
              0.39547473 = fieldWeight in 5628, product of:
                3.1622777 = tf(freq=10.0), with freq of:
                  10.0 = termFreq=10.0
                2.6679487 = idf(docFreq=8340, maxDocs=44218)
                0.046875 = fieldNorm(doc=5628)
          0.03713223 = weight(_text_:22 in 5628) [ClassicSimilarity], result of:
            0.03713223 = score(doc=5628,freq=2.0), product of:
              0.15995571 = queryWeight, product of:
                3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                0.045677755 = queryNorm
              0.23214069 = fieldWeight in 5628, product of:
                1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                  2.0 = termFreq=2.0
                3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                0.046875 = fieldNorm(doc=5628)
      0.33333334 = coord(1/3)
    
    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
  3. Kasprzik, A.: Voraussetzungen und Anwendungspotentiale einer präzisen Sacherschließung aus Sicht der Wissenschaft (2018) 0.03
    0.026294082 = product of:
      0.07888225 = sum of:
        0.07888225 = sum of:
          0.03556131 = weight(_text_:von in 5195) [ClassicSimilarity], result of:
            0.03556131 = score(doc=5195,freq=4.0), product of:
              0.121865906 = queryWeight, product of:
                2.6679487 = idf(docFreq=8340, maxDocs=44218)
                0.045677755 = queryNorm
              0.29180688 = fieldWeight in 5195, product of:
                2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
                  4.0 = termFreq=4.0
                2.6679487 = idf(docFreq=8340, maxDocs=44218)
                0.0546875 = fieldNorm(doc=5195)
          0.043320935 = weight(_text_:22 in 5195) [ClassicSimilarity], result of:
            0.043320935 = score(doc=5195,freq=2.0), product of:
              0.15995571 = queryWeight, product of:
                3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                0.045677755 = queryNorm
              0.2708308 = fieldWeight in 5195, product of:
                1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                  2.0 = termFreq=2.0
                3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                0.0546875 = fieldNorm(doc=5195)
      0.33333334 = coord(1/3)
    
    Abstract
    Große Aufmerksamkeit richtet sich im Moment auf das Potential von automatisierten Methoden in der Sacherschließung und deren Interaktionsmöglichkeiten mit intellektuellen Methoden. In diesem Kontext befasst sich der vorliegende Beitrag mit den folgenden Fragen: Was sind die Anforderungen an bibliothekarische Metadaten aus Sicht der Wissenschaft? Was wird gebraucht, um den Informationsbedarf der Fachcommunities zu bedienen? Und was bedeutet das entsprechend für die Automatisierung der Metadatenerstellung und -pflege? Dieser Beitrag fasst die von der Autorin eingenommene Position in einem Impulsvortrag und der Podiumsdiskussion beim Workshop der FAG "Erschließung und Informationsvermittlung" des GBV zusammen. Der Workshop fand im Rahmen der 22. Verbundkonferenz des GBV statt.
  4. Junger, U.; Schwens, U.: ¬Die inhaltliche Erschließung des schriftlichen kulturellen Erbes auf dem Weg in die Zukunft : Automatische Vergabe von Schlagwörtern in der Deutschen Nationalbibliothek (2017) 0.02
    0.020684399 = product of:
      0.062053196 = sum of:
        0.062053196 = sum of:
          0.031109668 = weight(_text_:von in 3780) [ClassicSimilarity], result of:
            0.031109668 = score(doc=3780,freq=6.0), product of:
              0.121865906 = queryWeight, product of:
                2.6679487 = idf(docFreq=8340, maxDocs=44218)
                0.045677755 = queryNorm
              0.25527787 = fieldWeight in 3780, product of:
                2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
                  6.0 = termFreq=6.0
                2.6679487 = idf(docFreq=8340, maxDocs=44218)
                0.0390625 = fieldNorm(doc=3780)
          0.030943526 = weight(_text_:22 in 3780) [ClassicSimilarity], result of:
            0.030943526 = score(doc=3780,freq=2.0), product of:
              0.15995571 = queryWeight, product of:
                3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                0.045677755 = queryNorm
              0.19345059 = fieldWeight in 3780, product of:
                1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                  2.0 = termFreq=2.0
                3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                0.0390625 = fieldNorm(doc=3780)
      0.33333334 = coord(1/3)
    
