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  • × theme_ss:"Automatisches Indexieren"
  • × type_ss:"x"
  • × year_i:[2010 TO 2020}
  1. Carevic, Z.: Semi-automatische Verschlagwortung zur Integration externer semantischer Inhalte innerhalb einer medizinischen Kooperationsplattform (2012) 0.02 
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    Abstract
    Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Integration von externen semantischen Inhalten auf Basis eines medizinischen Begriffssystems. Die zugrundeliegende Annahme ist, dass die Verwendung einer einheitlichen Terminologie auf Seiten des Anfragesystems und der Wissensbasis zu qualitativ hochwertigen Ergebnissen führt. Um dies zu erreichen muss auf Seiten des Anfragesystems eine Abbildung natürlicher Sprache auf die verwendete Terminologie gewährleistet werden. Dies geschieht auf Basis einer (semi-)automatischen Verschlagwortung textbasierter Inhalte. Im Wesentlichen lassen sich folgende Fragestellungen festhalten: Automatische Verschlagwortung textbasierter Inhalte Kann eine automatische Verschlagwortung textbasierter Inhalte auf Basis eines Begriffssystems optimiert werden? Der zentrale Aspekt der vorliegenden Arbeit ist die (semi-)automatische Verschlagwortung textbasierter Inhalte auf Basis eines medizinischen Begriffssystems. Zu diesem Zweck wird der aktuelle Stand der Forschung betrachtet. Es werden eine Reihe von Tokenizern verglichen um zu erfahren welche Algorithmen sich zur Ermittlung von Wortgrenzen eignen. Speziell wird betrachtet, wie die Ermittlung von Wortgrenzen in einer domänenspezifischen Umgebung eingesetzt werden kann. Auf Basis von identifizierten Token in einem Text werden die Auswirkungen des Stemming und POS-Tagging auf die Gesamtmenge der zu analysierenden Inhalte beobachtet. Abschließend wird evaluiert wie ein kontrolliertes Vokabular die Präzision bei der Verschlagwortung erhöhen kann. Dies geschieht unter der Annahme dass domänenspezifische Inhalte auch innerhalb eines domänenspezifischen Begriffssystems definiert sind. Zu diesem Zweck wird ein allgemeines Prozessmodell entwickelt anhand dessen eine Verschlagwortung vorgenommen wird.
    Integration externer Inhalte Inwieweit kann die Nutzung einer einheitlichen Terminologie zwischen Anfragesystem und Wissensbasis den Prozess der Informationsbeschaffung unterstützen? Zu diesem Zweck wird in einer ersten Phase ermittelt welche Wissensbasen aus der medizinischen Domäne in der Linked Data Cloud zur Verfügung stehen. Aufbauend auf den Ergebnissen werden Informationen aus verschiedenen dezentralen Wissensbasen exemplarisch integriert. Der Fokus der Betrachtung liegt dabei auf der verwendeten Terminologie sowie der Nutzung von Semantic Web Technologien. Neben Informationen aus der Linked Data Cloud erfolgt eine Suche nach medizinischer Literatur in PubMed. Wie auch in der Linked Data Cloud erfolgt die Integration unter Verwendung einer einheitlichen Terminologie. Eine weitere Fragestellung ist, wie Informationen aus insgesamt 21. Mio Aufsatzzitaten in PubMed sinnvoll integriert werden können. Dabei wird ermittelt welche Mechanismen eingesetzt werden können um die Präzision der Ergebnisse zu optimieren. Eignung medizinischer Begriffssystem Welche medizinischen Begriffssysteme existieren und wie eignen sich diese als zugrungeliegendes Vokabular für die automatische Verschlagwortung und Integration semantischer Inhalte? Der Fokus liegt dabei speziell auf einer Bewertung der Reichhaltigkeit von Begriffssystemen, wobei insbesondere der Detaillierungsgrad von Interesse ist. Handelt es sich um ein spezifisches oder allgemeines Begriffssystem und eignet sich dieses auch dafür bestimmte Teilaspekte der Medizin, wie bspw. die Chirurige oder die Anästhesie, in einer ausreichenden Tiefe zu beschreiben?
