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Abstract

Die vorliegende Arbeit beinhaltet eine Beschreibung und Evaluation des WWW - Suchdienstes GERHARD (German Harvest Automated Retrieval and Directory). GERHARD ist ein Such- und Navigationssystem für das deutsche World Wide Web, weiches ausschließlich wissenschaftlich relevante Dokumente sammelt, und diese auf der Basis computerlinguistischer und statistischer Methoden automatisch mit Hilfe eines bibliothekarischen Klassifikationssystems klassifiziert. Mit dem DFG - Projekt GERHARD ist der Versuch unternommen worden, mit einem auf einem automatischen Klassifizierungsverfahren basierenden World Wide Web - Dienst eine Alternative zu herkömmlichen Methoden der Interneterschließung zu entwickeln. GERHARD ist im deutschsprachigen Raum das einzige Verzeichnis von Internetressourcen, dessen Erstellung und Aktualisierung vollständig automatisch (also maschinell) erfolgt. GERHARD beschränkt sich dabei auf den Nachweis von Dokumenten auf wissenschaftlichen WWW - Servern. Die Grundidee dabei war, kostenintensive intellektuelle Erschließung und Klassifizierung von lnternetseiten durch computerlinguistische und statistische Methoden zu ersetzen, um auf diese Weise die nachgewiesenen Internetressourcen automatisch auf das Vokabular eines bibliothekarischen Klassifikationssystems abzubilden. GERHARD steht für German Harvest Automated Retrieval and Directory. Die WWW - Adresse (URL) von GERHARD lautet: http://www.gerhard.de. Im Rahmen der vorliegenden Diplomarbeit soll eine Beschreibung des Dienstes mit besonderem Schwerpunkt auf dem zugrundeliegenden Indexierungs- bzw. Klassifizierungssystem erfolgen und anschließend mit Hilfe eines kleinen Retrievaltests die Effektivität von GERHARD überprüft werden.

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Abstract

Die Arbeit entwirft ein Konzept für eine Simulation, die als Teil eines ELearning-Moduls die Probleme der automatischen Freitextindexierung und linguistische Verfahren zur Verbesserung der Indexierungsergebnisse veranschaulichen soll. Zielgruppe der Simulation sind die im Studierenden des Fachbereichs Bibliothek und Information der HAW Hamburg, die sich im Grundstudium befinden. Es wird ein inhaltliches Konzept dafür entwickelt, wie die Simulation Vor- und Nachteile regelbasierter und wörterbuchbasierte Indexierungsverfahren für das Grundstudium darstellen kann. Ziel ist zu zeigen, dass regelbasierte Verfahren in einer stark flektierenden und kompositareichen Sprache wie dem Deutschen zu zahlreichen Indexierungsfehlern führen können und dass wörterbuchbasierte Verfahren bessere Indexate liefern. Im zweiten Teil der Arbeit wird eine Informationsarchitektur für die Simulation entworfen und ein Prototyp programmiert, der eine Freitextindexierung und darauf aufbauend ein regelbasiertes Reduktionsverfahren darstellt. Ziel dabei ist insbesondere zu zeigen, dass regelbasierte Indexierungsverfahren für das Deutsche keine befriedigenden Ergebnisse erzielen, und dass wörterbuchbasierte Verfahren im Deutschen zu bevorzugen sind. Vor diesem Hintergrund wird im zweiten Teil der Arbeit ein Prototyp für die Simulation konzipiert, die elektronische Volltexte zunächst nach der Freitextmethode und danach mit linguistischen Verfahren indexiert. Es wird eine Informationsarchitektur entwickelt, die nicht nur anstrebt, der Zielgruppe gerecht zu werden, sondern auch die Vor- und Nachteile der linguistischen Indexierungsverfahren möglichst deutlich zu zeigen. Für die Freitextindexierung als einfachste Form der automatischen Indexierung und für das regelbasierte Verfahren wird auch schon der Programmcode geschrieben. Für die regelbasierte Wortformenreduktion greift die Autorin auf ein schon bestehendes Programm zurück, das Cornelie Ahlfeld 1995 im Rahmen ihrer Diplomarbeit entwickelt hat. Die Autorin versucht, dieses Programm durch eine Präsentation der Indexierungsergebnisse zu ergänzen, die es für den Einsatz in der Lehre nützlich machen.

Theme

Computer Based Training

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Abstract

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?

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Date

22. 3.2015 9:17:30