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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.

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Abstract

Das VZG-Projekt Colibri/DDC beschäftigt sich seit 2003 mit automatischen Verfahren zur Dewey-Dezimalklassifikation (Dewey Decimal Classification, kurz DDC). Ziel des Projektes ist eine einheitliche DDC-Erschließung von bibliografischen Titeldatensätzen und eine Unterstützung der DDC-Expert(inn)en und DDC-Laien, z. B. bei der Analyse und Synthese von DDC-Notationen und deren Qualitätskontrolle und der DDC-basierten Suche. Der vorliegende Bericht konzentriert sich auf die erste größere automatische DDC-Klassifizierung und erste automatische und intellektuelle Bewertung mit der Klassifizierungskomponente vc_dcl1. Grundlage hierfür waren die von der Deutschen Nationabibliothek (DNB) im November 2007 zur Verfügung gestellten 25.653 Titeldatensätze (12 Wochen-/Monatslieferungen) der Deutschen Nationalbibliografie der Reihen A, B und H. Nach Erläuterung der automatischen DDC-Klassifizierung und automatischen Bewertung in Kapitel 2 wird in Kapitel 3 auf den DNB-Bericht "Colibri_Auswertung_DDC_Endbericht_Sommer_2008" eingegangen. Es werden Sachverhalte geklärt und Fragen gestellt, deren Antworten die Weichen für den Verlauf der weiteren Klassifizierungstests stellen werden. Über das Kapitel 3 hinaus führende weitergehende Betrachtungen und Gedanken zur Fortführung der automatischen DDC-Klassifizierung werden in Kapitel 4 angestellt. Der Bericht dient dem vertieften Verständnis für die automatischen Verfahren.

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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.

Footnote

Diplomarbeit im Fach Inhaltliche Erschließung, Studiengang Informationsmanagement der FH Stuttgart - Hochschule für Bibliotheks- und Informationswesen

Imprint

Stuttgart : FH - Hochschule für Bibliotheks- und Informationswesen

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Abstract

Die Süddeutsche Zeitung (SZ) verfügt seit ihrer Gründung 1945 über ein Pressearchiv, das die Texte der eigenen Redakteure und zahlreicher nationaler und internationaler Publikationen dokumentiert und für Recherchezwecke bereitstellt. Die DIZ-Pressedatenbank (www.medienport.de) ermöglicht die browserbasierte Recherche für Redakteure und externe Kunden im Intra- und Internet und die kundenspezifischen Content Feeds für Verlage, Rundfunkanstalten und Portale. Die DIZ-Pressedatenbank enthält z. Zt. 7,8 Millionen Artikel, die jeweils als HTML oder PDF abrufbar sind. Täglich kommen ca. 3.500 Artikel hinzu, von denen ca. 1.000 durch Dokumentare inhaltlich erschlossen werden. Die Informationserschließung erfolgt im DIZ nicht durch die Vergabe von Schlagwörtern am Dokument, sondern durch die Verlinkung der Artikel mit "virtuellen Mappen", den Dossiers. Insgesamt enthält die DIZ-Pressedatenbank ca. 90.000 Dossiers, die untereinander zum "DIZ-Wissensnetz" verlinkt sind. DIZ definiert das Wissensnetz als Alleinstellungsmerkmal und wendet beträchtliche personelle Ressourcen für die Aktualisierung und Qualitätssicherung der Dossiers auf. Im Zuge der Medienkrise mussten sich DIZ der Herausforderung stellen, bei sinkenden Lektoratskapazitäten die Qualität der Informationserschließung im Input zu erhalten. Auf der Outputseite gilt es, eine anspruchsvolle Zielgruppe - u.a. die Redakteure der Süddeutschen Zeitung - passgenau und zeitnah mit den Informationen zu versorgen, die sie für ihre tägliche Arbeit benötigt. Bezogen auf die Ausgangssituation in der Dokumentation der Süddeutschen Zeitung identifizierte DIZ drei Ansatzpunkte, wie die Aufwände auf der Inputseite (Lektorat) zu optimieren sind und gleichzeitig auf der Outputseite (Recherche) das Wissensnetz besser zu vermarkten ist: - (Teil-)Automatische Klassifizierung von Pressetexten (Vorschlagwesen) - Visualisierung des Wissensnetzes - Neue Retrievalmöglichkeiten (Ähnlichkeitssuche, Clustering) Im Bereich "Visualisierung" setzt DIZ auf den Net-Navigator von intelligent views, eine interaktive Visualisierung allgemeiner Graphen, basierend auf einem physikalischen Modell. In den Bereichen automatische Klassifizierung, Ähnlichkeitssuche und Clustering hat DIZ sich für das Produkt nextBot der Firma Brainbot entschieden.