    Content
    Masterarbeit, ausgearbeitet von Zeljko Carevic zur Erlangung des akademischen Grades Master of Science vorgelegt an der Fachhochschule Köln Campus Gummersbach im Studiengang Medieninformatik. Vgl.. unter: http://opus.bibl.fh-koeln.de/volltexte/2012/376/pdf/Carevic.pdf.
  2. Glaesener, L.: Automatisches Indexieren einer informationswissenschaftlichen Datenbank mit Mehrwortgruppen (2012) 0.02 
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    Abstract
    Ein Bericht über die Ergebnisse und die Prozessanalyse einer automatischen Indexierung mit Mehrwortgruppen. Diese Bachelorarbeit beschreibt, inwieweit der Inhalt informationswissenschaftlicher Fachtexte durch informationswissenschaftliches Fachvokabular erschlossen werden kann und sollte und dass in diesen wissenschaftlichen Texten ein Großteil der fachlichen Inhalte in Mehrwortgruppen vorkommt. Die Ergebnisse wurden durch eine automatische Indexierung mit Mehrwortgruppen mithilfe des Programme Lingo an einer informationswissenschaftlichen Datenbank ermittelt.
    Content
    Bachelorarbeit im Studiengang Bibliothekswesen der Fakultät für Informations- und Kommunikationswissenschaften an der Fachhochschule Köln.
    Date
    11. 9.2012 19:43:22
    Imprint
    Köln : Fachhochschule / Fakultät für Informations- und Kommunikationswissenschaften
  3. Groß, T.: Automatische Indexierung von wirtschaftswissenschaftlichen Dokumenten : Implementierung und Evaluierung am Beispiel der Deutschen Zentralbibliothek für Wirtschaftswissenschaften (2010) 0.01 
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    Abstract
    Die Bewertung der Indexierungsqualität bzw. -güte ist ein grundlegendes Problem von manuellen und automatischen Indexierungsverfahren. Letztere werden aber gerade im digitalen Zeitalter als einzige Möglichkeit angesehen, den zunehmenden Schwierigkeiten bibliothekarischer Informationsstrukturierung gerecht zu werden. Diese Arbeit befasst sich mit der Funktionsweise, Implementierung und Evaluierung der Sacherschließungssoftware MindServer Categorizer, der Firma Recommind, an der Deutschen Zentralbibliothek für Wirtschaftswissenschaften (ZBW). Grundlage der maschinellen Sacherschließung und anschließenden quantitativen und qualitativen Auswertung bilden rund 39.000 wirtschaftswissenschaftliche Dokumente aus den Datenbanken Econis und EconStor. Unter Zuhilfenahme des rund 6.000 Deskriptoren umfassenden Standard-Thesaurus Wirtschaft (STW) wird der ursprünglich rein statistische Indexierungsansatz des MindServer Categorizer zu einem begriffsorientierten Verfahren weiterentwickelt und zur Inhaltserschließung digitaler Informationsressourcen eingesetzt. Der zentrale Fokus dieser Arbeit liegt vor allem auf der Evaluierung der maschinell beschlagworteten Titel, in Anlehnung und entsprechender Anpassung der von Stock (2008) und Lancaster (2003) hierzu vorgeschlagenen Kriterien: Indexierungskonsistenz, -tiefe, -breite, -spezifität, -effektivität. Zusätzlich wird die Belegungsbilanz des STW evaluiert und es erfolgt ferner eine stichprobenartige, qualitative Bewertung der Ergebnisse seitens der zuständigen Fachreferenten und -referentinnen.
    Content
    Vgl. unter: http://edoc.hu-berlin.de/series/berliner-handreichungen/2010-284/PDF/284.pdf. Auch als: Automatische Indexierung von Dokumenten in einer wissenschaftlichen Bibliothek: Implementierung und Evaluierung am Beispiel der Deutschen Zentralbibliothek für Wirtschaftswissenschaften. Diplomica Verlag, 2011.
