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  1. Reiner, U.: Automatische DDC-Klassifizierung bibliografischer Titeldatensätze der Deutschen Nationalbibliografie (2009) 0.01 
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    Abstract
    Das Klassifizieren von Objekten (z. B. Fauna, Flora, Texte) ist ein Verfahren, das auf menschlicher Intelligenz basiert. In der Informatik - insbesondere im Gebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) - wird u. a. untersucht, inweit Verfahren, die menschliche Intelligenz benötigen, automatisiert werden können. Hierbei hat sich herausgestellt, dass die Lösung von Alltagsproblemen eine größere Herausforderung darstellt, als die Lösung von Spezialproblemen, wie z. B. das Erstellen eines Schachcomputers. So ist "Rybka" der seit Juni 2007 amtierende Computerschach-Weltmeistern. Inwieweit Alltagsprobleme mit Methoden der Künstlichen Intelligenz gelöst werden können, ist eine - für den allgemeinen Fall - noch offene Frage. Beim Lösen von Alltagsproblemen spielt die Verarbeitung der natürlichen Sprache, wie z. B. das Verstehen, eine wesentliche Rolle. Den "gesunden Menschenverstand" als Maschine (in der Cyc-Wissensbasis in Form von Fakten und Regeln) zu realisieren, ist Lenat's Ziel seit 1984. Bezüglich des KI-Paradeprojektes "Cyc" gibt es CycOptimisten und Cyc-Pessimisten. Das Verstehen der natürlichen Sprache (z. B. Werktitel, Zusammenfassung, Vorwort, Inhalt) ist auch beim intellektuellen Klassifizieren von bibliografischen Titeldatensätzen oder Netzpublikationen notwendig, um diese Textobjekte korrekt klassifizieren zu können. Seit dem Jahr 2007 werden von der Deutschen Nationalbibliothek nahezu alle Veröffentlichungen mit der Dewey Dezimalklassifikation (DDC) intellektuell klassifiziert.
    Die Menge der zu klassifizierenden Veröffentlichungen steigt spätestens seit der Existenz des World Wide Web schneller an, als sie intellektuell sachlich erschlossen werden kann. Daher werden Verfahren gesucht, um die Klassifizierung von Textobjekten zu automatisieren oder die intellektuelle Klassifizierung zumindest zu unterstützen. Seit 1968 gibt es Verfahren zur automatischen Dokumentenklassifizierung (Information Retrieval, kurz: IR) und seit 1992 zur automatischen Textklassifizierung (ATC: Automated Text Categorization). Seit immer mehr digitale Objekte im World Wide Web zur Verfügung stehen, haben Arbeiten zur automatischen Textklassifizierung seit ca. 1998 verstärkt zugenommen. Dazu gehören seit 1996 auch Arbeiten zur automatischen DDC-Klassifizierung bzw. RVK-Klassifizierung von bibliografischen Titeldatensätzen und Volltextdokumenten. Bei den Entwicklungen handelt es sich unseres Wissens bislang um experimentelle und keine im ständigen Betrieb befindlichen Systeme. Auch das VZG-Projekt Colibri/DDC ist seit 2006 u. a. mit der automatischen DDC-Klassifizierung befasst. Die diesbezüglichen Untersuchungen und Entwicklungen dienen zur Beantwortung der Forschungsfrage: "Ist es möglich, eine inhaltlich stimmige DDC-Titelklassifikation aller GVK-PLUS-Titeldatensätze automatisch zu erzielen?"
