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Theme

Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval

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Abstract

Subject indexing is an intellectually intensive process that has many inherent uncertainties. Existing manual subject indexing systems generally produce binary outcomes for whether or not to assign an indexing term. This does not sufficiently reflect the extent to which the indexing terms are associated with the documents. On the other hand, the idea of probabilistic or weighted indexing was proposed a long time ago and has seen success in capturing uncertainties in the automatic indexing process. One hurdle to overcome in implementing weighted indexing in manual subject indexing systems is the practical burden that could be added to the already intensive indexing process. This study proposes a method to infer automatically the associations between subject terms and documents through text mining. By uncovering the connections between MeSH descriptors and document text, we are able to derive the weights of MeSH descriptors manually assigned to documents. Our initial results suggest that the inference method is feasible and promising. The study has practical implications for improving subject indexing practice and providing better support for information retrieval.

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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.