    Imprint
    Berlin : Institut für Bibliotheks- und Informationswissenschaft der Humboldt-Universität zu Berlin
  4. Pollmeier, M.: Verlagsschlagwörter als Grundlage für den Einsatz eines maschinellen Verfahrens zur verbalen Erschließung der Kinder- und Jugendliteratur durch die Deutsche Nationalbibliothek : eine Datenanalyse (2019) 0.01 
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    Abstract
    Die Inhaltserschließung durch Schlagwörter wird aktuell in vielen Öffentlichen Bibliotheken Deutschlands zurückgefahren. Aufgrund von Personalmangel und den vielfältigen anderen bibliothekarischen Dienstleistungen, die für die Benutzer zu leisten sind, kommt sie oft zu kurz. Die Deutsche Nationalbibliothek unterstützte diese Bibliotheken bisher als wichtigster Datenlieferant, jedoch stellte sie 2017 die intellektuelle Inhaltserschließung der Kinder- und Jugendliteratur und der Belletristik ein. Um diese problematische Situation zu verbessern, wird aktuell in der Deutschen Nationalbibliothek ein Verfahren erprobt, das aus Schlagwörtern von Verlagen maschinell bibliothekarische Schlagwörter aus der Gemeinsamen Normdatei generiert. Auf die Titel der Kinder- und Jugendliteratur aus den Jahren 2018 und 2019 wurde es bereits angewendet. In dieser Arbeit geht es um eine erste Analyse dieser Erschließungsergebnisse, um Aussagen über die Nützlichkeit der Verlagsschlagwörter und des automatischen Verfahrens zu treffen. Im theoretischen Teil werden einerseits die Inhaltserschließung im bibliothekarischen Bereich und deren aktuelle Entwicklungen hinsichtlich der Automatisierung beschrieben. Andererseits wird näher auf die Erschließungspraxis in der Deutschen Nationalbibliothek hinsichtlich der Automatisierung und der Kinder- und Jugendliteratur eingegangen. Im Analyseteil werden sowohl die Verlagsschlagwörter als auch die bibliothekarischen Schlagwörter nach festgelegten Kriterien untersucht und schließlich miteinander verglichen.
    Footnote
    Bachelorarbeit an der Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur Leipzig Fakultät Informatik und Medien Studiengang Bibliotheks- und Informationswissenschaft.
    Imprint
    Leipzig : Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur / Fakultät Informatik und Medien
  5. Bredack, J.: Automatische Extraktion fachterminologischer Mehrwortbegriffe : ein Verfahrensvergleich (2016) 0.01 
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    Abstract
    In dieser Untersuchung wurden zwei Systeme eingesetzt, um MWT aus einer Dokumentkollektion mit fachsprachlichem Bezug (Volltexte des ACL Anthology Reference Corpus) automatisch zu extrahieren. Das thematische Spektrum umfasste alle Bereiche der natürlichen Sprachverarbeitung, im Speziellen die CL als interdisziplinäre Wissenschaft. Ziel war es MWT zu extrahieren, die als potentielle Indexterme im IR Verwendung finden können. Diese sollten auf Konzepte, Methoden, Verfahren und Algorithmen in der CL und angrenzenden Teilgebieten, wie Linguistik und Informatik hinweisen bzw. benennen.
    Als Extraktionssysteme wurden der TreeTagger und die Indexierungssoftware Lingo verwendet. Der TreeTagger basiert auf einem statistischen Tagging- und Chunking- Algorithmus, mit dessen Hilfe NPs automatisch identifiziert und extrahiert werden. Er kann für verschiedene Anwendungsszenarien der natürlichen Sprachverarbeitung eingesetzt werden, in erster Linie als POS-Tagger für unterschiedliche Sprachen. Das Indexierungssystem Lingo arbeitet im Gegensatz zum TreeTagger mit elektronischen Wörterbüchern und einem musterbasierten Abgleich. Lingo ist ein auf automatische Indexierung ausgerichtetes System, was eine Vielzahl von Modulen mitliefert, die individuell auf eine bestimmte Aufgabenstellung angepasst und aufeinander abgestimmt werden können. Die unterschiedlichen Verarbeitungsweisen haben sich in den Ergebnismengen beider Systeme deutlich gezeigt. Die gering ausfallenden Übereinstimmungen der Ergebnismengen verdeutlichen die abweichende Funktionsweise und konnte mit einer qualitativen Analyse beispielhaft beschrieben werden. In der vorliegenden Arbeit kann abschließend nicht geklärt werden, welches der beiden Systeme bevorzugt für die Generierung von Indextermen eingesetzt werden sollte.