Source

Spezialbibliotheken zwischen Auftrag und Ressourcen: 6.-9. September 2005 in München, 30. Arbeits- und Fortbildungstagung der ASpB e.V. / Sektion 5 im Deutschen Bibliotheksverband. Red.: M. Brauer

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Abstract

Wie in diesem Text erläutert wurde, ist die Effektivität von Such- und Klassifizierungssystemen durch folgendes bestimmt: 1) den Arbeitsauftrag, 2) die Genauigkeit des Systems, 3) den zu erreichenden Automatisierungsgrad, 4) die Einfachheit der Integration in bereits vorhandene Systeme. Diese Kriterien gehen davon aus, dass jedes System, unabhängig von der Technologie, in der Lage ist, Grundvoraussetzungen des Produkts in Bezug auf Funktionalität, Skalierbarkeit und Input-Methode zu erfüllen. Diese Produkteigenschaften sind in der Recommind Produktliteratur genauer erläutert. Von diesen Fähigkeiten ausgehend sollte die vorhergehende Diskussion jedoch einige klare Trends aufgezeigt haben. Es ist nicht überraschend, dass jüngere Entwicklungen im Maschine Learning und anderen Bereichen der Informatik einen theoretischen Ausgangspunkt für die Entwicklung von Suchmaschinen- und Klassifizierungstechnologie haben. Besonders jüngste Fortschritte bei den statistischen Methoden (PLSA) und anderen mathematischen Werkzeugen (SVMs) haben eine Ergebnisqualität auf Durchbruchsniveau erreicht. Dazu kommt noch die Flexibilität in der Anwendung durch Selbsttraining und Kategorienerkennen von PLSA-Systemen, wie auch eine neue Generation von vorher unerreichten Produktivitätsverbesserungen.

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Abstract

Die zunehmende Verfügbarmachung digitaler Informationen in den letzten Jahren sowie die Aussicht auf ein weiteres Ansteigen der sogenannten Datenflut kumulieren in einem grundlegenden, sich weiter verstärkenden Informationsstrukturierungsproblem. Die stetige Zunahme von digitalen Informationsressourcen im World Wide Web sichert zwar jederzeit und ortsungebunden den Zugriff auf verschiedene Informationen; offen bleibt der strukturierte Zugang, insbesondere zu wissenschaftlichen Ressourcen. Angesichts der steigenden Anzahl elektronischer Inhalte und vor dem Hintergrund stagnierender bzw. knapper werdender personeller Ressourcen in der Sacherschließun schafft keine Bibliothek bzw. kein Bibliotheksverbund es mehr, weder aktuell noch zukünftig, alle digitalen Daten zu erfassen, zu strukturieren und zueinander in Beziehung zu setzen. In der Informationsgesellschaft des 21. Jahrhunderts wird es aber zunehmend wichtiger, die in der Flut verschwundenen wissenschaftlichen Informationen zeitnah, angemessen und vollständig zu strukturieren und somit als Basis für eine Wissensgenerierung wieder nutzbar zu machen. Eine normierte Inhaltserschließung digitaler Informationsressourcen ist deshalb für die Deutsche Zentralbibliothek für Wirtschaftswissenschaften (ZBW) als wichtige Informationsinfrastruktureinrichtung in diesem Bereich ein entscheidender und auch erfolgskritischer Aspekt im Wettbewerb mit anderen Informationsdienstleistern. Weil die traditionelle intellektuelle Sacherschließung aber nicht beliebig skalierbar ist - mit dem Anstieg der Zahl an Online-Dokumenten steigt proportional auch der personelle Ressourcenbedarf an Fachreferenten, wenn ein gewisser Qualitätsstandard gehalten werden soll - bedarf es zukünftig anderer Sacherschließungsverfahren. Automatisierte Verschlagwortungsmethoden werden dabei als einzige Möglichkeit angesehen, die bibliothekarische Sacherschließung auch im digitalen Zeitalter zukunftsfest auszugestalten. Zudem können maschinelle Ansätze dazu beitragen, die Heterogenitäten (Indexierungsinkonsistenzen) zwischen den einzelnen Sacherschließer zu nivellieren, und somit zu einer homogeneren Erschließung des Bibliotheksbestandes beitragen.
Mit der Anfang 2010 begonnen Implementierung und Ergebnisevaluierung des automatischen Indexierungsverfahrens "Decisiv Categorization" der Firma Recommind soll das hier skizzierte Informationsstrukturierungsproblem in zwei Schritten gelöst werden. Kurz- bis mittelfristig soll die intellektuelle Indexierung durch ein semiautomatisches Verfahren6 unterstützt werden. Mittel- bis langfristig soll das maschinelle Verfahren, aufbauend auf einem entsprechenden Training, in die Lage versetzt werden, sowohl im Hause vorliegende Dokumente vollautomatisch zu indexieren als auch ZBW-fremde digitale Informationsressourcen zu verschlagworten bzw. zu klassifizieren, um sie in einem gemeinsamen Suchraum auffindbar machen zu können. Im Anschluss an diese Einleitung werden die ersten Ansätze maschineller Sacherschließung an der ZBW (2001-2004) und deren Ergebnisse und Problemlagen aufgezeigt. Danach werden die Rahmenbedingungen (Projektauftrag und -ziel) für eine Wiederaufnahme des Vorhabens im Jahre 2009 aufgezeigt, gefolgt von einer Darstellung der Funktionsweise der Recommind-Technologie und deren Einsatz im Rahmen der Sacherschließung von Online-Dokumenten mit einem Thesaurus. Schwerpunkt dieser Abhandlung bilden im Anschluss daran die Evaluierungsmöglichkeiten automatischer Indexierungsansätze sowie die aktuellen Ergebnisse und zentralen Erkenntnisse des Einsatzes im Kontext der ZBW. Das Fazit beschreibt die entsprechenden Schlussfolgerungen aus den erzielten Ergebnissen sowie den Ausblick auf das weitere Vorgehen.

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Abstract

Für die automatische Erschließung natürlich-sprachlicher Dokumente in einem Informationssystem wurde ein Verfahren zur automatischen thematischen hierarchischen Klassifikation der Texte entwickelt. Die dabei gewonnene Ordnungsstruktur (Begriffsnetz) wird beim Retrieval als Recherchehilfe engeboten. Die Klassifikation erfolgt in vier Stufen: Textindexierung, Prioritätsklassenbildung, Verknüpfung der begriffe und Vernetzung der Prioritätsklassen miteinander. Die so entstandenen Wichtigkeitsstufen sind die Hierarchieebenen der Klassifikation. Die während des Clusteringverfahrens erzeugten Begriffs- und Dokumenten-Gruppierungen bilden die Knoten des Klassifikationsnetzes. Die Verknüpfung zwischen den Knoten benachbarter Prioritätsklassen repräsentieren die Netzwege in diesem Netz. Die Abbildung der Suchfrage auf dieses Begriffsnetz wird zur Relevanzbeurteilung der wiedergewonnenen Texte benutzt

Source

Wissensstrukturen und Ordnungsmuster. Proc. der 4. Fachtagung der Gesellschaft für Klassifikation, Salzburg, 16.-19.4.1980. Red.: W. Dahlberg

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Abstract

Die intellektuelle Erschließung des Internet befindet sich in einer Krise. Yahoo und andere Dienste können mit dem Wachstum des Web nicht mithalten. GERHARD ist derzeit weltweit der einzige Such- und Navigationsdienst, der die mit einem Roboter gesammelten Internetressourcen mit computerlinguistischen und statistischen Verfahren auch automatisch vollständig klassifiziert. Weit über eine Million HTML-Dokumente von wissenschaftlich relevanten Servern in Deutschland können wie bei anderen Suchmaschinen in der Datenbank gesucht, aber auch über die Navigation in der dreisprachigen Universalen Dezimalklassifikation (ETH-Bibliothek Zürich) recherchiert werden

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Abstract

Die der Analyse zugrundeliegende Dokumentenmenge besteht aus 1.000 Entscheidungen des Bundesverfassungsgerichtes, deren volle Texte maschinenlesbar zur Verfügung standen. Vorgestellt werden die Anwendung eines iterativen Centroidverfahrens auf etwa 1.000 Wörter und die Anwendung eines Single-Linkage-Verfahrens in einer nicht-hierarchischen Variante, sowie die auf der Graphentheorie basierenden Verfahren und die verschiedener Ähnlichkeitsfunktionen und der Einfluß auf die Ergebnisse

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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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Abstract

Die Suchfunktionen des SENTRAX-Verfahrens werden für die Klassifizierung von Mails und im Besonderen für die Detektion von SPAM eingesetzt. Die Eigenschaften einer kontextähnlichen Suche und die Fehlertoleranz sollen genutzt werden, um SPAM Nachrichten treffsicher aufzuspüren.

Footnote

Beitrag der Proceedings des Fünften Hildesheimer Evaluierungs- und Retrievalworkshop (HIER 2006), Hildesheim, xx.x.2006.

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Abstract

In der vorliegenden Arbeit werden die Möglichkeiten für eine Automatisierung des Klassifizierens von Online Dokumenten evaluiert und ein mögliches Verfahren prototypisch implementiert. Dabei werden Verfahren der Terminologieextraktion angewandt, um die Sinnträger der Texte zu ermitteln. Klassifikationen, die im Allg. nur wenige weiterführende Informationen enthalten, sollen über einen Mapping Mechanismus auf die das Dokument beschreibenden Terme angewandt werden. Im Ansatz wird bereits sichtbar, dass es keine rein automatische Klassifikation geben kann, da es immer einen Bruch zwischen den intellektuell erstellten Klassifikationen und den aus den Texten generierten Informationen geben wird. Es wird ein semiautomatisches Verfahren vorgestellt, das durch Anwenderaktionen lernt und zu einer sukzessiven Automatisierung führen kann. Die Ergebnisse der semiautomatischen Klassifizierung werden mit denen einer manuellen verglichen. Im Anschluss wird ein Ausblick auf Möglichkeiten und Grenzen der automatischen Klassifikation gegeben.

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Abstract

Nach einer kurzen Einführung in die Darmstädter Projekte WAI und AIR werden die folgenden Themen behandelt: Ein Ansatz zur automatischen Klassifikation. Statistische Relationen für die Klassifikation. Indexieren von Dokumenten als Spezialfall der automatischen Klassifikation. Klassifikation von Elementen der Relevanzbeschreibung. Klassifikation zur Verbesserung der Relevanzbeschreibungen. Automatische Dokumentklassifikation und Automatische Indexierung klassifizierter Dokumente. Das Projekt AIR wird in Zusammenarbeit mit der Datenbasis INKA-PHYS des Fachinformationszentrums Energie, Physik, Mathematik in Karlsruhe durchgeführt

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Abstract

In den ersten Jahren der Internetdienste wurde auf Klassifikationen weitgehend verzichtet. Viele Anbieter argumentierten, daß diese wie auch andere Metadaten von der Entwicklung aufgrund der Volltextindices überholt sind. Inzwischen hat sich das Blatt gewendet: Die meisten der großen Suchdienste bieten eine mehr oder minder ausgefeilte Klassifikation an. eine Reihe von Internetdiensten verwendet etablierte Bibliotheksklassifikationssysteme; deren Einsatzbereiche, die Vor- und Nachteile sowie Anwendungsbeispiele sind Thema dieses Aufsatzes

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Abstract

In der bibliothekarischen Welt sind die Vorzüge einer klassifikatorischen Inhaltserschließung seit jeher wohlbekannt. Auch im Zeitalter der Online-Kataloge gibt es dafür keinen wirklichen Ersatz, da - kurz formuliert - ein stichwortbasiertes Retrieval alleine mit Problemen wie Ambiguität und Mehrsprachigkeit nicht fertig zu werden vermag. Zahlreiche Online-Kataloge weisen daher Notationen verschiedener Klassifikationssysteme auf; allerdings sind die darauf basierenden Abfragemöglichkeiten meist noch arg unterentwickelt. Viele Datensätze in OPACs sind aber überhaupt nicht sachlich erschlossen, sei es, dass sie aus retrospektiv konvertierten Nominalkatalogen stammen, sei es, dass ein Mangel an personellen Ressourcen ihre inhaltliche Erschließung verhindert hat. Angesichts großer Mengen solcher Datensätze liegt ein Interesse an automatischen Verfahren zur Sacherschließung durchaus nahe.

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Abstract

Es wird ein Verfahren zum Vergelich von Klassifikationen vorgestellt. Es gestattet, die Abweichungen zwischen zwei Klassifikationen zu lokalisieren und erleichtert so die intellektuelle Kontrolle. Das Verfahren ist als Baustein des Systems FAKYR implementiert. Es wird auf Klassifikationen angeandt, die durch graphentheoretische Verfahren entstanden sind. Zunächst wird gezeigt, wie die Veränderung des Schnittes das Klassifikationsergebnis beeinflußt, anschließend wird das Vergleichsverfahren bei der automatischen Erstellung zweisprachiger Termklassen benutzt