    Abstract
    Wir leben im 21. Jahrhundert, und vieles, was vor hundert und noch vor fünfzig Jahren als Science Fiction abgetan worden wäre, ist mittlerweile Realität. Raumsonden fliegen zum Mars, machen dort Experimente und liefern Daten zur Erde zurück. Roboter werden für Routineaufgaben eingesetzt, zum Beispiel in der Industrie oder in der Medizin. Digitalisierung, künstliche Intelligenz und automatisierte Verfahren sind kaum mehr aus unserem Alltag wegzudenken. Grundlage vieler Prozesse sind lernende Algorithmen. Die fortschreitende digitale Transformation ist global und umfasst alle Lebens- und Arbeitsbereiche: Wirtschaft, Gesellschaft und Politik. Sie eröffnet neue Möglichkeiten, von denen auch Bibliotheken profitieren. Der starke Anstieg digitaler Publikationen, die einen wichtigen und prozentual immer größer werdenden Teil des Kulturerbes darstellen, sollte für Bibliotheken Anlass sein, diese Möglichkeiten aktiv aufzugreifen und einzusetzen. Die Auswertbarkeit digitaler Inhalte, beispielsweise durch Text- and Data-Mining (TDM), und die Entwicklung technischer Verfahren, mittels derer Inhalte miteinander vernetzt und semantisch in Beziehung gesetzt werden können, bieten Raum, auch bibliothekarische Erschließungsverfahren neu zu denken. Daher beschäftigt sich die Deutsche Nationalbibliothek (DNB) seit einigen Jahren mit der Frage, wie sich die Prozesse bei der Erschließung von Medienwerken verbessern und maschinell unterstützen lassen. Sie steht dabei im regelmäßigen kollegialen Austausch mit anderen Bibliotheken, die sich ebenfalls aktiv mit dieser Fragestellung befassen, sowie mit europäischen Nationalbibliotheken, die ihrerseits Interesse an dem Thema und den Erfahrungen der DNB haben. Als Nationalbibliothek mit umfangreichen Beständen an digitalen Publikationen hat die DNB auch Expertise bei der digitalen Langzeitarchivierung aufgebaut und ist im Netzwerk ihrer Partner als kompetente Gesprächspartnerin geschätzt.
    Date
    19. 8.2017 9:24:22
  5. Mödden, E.: Inhaltserschließung im Zeitalter von Suchmaschinen und Volltextsuche (2018) 0.02
    0.01892525 = product of:
      0.028387874 = sum of:
        0.010426701 = weight(_text_:e in 5625) [ClassicSimilarity], result of:
          0.010426701 = score(doc=5625,freq=2.0), product of:
            0.065655835 = queryWeight, product of:
              1.43737 = idf(docFreq=28552, maxDocs=44218)
              0.045677755 = queryNorm
            0.15880844 = fieldWeight in 5625, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              1.43737 = idf(docFreq=28552, maxDocs=44218)
              0.078125 = fieldNorm(doc=5625)
        0.017961174 = product of:
          0.03592235 = sum of:
            0.03592235 = weight(_text_:von in 5625) [ClassicSimilarity], result of:
              0.03592235 = score(doc=5625,freq=2.0), product of:
                0.121865906 = queryWeight, product of:
                  2.6679487 = idf(docFreq=8340, maxDocs=44218)
                  0.045677755 = queryNorm
                0.29476947 = fieldWeight in 5625, product of:
                  1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                    2.0 = termFreq=2.0
                  2.6679487 = idf(docFreq=8340, maxDocs=44218)
                  0.078125 = fieldNorm(doc=5625)
          0.5 = coord(1/2)
      0.6666667 = coord(2/3)
    
  6. Hauer, M.: Tiefenindexierung im Bibliothekskatalog : 17 Jahre intelligentCAPTURE (2019) 0.01
    0.01237741 = product of:
      0.03713223 = sum of:
        0.03713223 = product of:
          0.07426446 = sum of:
            0.07426446 = weight(_text_:22 in 5629) [ClassicSimilarity], result of:
              0.07426446 = score(doc=5629,freq=2.0), product of:
                0.15995571 = queryWeight, product of:
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.045677755 = queryNorm
                0.46428138 = fieldWeight in 5629, product of:
                  1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                    2.0 = termFreq=2.0
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.09375 = fieldNorm(doc=5629)
          0.5 = coord(1/2)
      0.33333334 = coord(1/3)
    
    Source
    B.I.T.online. 22(2019) H.2, S.163-166
  7. Lepsky, K.: Automatische Indexierung (2013) 0.01
    0.0084669795 = product of:
      0.025400937 = sum of:
        0.025400937 = product of:
          0.050801873 = sum of:
            0.050801873 = weight(_text_:von in 720) [ClassicSimilarity], result of:
              0.050801873 = score(doc=720,freq=4.0), product of:
                0.121865906 = queryWeight, product of:
                  2.6679487 = idf(docFreq=8340, maxDocs=44218)
                  0.045677755 = queryNorm
                0.416867 = fieldWeight in 720, product of:
                  2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
                    4.0 = termFreq=4.0
                  2.6679487 = idf(docFreq=8340, maxDocs=44218)
                  0.078125 = fieldNorm(doc=720)
          0.5 = coord(1/2)
      0.33333334 = coord(1/3)
    
