Search (7 results, page 1 of 1)

  • × theme_ss:"Automatisches Indexieren"
  • × theme_ss:"Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval"
  1. Gödert, W.; Lepsky, K.: Semantische Umfeldsuche im Information Retrieval (1998) 0.01
    0.014231484 = product of:
      0.042694453 = sum of:
        0.013968632 = weight(_text_:in in 606) [ClassicSimilarity], result of:
          0.013968632 = score(doc=606,freq=10.0), product of:
            0.059380736 = queryWeight, product of:
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.23523843 = fieldWeight in 606, product of:
              3.1622777 = tf(freq=10.0), with freq of:
                10.0 = termFreq=10.0
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.0546875 = fieldNorm(doc=606)
        0.028725822 = weight(_text_:und in 606) [ClassicSimilarity], result of:
          0.028725822 = score(doc=606,freq=6.0), product of:
            0.09675359 = queryWeight, product of:
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.2968967 = fieldWeight in 606, product of:
              2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
                6.0 = termFreq=6.0
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.0546875 = fieldNorm(doc=606)
      0.33333334 = coord(2/6)
    
    Abstract
    Sachliche Suchen in bibliothekarischen Online-Katalogen enden häufig mit unbefriedigenden Ergebnissen. Als eine Ursache dafür kann angesehen werden, daß die Gestaltung des Suchprozesses das semantische Umfeld einer Suchanfrage nicht mit einbezieht, daß in Übertragung der Verhältnisse in konventionellen Katalogen am Paradigma des Wort-Matching zwischen Suchwort und Indexat festgehalten wird. Es wird statt dessen das Konzept einer semantischen Umfeldsuche entwickelt und gezeigt, welche Rolle die Verwendung strukturierten Vokabulars dafür spielen kann. Insbesondere wird dargestellt, welche Möglichkeiten Verfahren der wörterbuchgestützten maschinellen Indexierung in diesem Zusammenhang spielen können. Die Ausführungen werden durch Beispiele illustriert
    Source
    Zeitschrift für Bibliothekswesen und Bibliographie. 45(1998) H.4, S.401-423
    Theme
    Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval
  2. Rädler, K.: In Bibliothekskatalogen "googlen" : Integration von Inhaltsverzeichnissen, Volltexten und WEB-Ressourcen in Bibliothekskataloge (2004) 0.01
    0.01387941 = product of:
      0.04163823 = sum of:
        0.012620768 = weight(_text_:in in 2432) [ClassicSimilarity], result of:
          0.012620768 = score(doc=2432,freq=16.0), product of:
            0.059380736 = queryWeight, product of:
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.21253976 = fieldWeight in 2432, product of:
              4.0 = tf(freq=16.0), with freq of:
                16.0 = termFreq=16.0
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.0390625 = fieldNorm(doc=2432)
        0.029017461 = weight(_text_:und in 2432) [ClassicSimilarity], result of:
          0.029017461 = score(doc=2432,freq=12.0), product of:
            0.09675359 = queryWeight, product of:
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.29991096 = fieldWeight in 2432, product of:
              3.4641016 = tf(freq=12.0), with freq of:
                12.0 = termFreq=12.0
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.0390625 = fieldNorm(doc=2432)
      0.33333334 = coord(2/6)
    
