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  1. Lustig, G.: Methoden der automatischen Indexierung (1970) 0.02
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  2. Rapke, K.: Automatische Indexierung von Volltexten für die Gruner+Jahr Pressedatenbank (2001) 0.02
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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
  3. Knorz, G.: Automatische Indexierung (1994) 0.02
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  4. Biebricher, P.; Fuhr, N.; Knorz, G.; Lustig, G.; Schwandtner, M.: Entwicklung und Anwendung des automatischen Indexierungssystems AIR/PHYS (1988) 0.02
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  5. Fuhr, N.: Ranking-Experimente mit gewichteter Indexierung (1986) 0.02
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    Date
    14. 6.2015 22:12:44
  6. Hauer, M.: Automatische Indexierung (2000) 0.02
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    Source
    Wissen in Aktion: Wege des Knowledge Managements. 22. Online-Tagung der DGI, Frankfurt am Main, 2.-4.5.2000. Proceedings. Hrsg.: R. Schmidt
  7. Hauer, M.: Tiefenindexierung im Bibliothekskatalog : 17 Jahre intelligentCAPTURE (2019) 0.02
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    Source
    B.I.T.online. 22(2019) H.2, S.163-166
  8. Gaese, V.: "Automatische Klassifikation von Presseartikeln in der Gruner + Jahr Dokumentation" (2003) 0.02
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    Abstract
    Das Klassifizieren von Texten, auch Indexieren, inhaltliches Erschließen oder verschlagworten genannt, gehört seit jeher zu den zwar notwendigen aber sehr aufwändigen Aufgaben von Archiven bzw. Dokumentationen. Ihre unterschiedlichen Zwecke bzw. Anforderungen sind sicher ein Grund dafür, dass es fast ebenso viele Erschließungsinventare, Thesauri oder Schlagwortverzeichnisse wie Dokumentationen gibt. Im folgenden werden Klassifizierung, Indexierung, Erschließung und Verschlagwortung synonym verwendet. In der G+J Dokumentation arbeiten heute ca. 20 Dokumentare an Auswahl und Erschließung von täglich etwa 1.100 Artikeln aus insgesamt ca. 210 Titeln. In der G+J Pressedatenbank sind aktuell ca. 7 Mio Artikel gespeichert, gut 2 Mio als digitaler Volltext (OCR/Satzdaten). Archiviert sind nur Artikel, für die die G+J Dokumentation die entsprechenden Rechte hat.
  9. Salton, G.: Another look at automatic text-retrieval systems (1986) 0.02
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  10. Biebricher, P.; Fuhr, N.; Niewelt, B.: ¬Der AIR-Retrievaltest (1986) 0.02
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    Source
    Automatische Indexierung zwischen Forschung und Anwendung, Hrsg.: G. Lustig
  11. Salton, G.; Wong, A.; Yang, C.S.: ¬A vector space model for automatic indexing (1975) 0.02
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  12. Salton, G.; Allan, J.; Buckley, C.; Singhal, A.: Automatic analysis, theme generation, and summarization of machine readable texts (1994) 0.02
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  13. McKiernan, G.: Automated categorisation of Web resources : a profile of selected projects, research, products, and services (1996) 0.02
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  14. Yongcheng, W.; Xiaoming, G.; Lixia, W.: Automatic indexing on subject of Chinese text (1998) 0.02
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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
  16. Chartron, G.; Dalbin, S.; Monteil, M.-G.; Verillon, M.: Indexation manuelle et indexation automatique : dépasser les oppositions (1989) 0.02
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  17. Kutschekmanesch, S.; Lutes, B.; Moelle, K.; Thiel, U.; Tzeras, K.: Automated multilingual indexing : a synthesis of rule-based and thesaurus-based methods (1998) 0.02
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    Source
    Information und Märkte: 50. Deutscher Dokumentartag 1998, Kongreß der Deutschen Gesellschaft für Dokumentation e.V. (DGD), Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn, 22.-24. September 1998. Hrsg. von Marlies Ockenfeld u. Gerhard J. Mantwill
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    Date
    1. 2.2016 18:25:22
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