    Source
    Grundlagen der praktischen Information und Dokumentation. Handbuch zur Einführung in die Informationswissenschaft und -praxis. 6., völlig neu gefaßte Ausgabe. Hrsg. von R. Kuhlen, W. Semar u. D. Strauch. Begründet von Klaus Laisiepen, Ernst Lutterbeck, Karl-Heinrich Meyer-Uhlenried
  8. Bredack, J.; Lepsky, K.: Automatische Extraktion von Fachterminologie aus Volltexten (2014) 0.01
    0.008295912 = product of:
      0.024887735 = sum of:
        0.024887735 = product of:
          0.04977547 = sum of:
            0.04977547 = weight(_text_:von in 4872) [ClassicSimilarity], result of:
              0.04977547 = score(doc=4872,freq=6.0), product of:
                0.121865906 = queryWeight, product of:
                  2.6679487 = idf(docFreq=8340, maxDocs=44218)
                  0.045677755 = queryNorm
                0.40844458 = fieldWeight in 4872, product of:
                  2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
                    6.0 = termFreq=6.0
                  2.6679487 = idf(docFreq=8340, maxDocs=44218)
                  0.0625 = fieldNorm(doc=4872)
          0.5 = coord(1/2)
      0.33333334 = coord(1/3)
    
    Abstract
    Fachterminologie in wissenschaftlichen Texten liegt häufig in Form von Phrasen oder Mehrwortgruppen vor. Vorgestellt wird ein algorithmisches Verfahren zur Identifikation und Extraktion fachtermi­nologischer Mehrwortgruppen. Besonderer Schwerpunkt ist die Einbindung von Funktionswörtern der deutschen Sprache, um die Extraktion komplexer Mehrwortkonstruktionen zu ermöglichen. Eingesetzt wurde das automatische Indexierungssystem Lingo. Die Ergebnisse für eine Extraktion kunsthistorischer Fachterminologie aus dem Reallexikon zur Deutschen Kunstgeschichte belegen die Tauglichkeit des Verfahrens.
  9. Glaesener, L.: Automatisches Indexieren einer informationswissenschaftlichen Datenbank mit Mehrwortgruppen (2012) 0.01
    0.008251607 = product of:
      0.02475482 = sum of:
        0.02475482 = product of:
          0.04950964 = sum of:
            0.04950964 = weight(_text_:22 in 401) [ClassicSimilarity], result of:
              0.04950964 = score(doc=401,freq=2.0), product of:
                0.15995571 = queryWeight, product of:
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.045677755 = queryNorm
                0.30952093 = fieldWeight in 401, product of:
                  1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                    2.0 = termFreq=2.0
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.0625 = fieldNorm(doc=401)
          0.5 = coord(1/2)
      0.33333334 = coord(1/3)
    
    Date
    11. 9.2012 19:43:22
  10. Grün, S.: Bildung von Komposita-Indextermen auf der Basis einer algorithmischen Mehrwortgruppenanalyse mit Lingo (2015) 0.01
    0.0071844696 = product of:
      0.021553408 = sum of:
        0.021553408 = product of:
          0.043106817 = sum of:
            0.043106817 = weight(_text_:von in 1335) [ClassicSimilarity], result of:
              0.043106817 = score(doc=1335,freq=8.0), product of:
                0.121865906 = queryWeight, product of:
                  2.6679487 = idf(docFreq=8340, maxDocs=44218)
                  0.045677755 = queryNorm
                0.35372335 = fieldWeight in 1335, product of:
                  2.828427 = tf(freq=8.0), with freq of:
                    8.0 = termFreq=8.0
                  2.6679487 = idf(docFreq=8340, maxDocs=44218)
                  0.046875 = fieldNorm(doc=1335)
          0.5 = coord(1/2)
      0.33333334 = coord(1/3)
    
    Abstract
    In der deutschen Sprache lassen sich Begriffe durch Komposita und Mehrwortgruppen ausdrücken. Letztere können dabei aber auch als Kompositum selbst ausgedrückt werden und entsprechend auf den gleichen Begriff verweisen. In der nachfolgenden Studie werden Mehrwortgruppen analysiert, die auch Komposita sein können. Ziel der Untersuchung ist es, diese Wortfolgen über Muster zu identifizieren. Analysiert wurden Daten des Karrieremanagers Placement24 GmbH - in Form von Stellenanzeigen. Die Extraktion von Mehrwortgruppen erfolgte algorithmisch und wurde mit der Open-Source Software Lingo durch geführt. Auf der Basis von Erweiterungen bzw. Anpassungen in Wörterbüchern und den darin getaggten Wörtern wurde drei- bis fünfstelligen Kandidaten analysiert. Aus positiv bewerteten Mehrwortgruppen wurden Komposita gebildet. Diese wurden mit den identifizierten Komposita aus den Stellenanzeigen verglichen. Der Vergleich zeigte, dass ein Großteil der neu generierten Komposita nicht durch eine Kompositaidentifizierung erzeugt wurde.
  11. Carevic, Z.: Semi-automatische Verschlagwortung zur Integration externer semantischer Inhalte innerhalb einer medizinischen Kooperationsplattform (2012) 0.01
    0.0071844696 = product of:
      0.021553408 = sum of:
        0.021553408 = product of:
          0.043106817 = sum of:
            0.043106817 = weight(_text_:von in 897) [ClassicSimilarity], result of:
              0.043106817 = score(doc=897,freq=18.0), product of:
                0.121865906 = queryWeight, product of:
                  2.6679487 = idf(docFreq=8340, maxDocs=44218)
                  0.045677755 = queryNorm
                0.35372335 = fieldWeight in 897, product of:
                  4.2426405 = tf(freq=18.0), with freq of:
                    18.0 = termFreq=18.0
                  2.6679487 = idf(docFreq=8340, maxDocs=44218)
                  0.03125 = fieldNorm(doc=897)
          0.5 = coord(1/2)
      0.33333334 = coord(1/3)
    
    Abstract
    Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Integration von externen semantischen Inhalten auf Basis eines medizinischen Begriffssystems. Die zugrundeliegende Annahme ist, dass die Verwendung einer einheitlichen Terminologie auf Seiten des Anfragesystems und der Wissensbasis zu qualitativ hochwertigen Ergebnissen führt. Um dies zu erreichen muss auf Seiten des Anfragesystems eine Abbildung natürlicher Sprache auf die verwendete Terminologie gewährleistet werden. Dies geschieht auf Basis einer (semi-)automatischen Verschlagwortung textbasierter Inhalte. Im Wesentlichen lassen sich folgende Fragestellungen festhalten: Automatische Verschlagwortung textbasierter Inhalte Kann eine automatische Verschlagwortung textbasierter Inhalte auf Basis eines Begriffssystems optimiert werden? Der zentrale Aspekt der vorliegenden Arbeit ist die (semi-)automatische Verschlagwortung textbasierter Inhalte auf Basis eines medizinischen Begriffssystems. Zu diesem Zweck wird der aktuelle Stand der Forschung betrachtet. Es werden eine Reihe von Tokenizern verglichen um zu erfahren welche Algorithmen sich zur Ermittlung von Wortgrenzen eignen. Speziell wird betrachtet, wie die Ermittlung von Wortgrenzen in einer domänenspezifischen Umgebung eingesetzt werden kann. Auf Basis von identifizierten Token in einem Text werden die Auswirkungen des Stemming und POS-Tagging auf die Gesamtmenge der zu analysierenden Inhalte beobachtet. Abschließend wird evaluiert wie ein kontrolliertes Vokabular die Präzision bei der Verschlagwortung erhöhen kann. Dies geschieht unter der Annahme dass domänenspezifische Inhalte auch innerhalb eines domänenspezifischen Begriffssystems definiert sind. Zu diesem Zweck wird ein allgemeines Prozessmodell entwickelt anhand dessen eine Verschlagwortung vorgenommen wird.
    Integration externer Inhalte Inwieweit kann die Nutzung einer einheitlichen Terminologie zwischen Anfragesystem und Wissensbasis den Prozess der Informationsbeschaffung unterstützen? Zu diesem Zweck wird in einer ersten Phase ermittelt welche Wissensbasen aus der medizinischen Domäne in der Linked Data Cloud zur Verfügung stehen. Aufbauend auf den Ergebnissen werden Informationen aus verschiedenen dezentralen Wissensbasen exemplarisch integriert. Der Fokus der Betrachtung liegt dabei auf der verwendeten Terminologie sowie der Nutzung von Semantic Web Technologien. Neben Informationen aus der Linked Data Cloud erfolgt eine Suche nach medizinischer Literatur in PubMed. Wie auch in der Linked Data Cloud erfolgt die Integration unter Verwendung einer einheitlichen Terminologie. Eine weitere Fragestellung ist, wie Informationen aus insgesamt 21. Mio Aufsatzzitaten in PubMed sinnvoll integriert werden können. Dabei wird ermittelt welche Mechanismen eingesetzt werden können um die Präzision der Ergebnisse zu optimieren. Eignung medizinischer Begriffssystem Welche medizinischen Begriffssysteme existieren und wie eignen sich diese als zugrungeliegendes Vokabular für die automatische Verschlagwortung und Integration semantischer Inhalte? Der Fokus liegt dabei speziell auf einer Bewertung der Reichhaltigkeit von Begriffssystemen, wobei insbesondere der Detaillierungsgrad von Interesse ist. Handelt es sich um ein spezifisches oder allgemeines Begriffssystem und eignet sich dieses auch dafür bestimmte Teilaspekte der Medizin, wie bspw. die Chirurige oder die Anästhesie, in einer ausreichenden Tiefe zu beschreiben?
    Content
    Masterarbeit, ausgearbeitet von Zeljko Carevic zur Erlangung des akademischen Grades Master of Science vorgelegt an der Fachhochschule Köln Campus Gummersbach im Studiengang Medieninformatik. Vgl.. unter: http://opus.bibl.fh-koeln.de/volltexte/2012/376/pdf/Carevic.pdf.
  12. Gross, D.: Maschinelle Bilderkennung mit Big Data und Deep Learning (2017) 0.01
    0.006773583 = product of:
      0.020320749 = sum of:
        0.020320749 = product of:
          0.040641498 = sum of:
            0.040641498 = weight(_text_:von in 3726) [ClassicSimilarity], result of:
              0.040641498 = score(doc=3726,freq=4.0), product of:
                0.121865906 = queryWeight, product of:
                  2.6679487 = idf(docFreq=8340, maxDocs=44218)
                  0.045677755 = queryNorm
                0.3334936 = fieldWeight in 3726, product of:
                  2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
                    4.0 = termFreq=4.0
                  2.6679487 = idf(docFreq=8340, maxDocs=44218)
                  0.0625 = fieldNorm(doc=3726)
          0.5 = coord(1/2)
      0.33333334 = coord(1/3)
    