    Abstract
    Ausgangslage Die Katalog-Recherchen über Internet, also von außerhalb der Bibliothek, nehmen erwartungsgemäß stark zu bzw. sind mittlerweile die Regel. Damit ist natürlich das Bedürfnis und die Notwendigkeit gewachsen, über den Titel hinaus zusätzliche inhaltliche Informationen zu erhalten, die es erlauben, die Zweckmäßigkeit wesentlich besser abschätzen zu können, eine Bestellung vorzunehmen oder vielleicht auch 50 km in die Bibliothek zu fahren, um ein Buch zu entleihen. Dieses Informationsdefizit wird zunehmend als gravierender Mangel erfahren. Inhaltsverzeichnisse referieren den Inhalt kurz und prägnant. Sie sind die erste Stelle, welche zur Relevanz-Beurteilung herangezogen wird. Fast alle relevanten Terme einer Fachbuchpublikation finden sich bereits dort. Andererseits wird immer deutlicher, dass die dem bibliothekarischen Paradigma entsprechende intellektuelle Indexierung der einzelnen dokumentarischen Einheiten mit den engsten umfassenden dokumentationssprachlichen Termen (Schlagwörter, Klassen) zwar eine notwendige, aber keinesfalls hinreichende Methode darstellt, das teuer erworbene Bibliotheksgut Information für den Benutzer in seiner spezifischen Problemstellung zu aktivieren und als Informationsdienstleistung anbieten zu können. Informationen zu sehr speziellen Fragestellungen, die oft nur in kürzeren Abschnitten (Kapitel) erörtert werden, sind derzeit nur indirekt, mit großem Zeitaufwand und oft überhaupt nicht auffindbar. Sie liegen sozusagen brach. Die Tiefe der intellektuellen Indexierung bis in einzelne inhaltliche Details zu erweitern, ist aus personellen und damit auch finanziellen Gesichtspunkten nicht vertretbar. Bibliotheken fallen deshalb in der Wahrnehmung von Informationssuchenden immer mehr zurück. Die enorme Informationsvielfalt liegt hinter dem Informations- bzw. Recherchehorizont der bibliographischen Aufnahmen im Katalog.
    Theme
    Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval
  3. Hauer, M: Silicon Valley Vorarlberg : Maschinelle Indexierung und semantisches Retrieval verbessert den Katalog der Vorarlberger Landesbibliothek (2004) 0.01
    0.013422224 = product of:
      0.04026667 = sum of:
        0.008924231 = weight(_text_:in in 2489) [ClassicSimilarity], result of:
          0.008924231 = score(doc=2489,freq=8.0), product of:
            0.059380736 = queryWeight, product of:
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.15028831 = fieldWeight in 2489, product of:
              2.828427 = tf(freq=8.0), with freq of:
                8.0 = termFreq=8.0
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.0390625 = fieldNorm(doc=2489)
        0.03134244 = weight(_text_:und in 2489) [ClassicSimilarity], result of:
          0.03134244 = score(doc=2489,freq=14.0), product of:
            0.09675359 = queryWeight, product of:
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.32394084 = fieldWeight in 2489, product of:
              3.7416575 = tf(freq=14.0), with freq of:
                14.0 = termFreq=14.0
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.0390625 = fieldNorm(doc=2489)
      0.33333334 = coord(2/6)
    
    Abstract
    10 Jahre Internet haben die WeIt um die Bibliotheken herum stark geändert. Der Web-OPAC war eine Antwort der Bibliotheken. Doch reicht ein Web-OPAC im Zeitalter des Internets noch aus? Außer Web ist es doch der alte Katalog. Ca. 90% aller Bibliotheksrecherchen durch Benutzer sind Themenrecherchen. Ein Anteil dieser Recherchen bringt kein Ergebnis. Es kann leicht gemessen werden, dass null Medien gefunden wurden. Die Gründe hierfür wurden auch immer wieder untersucht: Plural- anstelle Singularformen, zu spezifische Suchbegriffe, Schreib- oder Bedienungsfehler. Zu wenig untersucht sind aber die Recherchen, die nicht mit einer Ausleihe enden, denn auch dann kann man in vielen Fällen von einem Retrieval-Mangel ausgehen. Schließlich: Von den ausgeliehenen Büchern werden nach Einschätzung vieler Bibliothekare 80% nicht weiter als bis zum Inhaltsverzeichnis gelesen (außer in Präsenzbibliotheken) - und erst nach Wochen zurückgegeben. Ein Politiker würde dies neudeutsch als "ein Vermittlungsproblem" bezeichnen. Ein Controller als nicht hinreichende Kapitalnutzung. Einfacher machen es sich immer mehr Studenten und Wissenschaftler, ihr Wissensaustausch vollzieht sich zunehmend an anderen Orten. Bibliotheken (als Funktion) sind unverzichtbar für die wissenschaftliche Kommunikation. Deshalb geht es darum, Wege zu finden und auch zu beschreiten, welche die Schätze von Bibliotheken (als Institution) effizienter an die Zielgruppe bringen. Der Einsatz von Information Retrieval-Technologie, neue Erschließungsmethoden und neuer Content sind Ansätze dazu. Doch die bisherigen Verbundstrukturen und Abhängigkeit haben das hier vorgestellte innovative Projekt keineswegs gefördert. Innovation entsteht wie die Innvoationsforschung zeigt eigentlich immer an der Peripherie: in Bregenz fing es an.
    Source
    Mitteilungen der Vereinigung Österreichischer Bibliothekarinnen und Bibliothekare. 57(2004) H.3/4, S.33-38
    Theme
    Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval
  4. Gábor, K.; Zargayouna, H.; Tellier, I.; Buscaldi, D.; Charnois, T.: ¬A typology of semantic relations dedicated to scientific literature analysis (2016) 0.00
    0.0018033426 = product of:
      0.010820055 = sum of:
        0.010820055 = weight(_text_:in in 2933) [ClassicSimilarity], result of:
          0.010820055 = score(doc=2933,freq=6.0), product of:
            0.059380736 = queryWeight, product of:
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.1822149 = fieldWeight in 2933, product of:
              2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
                6.0 = termFreq=6.0
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.0546875 = fieldNorm(doc=2933)
      0.16666667 = coord(1/6)
    