    Date
    22. 1.2010 14:41:24
  2. Schek, M.: Automatische Klassifizierung und Visualisierung im Archiv der Süddeutschen Zeitung (2005) 0.01 
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    Object
    K-Infinity
    Theme
    Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval
  3. Schulze, U.: Erfahrungen bei der Anwendung automatischer Klassifizierungsverfahren zur Inhaltsanalyse einer Dokumentenmenge (1978) 0.01 
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  4. Pfister, J.: Clustering von Patent-Dokumenten am Beispiel der Datenbanken des Fachinformationszentrums Karlsruhe (2006) 0.01 
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    Effektive Information Retrieval Verfahren in Theorie und Praxis: ausgewählte und erweiterte Beiträge des Vierten Hildesheimer Evaluierungs- und Retrievalworkshop (HIER 2005), Hildesheim, 20.7.2005. Hrsg.: T. Mandl u. C. Womser-Hacker
  5. Panyr, J.: STEINADLER: ein Verfahren zur automatischen Deskribierung und zur automatischen thematischen Klassifikation (1978) 0.00 
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    Source
    Nachrichten für Dokumentation. 29(1978), S.92-96
  6. Automatische Klassifikation und Extraktion in Documentum (2005) 0.00 
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    Content
    "LCI Comprend ist ab sofort als integriertes Modul für EMCs Content Management System Documentum verfügbar. LCI (Learning Computers International GmbH) hat mit Unterstützung von neeb & partner diese Technologie zur Dokumentenautomation transparent in Documentum integriert. Dies ist die erste bekannte Lösung für automatische, lernende Klassifikation und Extraktion, die direkt auf dem Documentum Datenbestand arbeitet und ohne zusätzliche externe Steuerung auskommt. Die LCI Information Capture Services (ICS) dienen dazu, jegliche Art von Dokument zu klassifizieren und Information daraus zu extrahieren. Das Dokument kann strukturiert, halbstrukturiert oder unstrukturiert sein. Somit können beispielsweise gescannte Formulare genauso verarbeitet werden wie Rechnungen oder E-Mails. Die Extraktions- und Klassifikationsvorschriften und die zu lernenden Beispieldokumente werden einfach interaktiv zusammengestellt und als XML-Struktur gespeichert. Zur Laufzeit wird das Projekt angewendet, um unbekannte Dokumente aufgrund von Regeln und gelernten Beispielen automatisch zu indexieren. Dokumente können damit entweder innerhalb von Documentum oder während des Imports verarbeitet werden. Der neue Server erlaubt das Einlesen von Dateien aus dem Dateisystem oder direkt von POPS-Konten, die Analyse der Dokumente und die automatische Erzeugung von Indexwerten bei der Speicherung in einer Documentum Ablageumgebung. Diese Indexwerte, die durch inhaltsbasierte, auch mehrthematische Klassifikation oder durch Extraktion gewonnen wurden, werden als vordefinierte Attribute mit dem Documentum-Objekt abgelegt. Handelt es sich um ein gescanntes Dokument oder ein Fax, wird automatisch die integrierte Volltext-Texterkennung durchgeführt."
    Footnote
    Kontakt: LCI GmbH, Freiburger Str. 16, 16,79199 Kirchzarten, Tel.: (0 76 61) 9 89 961o, Fax: (01212) 5 37 48 29 36, info@lci-software.com, www.lci-software.com
  7. Schek, M.: Automatische Klassifizierung in Erschließung und Recherche eines Pressearchivs (2006) 0.00 
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    Theme
    Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval
  8. Bock, H.-H.: Datenanalyse zur Strukturierung und Ordnung von Information (1989) 0.00 
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    Pages
    S.1-22
  9. Pfeffer, M.: Automatische Vergabe von RVK-Notationen mittels fallbasiertem Schließen (2009) 0.00 
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    Date
    22. 8.2009 19:51:28
  10. Bollmann, P.; Konrad, E.; Schneider, H.-J.; Zuse, H.: Anwendung automatischer Klassifikationsverfahren mit dem System FAKYR (1978) 0.00 
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  11. Brückner, T.; Dambeck, H.: Sortierautomaten : Grundlagen der Textklassifizierung (2003) 0.00 
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    Abstract
    Rechnung, Kündigung oder Adressänderung? Eingehende Briefe und E-Mails werden immer häufiger von Software statt aufwändig von Menschenhand sortiert. Die Textklassifizierer arbeiten erstaunlich genau. Sie fahnden auch nach ähnlichen Texten und sorgen so für einen schnellen Überblick. Ihre Werkzeuge sind Linguistik, Statistik und Logik

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