    Abstract
    Die Arbeit mit unstrukturierten Daten dient gerne als Paradebeispiel für Big Data, weil die technologischen Möglichkeiten das Speichern und Verarbeiten großer Datenmengen erlauben und die Mehrheit dieser Daten unstrukturiert ist. Allerdings ist im Zusammenhang mit unstrukturierten Daten meist von der Analyse und der Extraktion von Informationen aus Texten die Rede. Viel weniger hingegen wird das Thema der Bildanalyse thematisiert. Diese gilt aber nach wie vor als eine Königdisziplin der modernen Computerwissenschaft.
  13. Grün, S.: Mehrwortbegriffe und Latent Semantic Analysis : Bewertung automatisch extrahierter Mehrwortgruppen mit LSA (2017) 0.01
    0.006693735 = product of:
      0.020081203 = sum of:
        0.020081203 = product of:
          0.040162407 = sum of:
            0.040162407 = weight(_text_:von in 3954) [ClassicSimilarity], result of:
              0.040162407 = score(doc=3954,freq=10.0), product of:
                0.121865906 = queryWeight, product of:
                  2.6679487 = idf(docFreq=8340, maxDocs=44218)
                  0.045677755 = queryNorm
                0.32956228 = fieldWeight in 3954, product of:
                  3.1622777 = tf(freq=10.0), with freq of:
                    10.0 = termFreq=10.0
                  2.6679487 = idf(docFreq=8340, maxDocs=44218)
                  0.0390625 = fieldNorm(doc=3954)
          0.5 = coord(1/2)
      0.33333334 = coord(1/3)
    
    Abstract
    Die vorliegende Studie untersucht das Potenzial von Mehrwortbegriffen für das Information Retrieval. Zielsetzung der Arbeit ist es, intellektuell positiv bewertete Kandidaten mithilfe des Latent Semantic Analysis (LSA) Verfahren höher zu gewichten, als negativ bewertete Kandidaten. Die positiven Kandidaten sollen demnach bei einem Ranking im Information Retrieval bevorzugt werden. Als Kollektion wurde eine Version der sozialwissenschaftlichen GIRT-Datenbank (German Indexing and Retrieval Testdatabase) eingesetzt. Um Kandidaten für Mehrwortbegriffe zu identifizieren wurde die automatische Indexierung Lingo verwendet. Die notwendigen Kernfunktionalitäten waren Lemmatisierung, Identifizierung von Komposita, algorithmische Mehrworterkennung sowie Gewichtung von Indextermen durch das LSA-Modell. Die durch Lingo erkannten und LSAgewichteten Mehrwortkandidaten wurden evaluiert. Zuerst wurde dazu eine intellektuelle Auswahl von positiven und negativen Mehrwortkandidaten vorgenommen. Im zweiten Schritt der Evaluierung erfolgte die Berechnung der Ausbeute, um den Anteil der positiven Mehrwortkandidaten zu erhalten. Im letzten Schritt der Evaluierung wurde auf der Basis der R-Precision berechnet, wie viele positiv bewerteten Mehrwortkandidaten es an der Stelle k des Rankings geschafft haben. Die Ausbeute der positiven Mehrwortkandidaten lag bei durchschnittlich ca. 39%, während die R-Precision einen Durchschnittswert von 54% erzielte. Das LSA-Modell erzielt ein ambivalentes Ergebnis mit positiver Tendenz.
  14. Schöneberg, U.; Gödert, W.: Erschließung mathematischer Publikationen mittels linguistischer Verfahren (2012) 0.01
    0.0062219333 = product of:
      0.0186658 = sum of:
        0.0186658 = product of:
          0.0373316 = sum of:
            0.0373316 = weight(_text_:von in 1055) [ClassicSimilarity], result of:
              0.0373316 = score(doc=1055,freq=6.0), product of:
                0.121865906 = queryWeight, product of:
                  2.6679487 = idf(docFreq=8340, maxDocs=44218)
                  0.045677755 = queryNorm
                0.30633342 = fieldWeight in 1055, product of:
                  2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
                    6.0 = termFreq=6.0
                  2.6679487 = idf(docFreq=8340, maxDocs=44218)
                  0.046875 = fieldNorm(doc=1055)
          0.5 = coord(1/2)
      0.33333334 = coord(1/3)
    
