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Abstract

Retrieval Tests sind die anerkannteste Methode, um neue Verfahren der Inhaltserschließung gegenüber traditionellen Verfahren zu rechtfertigen. Im Rahmen einer Diplomarbeit wurden zwei grundsätzlich unterschiedliche Systeme der automatischen inhaltlichen Erschließung anhand der Pressedatenbank des Verlagshauses Gruner + Jahr (G+J) getestet und evaluiert. Untersucht wurde dabei natürlichsprachliches Retrieval im Vergleich zu Booleschem Retrieval. Bei den beiden Systemen handelt es sich zum einen um Autonomy von Autonomy Inc. und DocCat, das von IBM an die Datenbankstruktur der G+J Pressedatenbank angepasst wurde. Ersteres ist ein auf natürlichsprachlichem Retrieval basierendes, probabilistisches System. DocCat demgegenüber basiert auf Booleschem Retrieval und ist ein lernendes System, das auf Grund einer intellektuell erstellten Trainingsvorlage indexiert. Methodisch geht die Evaluation vom realen Anwendungskontext der Textdokumentation von G+J aus. Die Tests werden sowohl unter statistischen wie auch qualitativen Gesichtspunkten bewertet. Ein Ergebnis der Tests ist, dass DocCat einige Mängel gegenüber der intellektuellen Inhaltserschließung aufweist, die noch behoben werden müssen, während das natürlichsprachliche Retrieval von Autonomy in diesem Rahmen und für die speziellen Anforderungen der G+J Textdokumentation so nicht einsetzbar ist

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Abstract

Retrievaltests sind die anerkannteste Methode, um neue Verfahren der Inhaltserschließung gegenüber traditionellen Verfahren zu rechtfertigen. Im Rahmen einer Diplomarbeit wurden zwei grundsätzlich unterschiedliche Systeme der automatischen inhaltlichen Erschließung anhand der Pressedatenbank des Verlagshauses Gruner + Jahr (G+J) getestet und evaluiert. Untersucht wurde dabei natürlichsprachliches Retrieval im Vergleich zu Booleschem Retrieval. Bei den beiden Systemen handelt es sich zum einen um Autonomy von Autonomy Inc. und DocCat, das von IBM an die Datenbankstruktur der G+J Pressedatenbank angepasst wurde. Ersteres ist ein auf natürlichsprachlichem Retrieval basierendes, probabilistisches System. DocCat demgegenüber basiert auf Booleschem Retrieval und ist ein lernendes System, das aufgrund einer intellektuell erstellten Trainingsvorlage indexiert. Methodisch geht die Evaluation vom realen Anwendungskontext der Textdokumentation von G+J aus. Die Tests werden sowohl unter statistischen wie auch qualitativen Gesichtspunkten bewertet. Ein Ergebnis der Tests ist, dass DocCat einige Mängel gegenüber der intellektuellen Inhaltserschließung aufweist, die noch behoben werden müssen, während das natürlichsprachliche Retrieval von Autonomy in diesem Rahmen und für die speziellen Anforderungen der G+J Textdokumentation so nicht einsetzbar ist

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Abstract

Der Test hat gezeigt, dass die Ergänzung der bibliothekarischen Titelaufnahme um zusätzliche inhaltsrelevante Daten zu einer beeindruckenden Verbesserung der Suchergebnisse führt. Die Dokumentanreicherung sollte daher als Ziel bibliothekarischer Bemühungen um eine Verbesserung des OPAC-Retrievals weiterverfolgt werden. Der im Projekt eingeschlagene Weg, die Inhaltsverzeichnisse zu scannen, erwies sich allerdings als wenig sinnvoll. Zwar erzielte das Scanningverfahren gute Ergebnisse, auch arbeitete die Texterkennungssoftware sehr zuverlässig. Das Scanning bietet darüber hinaus die Möglichkeit, die dabei angefertigte Grafik-Datei mit dem Titelsatz im OPAC zu verknüpfen und so dem Nutzer als Entscheidungshilfe bei der Ergebnismengenbeurteilung an die Hand zu geben. Die Arbeiten am Aufbau der Testdatenbank brachten aber die Erkenntnis, dass die Anreicherung im Wege des Scanning technisch außerordentlich problematisch ist und einen nicht vorauszusehenden und letztlich auch nicht zu rechtfertigenden Aufwand erfordert. Diese Methode der Anreicherung kann daher für einen Praxiseinsatz nicht empfohlen werden.

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Date

20.10.2000 12:22:23

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Date

14. 3.1996 13:22:21