    Content
    Schriftliche Hausarbeit (Masterarbeit) zur Erlangung des Grades eines Master of Arts An der Universität Trier Fachbereich II Studiengang Computerlinguistik.
  6. Grün, S.: Bildung von Komposita-Indextermen auf der Basis einer algorithmischen Mehrwortgruppenanalyse mit Lingo (2015) 0.01 
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    Abstract
    In der deutschen Sprache lassen sich Begriffe durch Komposita und Mehrwortgruppen ausdrücken. Letztere können dabei aber auch als Kompositum selbst ausgedrückt werden und entsprechend auf den gleichen Begriff verweisen. In der nachfolgenden Studie werden Mehrwortgruppen analysiert, die auch Komposita sein können. Ziel der Untersuchung ist es, diese Wortfolgen über Muster zu identifizieren. Analysiert wurden Daten des Karrieremanagers Placement24 GmbH - in Form von Stellenanzeigen. Die Extraktion von Mehrwortgruppen erfolgte algorithmisch und wurde mit der Open-Source Software Lingo durch geführt. Auf der Basis von Erweiterungen bzw. Anpassungen in Wörterbüchern und den darin getaggten Wörtern wurde drei- bis fünfstelligen Kandidaten analysiert. Aus positiv bewerteten Mehrwortgruppen wurden Komposita gebildet. Diese wurden mit den identifizierten Komposita aus den Stellenanzeigen verglichen. Der Vergleich zeigte, dass ein Großteil der neu generierten Komposita nicht durch eine Kompositaidentifizierung erzeugt wurde.
    Content
    Bachelorarbeit, Studiengang Bibliothekswesen, Fakultät für Informations- und Kommunikationswissenschaften, Fachhochschule Köln
  7. Grün, S.: Mehrwortbegriffe und Latent Semantic Analysis : Bewertung automatisch extrahierter Mehrwortgruppen mit LSA (2017) 0.01 
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    Abstract
    Die vorliegende Studie untersucht das Potenzial von Mehrwortbegriffen für das Information Retrieval. Zielsetzung der Arbeit ist es, intellektuell positiv bewertete Kandidaten mithilfe des Latent Semantic Analysis (LSA) Verfahren höher zu gewichten, als negativ bewertete Kandidaten. Die positiven Kandidaten sollen demnach bei einem Ranking im Information Retrieval bevorzugt werden. Als Kollektion wurde eine Version der sozialwissenschaftlichen GIRT-Datenbank (German Indexing and Retrieval Testdatabase) eingesetzt. Um Kandidaten für Mehrwortbegriffe zu identifizieren wurde die automatische Indexierung Lingo verwendet. Die notwendigen Kernfunktionalitäten waren Lemmatisierung, Identifizierung von Komposita, algorithmische Mehrworterkennung sowie Gewichtung von Indextermen durch das LSA-Modell. Die durch Lingo erkannten und LSAgewichteten Mehrwortkandidaten wurden evaluiert. Zuerst wurde dazu eine intellektuelle Auswahl von positiven und negativen Mehrwortkandidaten vorgenommen. Im zweiten Schritt der Evaluierung erfolgte die Berechnung der Ausbeute, um den Anteil der positiven Mehrwortkandidaten zu erhalten. Im letzten Schritt der Evaluierung wurde auf der Basis der R-Precision berechnet, wie viele positiv bewerteten Mehrwortkandidaten es an der Stelle k des Rankings geschafft haben. Die Ausbeute der positiven Mehrwortkandidaten lag bei durchschnittlich ca. 39%, während die R-Precision einen Durchschnittswert von 54% erzielte. Das LSA-Modell erzielt ein ambivalentes Ergebnis mit positiver Tendenz.
    Footnote
    Masterarbeit, Studiengang Informationswissenschaft und Sprachtechnologie, Institut für Sprache und Information, Philosophische Fakultät, Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf
    Imprint
    Düsseldorf : Heinrich-Heine-Universität / Philosophische Fakultät / Institut für Sprache und Information
  8. Tavakolizadeh-Ravari, M.: Analysis of the long term dynamics in thesaurus developments and its consequences (2017) 0.01 
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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."
    Footnote
    Dissertation, Humboldt-Universität zu Berlin - Institut für Bibliotheks- und Informationswissenschaft.
    Imprint
    Berlin : Humboldt-Universität zu Berlin / Institut für Bibliotheks- und Informationswissenschaft
    Theme
    Konzeption und Anwendung des Prinzips Thesaurus
  9. Weiner, U.: Vor uns die Dokumentenflut oder Automatische Indexierung als notwendige und sinnvolle Ergänzung zur intellektuellen Sacherschließung (2012) 0.01 
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    Abstract
    Vor dem Hintergrund veränderter Ansprüche der Bibliotheksbenutzer an Recherchemöglichkeiten - weg vom klassischen Online-Katalog hin zum "One-Stop-Shop" mit Funktionalitäten wie thematisches Browsing, Relevanzranking und dergleichen mehr - einerseits und der notwendigen Bearbeitung von Massendaten (Stichwort Dokumentenflut) andererseits rücken Systeme zur automatischen Indexierung wieder verstärkt in den Mittelpunkt des Interesses. Da in Österreich die Beschäftigung mit diesem Thema im Bibliotheksbereich bislang nur sehr selektiv, bezogen auf wenige konkrete Projekte, erfolgte, wird zuerst ein allgemeiner theoretischer Überblick über die unterschiedlichen Verfahrensansätze der automatischen Indexierung geboten. Im nächsten Schritt werden mit der IDX-basierten Indexierungssoftware MILOS (mit den Teilprojekten MILOS I, MILOS II und KASCADE) und dem modularen System intelligentCAPTURE (mit der integrierten Indexierungssoftware AUTINDEX) die bis vor wenigen Jahren im deutschsprachigen Raum einzigen im Praxiseinsatz befindlichen automatischen Indexierungssysteme vorgestellt. Mit zunehmender Notwendigkeit, neue Wege der inhaltlichen Erschließung zu beschreiten, wurden in den vergangenen 5 - 6 Jahren zahlreiche Softwareentwicklungen auf ihre Einsatzmöglichkeit im Bibliotheksbereich hin getestet. Stellvertretend für diese in Entwicklung befindlichen Systeme zur automatischen inhaltlichen Erschließung wird das Projekt PETRUS, welches in den Jahren 2009 - 2011 an der DNB durchgeführt wurde und die Komponenten PICA Match&Merge sowie die Extraction Platform der Firma Averbis beinhaltet, vorgestellt.
  10. Bredack, J.: Terminologieextraktion von Mehrwortgruppen in kunsthistorischen Fachtexten (2013) 0.01 
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    Abstract
    Mit Hilfe eines algorithmisch arbeitenden Verfahrens können Mehrwortgruppen aus elektronisch vorliegenden Texten identifiziert und extrahiert werden. Als Datengrundlage für diese Arbeit dienen kunsthistorische Lexikonartikel des Reallexikons zur Deutschen Kunstgeschichte. Die linguistisch, wörterbuchbasierte Open-Source-Software Lingo wurde in dieser Studie genutzt. Mit Lingo ist es möglich, auf Basis erstellter Wortmuster, bestimmte Wortfolgen aus elektronisch vorliegenden Daten algorithmisch zu identifizieren und zu extrahieren. Die erstellten Wortmuster basieren auf Wortklassen, mit denen die lexikalisierten Einträge in den Wörterbüchern getaggt sind und dadurch näher definiert werden. So wurden individuelle Wortklassen für Fachterminologie, Eigennamen, oder Adjektive vergeben. In der vorliegenden Arbeit werden zusätzlich Funktionswörter in die Musterbildung mit einbezogen. Dafür wurden neue Wortklassen definiert. Funktionswörter bestimmen Artikel, Konjunktionen und Präpositionen. Ziel war es fachterminologische Mehrwortgruppen mit kunsthistorischen Inhalten zu extrahieren unter der gezielten Einbindung von Funktionswörtern. Anhand selbst gebildeter Kriterien, wurden die extrahierten Mehrwortgruppen qualitativ analysiert. Es konnte festgestellt werden, dass die Verwendung von Funktionswörtern fachterminologische Mehrwortgruppen erzeugt, die als potentielle Indexterme weitere Verwendung im Information Retrieval finden können.
