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Abstract

Die Videos des TIB / AV-Portals werden mit insgesamt 63.356 GND-Sachbegriffen aus Naturwissenschaft und Technik automatisch verschlagwortet. Neben den deutschsprachigen Videos verfügt das TIB / AV-Portal auch über zahlreiche englischsprachige Videos. Die GND enthält zu den in der TIB / AV-Portal-Wissensbasis verwendeten Sachbegriffen nur sehr wenige englische Bezeichner. Es fehlt demnach ein englisches Indexierungsvokabular, mit dem die englischsprachigen Videos automatisch verschlagwortet werden können. Die Lösung dieses Problems sieht wie folgt aus: Die englischen Bezeichner sollen über ein Mapping der GND-Sachbegriffe auf andere Datensätze gewonnen werden, die eine englische Übersetzung der Begriffe enthalten. Die verwendeten Mappingstrategien nutzen die DBpedia, LCSH, MACS-Ergebnisse sowie den WTI-Thesaurus. Am Ende haben 35.025 GND-Sachbegriffe (mindestens) einen englischen Bezeichner ermittelt bekommen. Diese englischen Bezeichner können für die automatische Verschlagwortung der englischsprachigen Videos unmittelbar herangezogen werden. 11.694 GND-Sachbegriffe konnten zwar nicht ins Englische "übersetzt", aber immerhin mit einem Oberbegriff assoziiert werden, der eine englische Übersetzung hat. Diese Assoziation dient der Erweiterung der Suchergebnisse.

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Abstract

The quality of stemming algorithms is typically measured in two different ways: (i) how accurately they map the variant forms of a word to the same stem; or (ii) how much improvement they bring to Information Retrieval systems. In this article, we evaluate various stemming algorithms, in four languages, in terms of accuracy and in terms of their aid to Information Retrieval. The aim is to assess whether the most accurate stemmers are also the ones that bring the biggest gain in Information Retrieval. Experiments in English, French, Portuguese, and Spanish show that this is not always the case, as stemmers with higher error rates yield better retrieval quality. As a byproduct, we also identified the most accurate stemmers and the best for Information Retrieval purposes.

Source

Information processing and management. 52(2016) no.5, S.840-854

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Series

Communications in computer and information science; 544