    Abstract
    Die Zahl der mathematik-relevanten Publikationn steigt von Jahr zu Jahr an. Referatedienste wie da Zentralblatt MATH und Mathematical Reviews erfassen die bibliographischen Daten, erschließen die Arbeiten inhaltlich und machen sie - heute über Datenbanken, früher in gedruckter Form - für den Nutzer suchbar. Keywords sind ein wesentlicher Bestandteil der inhaltlichen Erschließung der Publikationen. Keywords sind meist keine einzelnen Wörter, sondern Mehrwortphrasen. Das legt die Anwendung linguistischer Methoden und Verfahren nahe. Die an der FH Köln entwickelte Software 'Lingo' wurde für die speziellen Anforderungen mathematischer Texte angepasst und sowohl zum Aufbau eines kontrollierten Vokabulars als auch zur Extraction von Keywords aus mathematischen Publikationen genutzt. Es ist geplant, über eine Verknüpfung von kontrolliertem Vokabular und der Mathematical Subject Classification Methoden für die automatische Klassifikation für den Referatedienst Zentralblatt MATH zu entwickeln und zu erproben.
  15. Kasprzik, A.: Automatisierte und semiautomatisierte Klassifizierung : eine Analyse aktueller Projekte (2014) 0.01
    0.0062219333 = product of:
      0.0186658 = sum of:
        0.0186658 = product of:
          0.0373316 = sum of:
            0.0373316 = weight(_text_:von in 2470) [ClassicSimilarity], result of:
              0.0373316 = score(doc=2470,freq=6.0), product of:
                0.121865906 = queryWeight, product of:
                  2.6679487 = idf(docFreq=8340, maxDocs=44218)
                  0.045677755 = queryNorm
                0.30633342 = fieldWeight in 2470, product of:
                  2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
                    6.0 = termFreq=6.0
                  2.6679487 = idf(docFreq=8340, maxDocs=44218)
                  0.046875 = fieldNorm(doc=2470)
          0.5 = coord(1/2)
      0.33333334 = coord(1/3)
    
    Abstract
    Das sprunghafte Anwachsen der Menge digital verfügbarer Dokumente gepaart mit dem Zeit- und Personalmangel an wissenschaftlichen Bibliotheken legt den Einsatz von halb- oder vollautomatischen Verfahren für die verbale und klassifikatorische Inhaltserschließung nahe. Nach einer kurzen allgemeinen Einführung in die gängige Methodik beleuchtet dieser Artikel eine Reihe von Projekten zur automatisierten Klassifizierung aus dem Zeitraum 2007-2012 und aus dem deutschsprachigen Raum. Ein Großteil der vorgestellten Projekte verwendet Methoden des Maschinellen Lernens aus der Künstlichen Intelligenz, arbeitet meist mit angepassten Versionen einer kommerziellen Software und bezieht sich in der Regel auf die Dewey Decimal Classification (DDC). Als Datengrundlage dienen Metadatensätze, Abstracs, Inhaltsverzeichnisse und Volltexte in diversen Datenformaten. Die abschließende Analyse enthält eine Anordnung der Projekte nach einer Reihe von verschiedenen Kriterien und eine Zusammenfassung der aktuellen Lage und der größten Herausfordungen für automatisierte Klassifizierungsverfahren.
  16. Wiesenmüller, H.: DNB-Sacherschließung : Neues für die Reihen A und B (2019) 0.01
    0.0062219333 = product of:
      0.0186658 = sum of:
        0.0186658 = product of:
          0.0373316 = sum of:
            0.0373316 = weight(_text_:von in 5212) [ClassicSimilarity], result of:
              0.0373316 = score(doc=5212,freq=6.0), product of:
                0.121865906 = queryWeight, product of:
                  2.6679487 = idf(docFreq=8340, maxDocs=44218)
                  0.045677755 = queryNorm
                0.30633342 = fieldWeight in 5212, product of:
                  2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
                    6.0 = termFreq=6.0
                  2.6679487 = idf(docFreq=8340, maxDocs=44218)
                  0.046875 = fieldNorm(doc=5212)
          0.5 = coord(1/2)
      0.33333334 = coord(1/3)
    
    Abstract
    "Alle paar Jahre wird die Bibliothekscommunity mit Veränderungen in der inhaltlichen Erschließung durch die Deutsche Nationalbibliothek konfrontiert. Sicher werden sich viele noch an die Einschnitte des Jahres 2014 für die Reihe A erinnern: Seither werden u.a. Ratgeber, Sprachwörterbücher, Reiseführer und Kochbücher nicht mehr mit Schlagwörtern erschlossen (vgl. das DNB-Konzept von 2014). Das Jahr 2017 brachte die Einführung der maschinellen Indexierung für die Reihen B und H bei gleichzeitigem Verlust der DDC-Tiefenerschließung (vgl. DNB-Informationen von 2017). Virulent war seither die Frage, was mit der Reihe A passieren würde. Seit wenigen Tagen kann man dies nun auf der Website der DNB nachlesen. (Nebenbei: Es ist zu befürchten, dass viele Links in diesem Blog-Beitrag in absehbarer Zeit nicht mehr funktionieren werden, da ein Relaunch der DNB-Website angekündigt ist. Wie beim letzten Mal wird es vermutlich auch diesmal keine Weiterleitungen von den alten auf die neuen URLs geben.)"
  17. Kempf, A.O.: Automatische Inhaltserschließung in der Fachinformation (2013) 0.01
    0.0059870584 = product of:
      0.017961174 = sum of:
        0.017961174 = product of:
          0.03592235 = sum of:
            0.03592235 = weight(_text_:von in 905) [ClassicSimilarity], result of:
              0.03592235 = score(doc=905,freq=8.0), product of:
                0.121865906 = queryWeight, product of:
                  2.6679487 = idf(docFreq=8340, maxDocs=44218)
                  0.045677755 = queryNorm
                0.29476947 = fieldWeight in 905, product of:
                  2.828427 = tf(freq=8.0), with freq of:
                    8.0 = termFreq=8.0
                  2.6679487 = idf(docFreq=8340, maxDocs=44218)
                  0.0390625 = fieldNorm(doc=905)
          0.5 = coord(1/2)
      0.33333334 = coord(1/3)
    
    Abstract
    Der Artikel basiert auf einer Masterarbeit mit dem Titel "Automatische Indexierung in der sozialwissenschaftlichen Fachinformation. Eine Evaluationsstudie zur maschinellen Erschließung für die Datenbank SOLIS" (Kempf 2012), die im Rahmen des Aufbaustudiengangs Bibliotheks- und Informationswissenschaft an der Humboldt- Universität zu Berlin am Lehrstuhl Information Retrieval verfasst wurde. Auf der Grundlage des Schalenmodells zur Inhaltserschließung in der Fachinformation stellt der Artikel Evaluationsergebnisse eines automatischen Erschließungsverfahrens für den Einsatz in der sozialwissenschaftlichen Fachinformation vor. Ausgehend von dem von Krause beschriebenen Anwendungsszenario, wonach SOLIS-Datenbestände (Sozialwissenschaftliches Literaturinformationssystem) von geringerer Relevanz automatisch erschlossen werden sollten, wurden auf dieser Dokumentgrundlage zwei Testreihen mit der Indexierungssoftware MindServer der Firma Recommind durchgeführt. Neben den Auswirkungen allgemeiner Systemeinstellungen in der ersten Testreihe wurde in der zweiten Testreihe die Indexierungsleistung der Software für die Rand- und die Kernbereiche der Literaturdatenbank miteinander verglichen. Für letztere Testreihe wurden für beide Bereiche der Datenbank spezifische Versionen der Indexierungssoftware aufgebaut, die anhand von Dokumentkorpora aus den entsprechenden Bereichen trainiert wurden. Die Ergebnisse der Evaluation, die auf der Grundlage intellektuell generierter Vergleichsdaten erfolgt, weisen auf Unterschiede in der Indexierungsleistung zwischen Rand- und Kernbereichen hin, die einerseits gegen den Einsatz automatischer Indexierungsverfahren in den Randbereichen sprechen. Andererseits deutet sich an, dass sich die Indexierungsresultate durch den Aufbau fachteilgebietsspezifischer Trainingsmengen verbessern lassen.
  18. Groß, T.: Automatische Indexierung von wirtschaftswissenschaftlichen Dokumenten : Implementierung und Evaluierung am Beispiel der Deutschen Zentralbibliothek für Wirtschaftswissenschaften (2010) 0.01
    0.0059870584 = product of:
      0.017961174 = sum of:
        0.017961174 = product of:
          0.03592235 = sum of:
            0.03592235 = weight(_text_:von in 2078) [ClassicSimilarity], result of:
              0.03592235 = score(doc=2078,freq=8.0), product of:
                0.121865906 = queryWeight, product of:
                  2.6679487 = idf(docFreq=8340, maxDocs=44218)
                  0.045677755 = queryNorm
                0.29476947 = fieldWeight in 2078, product of:
                  2.828427 = tf(freq=8.0), with freq of:
                    8.0 = termFreq=8.0
                  2.6679487 = idf(docFreq=8340, maxDocs=44218)
                  0.0390625 = fieldNorm(doc=2078)
          0.5 = coord(1/2)
      0.33333334 = coord(1/3)
    
    Abstract
    Die Bewertung der Indexierungsqualität bzw. -güte ist ein grundlegendes Problem von manuellen und automatischen Indexierungsverfahren. Letztere werden aber gerade im digitalen Zeitalter als einzige Möglichkeit angesehen, den zunehmenden Schwierigkeiten bibliothekarischer Informationsstrukturierung gerecht zu werden. Diese Arbeit befasst sich mit der Funktionsweise, Implementierung und Evaluierung der Sacherschließungssoftware MindServer Categorizer, der Firma Recommind, an der Deutschen Zentralbibliothek für Wirtschaftswissenschaften (ZBW). Grundlage der maschinellen Sacherschließung und anschließenden quantitativen und qualitativen Auswertung bilden rund 39.000 wirtschaftswissenschaftliche Dokumente aus den Datenbanken Econis und EconStor. Unter Zuhilfenahme des rund 6.000 Deskriptoren umfassenden Standard-Thesaurus Wirtschaft (STW) wird der ursprünglich rein statistische Indexierungsansatz des MindServer Categorizer zu einem begriffsorientierten Verfahren weiterentwickelt und zur Inhaltserschließung digitaler Informationsressourcen eingesetzt. Der zentrale Fokus dieser Arbeit liegt vor allem auf der Evaluierung der maschinell beschlagworteten Titel, in Anlehnung und entsprechender Anpassung der von Stock (2008) und Lancaster (2003) hierzu vorgeschlagenen Kriterien: Indexierungskonsistenz, -tiefe, -breite, -spezifität, -effektivität. Zusätzlich wird die Belegungsbilanz des STW evaluiert und es erfolgt ferner eine stichprobenartige, qualitative Bewertung der Ergebnisse seitens der zuständigen Fachreferenten und -referentinnen.
    Content
    Vgl. unter: http://edoc.hu-berlin.de/series/berliner-handreichungen/2010-284/PDF/284.pdf. Auch als: Automatische Indexierung von Dokumenten in einer wissenschaftlichen Bibliothek: Implementierung und Evaluierung am Beispiel der Deutschen Zentralbibliothek für Wirtschaftswissenschaften. Diplomica Verlag, 2011.
  19. Malits, A.; Schäuble, P.: ¬Der Digitale Assistent : halbautomatisches Verfahren der Sacherschließung in der Zentralbibliothek Zürich (2014) 0.01
    0.0059268847 = product of:
      0.017780654 = sum of:
        0.017780654 = product of:
          0.03556131 = sum of:
            0.03556131 = weight(_text_:von in 2562) [ClassicSimilarity], result of:
              0.03556131 = score(doc=2562,freq=4.0), product of:
                0.121865906 = queryWeight, product of:
                  2.6679487 = idf(docFreq=8340, maxDocs=44218)
                  0.045677755 = queryNorm
                0.29180688 = fieldWeight in 2562, product of:
                  2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
                    4.0 = termFreq=4.0
                  2.6679487 = idf(docFreq=8340, maxDocs=44218)
                  0.0546875 = fieldNorm(doc=2562)
          0.5 = coord(1/2)
      0.33333334 = coord(1/3)
    
    Abstract
    Seit Juni 2013 ist der Digitale As­sistent in den Workflow der Erschließungsprozesse der Zentralbibliothek Zürich integriert. Das System des Di­gitalen Assistenten kombiniert automatisch unterstützte Prozesse und intellektuelle Sacherschließung: Es werden Schlagwortvorschläge generiert, die danach intellektuell von den Fachreferenten überprüft werden. Im vorliegenden Beitrag wird die Entwicklung des Digitalen Assis­tenten im Kontext der Praxis der Sacherschließung im Allgemeinen und in der Zentralbibliothek Zürich im Speziellen skizziert. Im Anschluss werden die unterschied­lichen Prozesse der Datenverarbeitung des Systems näher erläutert, sodann wird auf Basis von Statistiken ein erstes Resümee gezogen. Ausführungen zu technischen Spezifikationen runden den Bericht ab.
  20. Schulz, K.U.; Brunner, L.: Vollautomatische thematische Verschlagwortung großer Textkollektionen mittels semantischer Netze (2017) 0.01
    0.0059268847 = product of:
      0.017780654 = sum of:
        0.017780654 = product of:
          0.03556131 = sum of:
            0.03556131 = weight(_text_:von in 3493) [ClassicSimilarity], result of:
              0.03556131 = score(doc=3493,freq=4.0), product of:
                0.121865906 = queryWeight, product of:
                  2.6679487 = idf(docFreq=8340, maxDocs=44218)
                  0.045677755 = queryNorm
                0.29180688 = fieldWeight in 3493, product of:
                  2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
                    4.0 = termFreq=4.0
                  2.6679487 = idf(docFreq=8340, maxDocs=44218)
                  0.0546875 = fieldNorm(doc=3493)
          0.5 = coord(1/2)
      0.33333334 = coord(1/3)
    
    Source
    Theorie, Semantik und Organisation von Wissen: Proceedings der 13. Tagung der Deutschen Sektion der Internationalen Gesellschaft für Wissensorganisation (ISKO) und dem 13. Internationalen Symposium der Informationswissenschaft der Higher Education Association for Information Science (HI) Potsdam (19.-20.03.2013): 'Theory, Information and Organization of Knowledge' / Proceedings der 14. Tagung der Deutschen Sektion der Internationalen Gesellschaft für Wissensorganisation (ISKO) und Natural Language & Information Systems (NLDB) Passau (16.06.2015): 'Lexical Resources for Knowledge Organization' / Proceedings des Workshops der Deutschen Sektion der Internationalen Gesellschaft für Wissensorganisation (ISKO) auf der SEMANTICS Leipzig (1.09.2014): 'Knowledge Organization and Semantic Web' / Proceedings des Workshops der Polnischen und Deutschen Sektion der Internationalen Gesellschaft für Wissensorganisation (ISKO) Cottbus (29.-30.09.2011): 'Economics of Knowledge Production and Organization'. Hrsg. von W. Babik, H.P. Ohly u. K. Weber