    Mehrwortgruppen sind als lexikalische Einheit zu betrachten und bestehen aus mindestens zwei miteinander in Verbindung stehenden Begriffen. Durch die Ver-bindung mehrerer Fachwörter transportieren sie in Fachtexten aussagekräftige Informationen. Sie vermitteln eindeutige Informationen, da aus den resultierenden Beziehungen zwischen den in Verbindung stehenden Fachbegriffen die inhaltliche Bedeutung eines Fachtextes ersichtlich wird. Demzufolge ist es sinnvoll, Mehrwort-gruppen aus Fachtexten zu extrahieren, da diese die Inhalte eindeutig repräsentieren. So können Mehrwortgruppen für eine inhaltliche Erschließung genutzt und beispiels-weise als Indexterme im Information Retrieval bereitgestellt werden. Mehrwortgruppen enthalten Informationen eines Textes, die in natürlicher Sprache vorliegen. Zur Extraktion von Informationen eines elektronisch vorliegenden Textes kommen maschinelle Verfahren zum Einsatz, da Sprache Strukturen aufweist, die maschinell verarbeitet werden können. Eine mögliche Methode Mehrwortgruppen innerhalb von elektronisch vorliegenden Fachtexten zu identifizieren und extrahieren ist ein algorithmisches Verfahren. Diese Methode erkennt Wortfolgen durch das Bilden von Wortmustern, aus denen sich eine Mehrwortgruppe in einem Text zusammensetzt. Die Wortmuster repräsentieren somit die einzelnen Bestandteile einer Mehrwortgruppe. Bereits an mathematischen Fachtexten wurde dieses Verfahren untersucht und analysiert. Relevante Mehrwortgruppen, die ein mathematisches Konzept oder mathe-matischen Inhalt repräsentierten, konnten erfolgreich extrahiert werden. Zum Einsatz kam das Indexierungssystem Lingo, mit dessen Programmodul sequencer eine algorithmische Identifizierung und Extraktion von Mehrwortgruppen möglich ist. In der vorliegenden Arbeit wird dieses algorithmische Verfahren unter Einsatz der Software Lingo genutzt, um Mehrwortgruppen aus kunsthistorischen Fachtexten zu extrahieren. Als Datenquelle dienen kunsthistorische Lexikonartikel aus dem Reallexikon zur Deutschen Kunstgeschichte, welches in deutscher Sprache vorliegt. Es wird untersucht, ob positive Ergebnisse im Sinne von fachterminologischen Mehrwort-gruppen mit kunsthistorischen Inhalten erzeugt werden können. Dabei soll zusätzlich die Einbindung von Funktionswörtern innerhalb einer Mehrwortgruppe erfolgen. Funktionswörter definieren Artikel, Konjunktionen und Präpositionen, die für sich alleinstehend keine inhaltstragende Bedeutung besitzen, allerdings innerhalb einer Mehrwortgruppe syntaktische Funktionen erfüllen. Anhand der daraus resultierenden Ergebnisse wird analysiert, ob das Hinzufügen von Funktionswörtern innerhalb einer Mehrwortgruppe zu positiven Ergebnissen führt. Ziel soll es demnach sein, fach-terminologische Mehrwortgruppen mit kunsthistorischen Inhalten zu erzeugen, unter Einbindung von Funktionswörtern. Bei der Extraktion fachterminologischer Mehrwortgruppen wird im Folgenden insbesondere auf die Erstellung von Wortmustern eingegangen, da diese die Basis liefern, mit welchen das Programmmodul sequencer Wortfolgen innerhalb der kunst-historischen Lexikonartikel identifiziert. Eine Einordung der Indexierungsergebnisse erfolgt anhand selbst gebildeter Kriterien, die definieren, was unter einer fach-terminologischen Mehrwortgruppe zu verstehen ist.
    Content
    Beiliegende CD enthält die Arbeitsergebnisse und Hilfsdateien
    Footnote
    Bachelorarbeit, Studiengang Bibliothekswesen, Fakultät für Informations- und Kommunikationswissenschaften, Fachhochschule Köln.
    Imprint
    Köln : Fachhochschule, Fakultät für Informations- und Kommunikationswissenschaften

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