    Abstract
    We propose a method for improving access to scientific literature by analyzing the content of research papers beyond citation links and topic tracking. Our model relies on a typology of explicit semantic relations. These relations are instantiated in the abstract/introduction part of the papers and can be identified automatically using textual data and external ontologies. Preliminary results show a promising precision in unsupervised relationship classification.
    Theme
    Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval
  5. Harman, D.: Automatic indexing (1994) 0.00
    0.001682769 = product of:
      0.010096614 = sum of:
        0.010096614 = weight(_text_:in in 7729) [ClassicSimilarity], result of:
          0.010096614 = score(doc=7729,freq=4.0), product of:
            0.059380736 = queryWeight, product of:
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.17003182 = fieldWeight in 7729, product of:
              2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
                4.0 = termFreq=4.0
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.0625 = fieldNorm(doc=7729)
      0.16666667 = coord(1/6)
    
    Source
    Challenges in indexing electronic text and images. Ed.: R. Fidel et al
    Theme
    Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval
  6. Ma, N.; Zheng, H.T.; Xiao, X.: ¬An ontology-based latent semantic indexing approach using long short-term memory networks (2017) 0.00
    0.0016629322 = product of:
      0.009977593 = sum of:
        0.009977593 = weight(_text_:in in 3810) [ClassicSimilarity], result of:
          0.009977593 = score(doc=3810,freq=10.0), product of:
            0.059380736 = queryWeight, product of:
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.16802745 = fieldWeight in 3810, product of:
              3.1622777 = tf(freq=10.0), with freq of:
                10.0 = termFreq=10.0
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.0390625 = fieldNorm(doc=3810)
      0.16666667 = coord(1/6)
    
    Abstract
    Nowadays, online data shows an astonishing increase and the issue of semantic indexing remains an open question. Ontologies and knowledge bases have been widely used to optimize performance. However, researchers are placing increased emphasis on internal relations of ontologies but neglect latent semantic relations between ontologies and documents. They generally annotate instances mentioned in documents, which are related to concepts in ontologies. In this paper, we propose an Ontology-based Latent Semantic Indexing approach utilizing Long Short-Term Memory networks (LSTM-OLSI). We utilize an importance-aware topic model to extract document-level semantic features and leverage ontologies to extract word-level contextual features. Then we encode the above two levels of features and match their embedding vectors utilizing LSTM networks. Finally, the experimental results reveal that LSTM-OLSI outperforms existing techniques and demonstrates deep comprehension of instances and articles.
    Series
    Lecture notes in computer science; vol.10366
    Theme
    Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval
  7. Buckley, C.; Allan, J.; Salton, G.: Automatic routing and retrieval using Smart : TREC-2 (1995) 0.00
    0.0015457221 = product of:
      0.009274333 = sum of:
        0.009274333 = weight(_text_:in in 5699) [ClassicSimilarity], result of:
          0.009274333 = score(doc=5699,freq=6.0), product of:
            0.059380736 = queryWeight, product of:
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.043654136 = queryNorm
            0.1561842 = fieldWeight in 5699, product of:
              2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
                6.0 = termFreq=6.0
              1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
              0.046875 = fieldNorm(doc=5699)
      0.16666667 = coord(1/6)
    
    Abstract
    The Smart information retrieval project emphazises completely automatic approaches to the understanding and retrieval of large quantities of text. The work in the TREC-2 environment continues, performing both routing and ad hoc experiments. The ad hoc work extends investigations into combining global similarities, giving an overall indication of how a document matches a query, with local similarities identifying a smaller part of the document that matches the query. The performance of ad hoc runs is good, but it is clear that full advantage of the available local information is not been taken advantage of. The routing experiments use conventional relevance feedback approaches to routing, but with a much greater degree of query expansion than was previously done. The length of a query vector is increased by a factor of 5 to 10 by adding terms found in previously seen relevant documents. This approach improves effectiveness by 30-40% over the original query
    Theme
    Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval