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Abstract

Die Arbeit analysiert die dynamische Entwicklung und den Gebrauch von Thesaurusbegriffen. Zusätzlich konzentriert sie sich auf die Faktoren, die die Zahl von Indexbegriffen pro Dokument oder Zeitschrift beeinflussen. Als Untersuchungsobjekt dienten der MeSH und die entsprechende Datenbank "MEDLINE". Die wichtigsten Konsequenzen sind: 1. Der MeSH-Thesaurus hat sich durch drei unterschiedliche Phasen jeweils logarithmisch entwickelt. Solch einen Thesaurus sollte folgenden Gleichung folgen: "T = 3.076,6 Ln (d) - 22.695 + 0,0039d" (T = Begriffe, Ln = natürlicher Logarithmus und d = Dokumente). Um solch einen Thesaurus zu konstruieren, muss man demnach etwa 1.600 Dokumente von unterschiedlichen Themen des Bereiches des Thesaurus haben. Die dynamische Entwicklung von Thesauri wie MeSH erfordert die Einführung eines neuen Begriffs pro Indexierung von 256 neuen Dokumenten. 2. Die Verteilung der Thesaurusbegriffe erbrachte drei Kategorien: starke, normale und selten verwendete Headings. Die letzte Gruppe ist in einer Testphase, während in der ersten und zweiten Kategorie die neu hinzukommenden Deskriptoren zu einem Thesauruswachstum führen. 3. Es gibt ein logarithmisches Verhältnis zwischen der Zahl von Index-Begriffen pro Aufsatz und dessen Seitenzahl für die Artikeln zwischen einer und einundzwanzig Seiten. 4. Zeitschriftenaufsätze, die in MEDLINE mit Abstracts erscheinen erhalten fast zwei Deskriptoren mehr. 5. Die Findablity der nicht-englisch sprachigen Dokumente in MEDLINE ist geringer als die englische Dokumente. 6. Aufsätze der Zeitschriften mit einem Impact Factor 0 bis fünfzehn erhalten nicht mehr Indexbegriffe als die der anderen von MEDINE erfassten Zeitschriften. 7. In einem Indexierungssystem haben unterschiedliche Zeitschriften mehr oder weniger Gewicht in ihrem Findability. Die Verteilung der Indexbegriffe pro Seite hat gezeigt, dass es bei MEDLINE drei Kategorien der Publikationen gibt. Außerdem gibt es wenige stark bevorzugten Zeitschriften."

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Abstract

The Black Book Interactive Project at the University of Kansas (KU) is developing an expanded corpus of novels by African American authors, with an emphasis on lesser known writers and a goal of expanding research in this field. Using a custom metadata schema with an emphasis on race-related elements, each novel is analyzed for a variety of elements such as literary style, targeted content analysis, historical context, and other areas. Librarians at KU have worked to develop a variety of computational text analysis processes designed to assist with specific aspects of this metadata collection, including text mining and natural language processing, automated subject extraction based on word sense disambiguation, harvesting data from Wikidata, and other actions.

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Content

This is an authors' manuscript version of a paper accepted for proceedings of TPDL-2018, Porto, Portugal, Sept 10-13. The nal authenticated publication is available online at https://doi.org/will be added as soon as available.