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  • × theme_ss:"Automatisches Indexieren"
  1. Scherer, B.: Automatische Indexierung und ihre Anwendung im DFG-Projekt "Gemeinsames Portal für Bibliotheken, Archive und Museen (BAM)" (2003) 0.00
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    Footnote
    Masterarbeit im Studiengang Information Engineering zur Erlagung des Grades eines Master of Science in Information science,
  2. Bredack, J.: Automatische Extraktion fachterminologischer Mehrwortbegriffe : ein Verfahrensvergleich (2016) 0.00
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    Content
    Schriftliche Hausarbeit (Masterarbeit) zur Erlangung des Grades eines Master of Arts An der Universität Trier Fachbereich II Studiengang Computerlinguistik.
  3. Schneider, A.: Moderne Retrievalverfahren in klassischen bibliotheksbezogenen Anwendungen : Projekte und Perspektiven (2008) 0.00
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    Abstract
    Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit modernen Retrievalverfahren in klassischen bibliotheksbezogenen Anwendungen. Wie die Verbindung der beiden gegensätzlich scheinenden Wortgruppen im Titel zeigt, werden in der Arbeit Aspekte aus der Informatik bzw. Informationswissenschaft mit Aspekten aus der Bibliothekstradition verknüpft. Nach einer kurzen Schilderung der Ausgangslage, der so genannten Informationsflut, im ersten Kapitel stellt das zweite Kapitel eine Einführung in die Theorie des Information Retrieval dar. Im Einzelnen geht es um die Grundlagen von Information Retrieval und Information-Retrieval-Systemen sowie um die verschiedenen Möglichkeiten der Informationserschließung. Hier werden Formal- und Sacherschließung, Indexierung und automatische Indexierung behandelt. Des Weiteren werden im Rahmen der Theorie des Information Retrieval unterschiedliche Information-Retrieval-Modelle und die Evaluation durch Retrievaltests vorgestellt. Nach der Theorie folgt im dritten Kapitel die Praxis des Information Retrieval. Es werden die organisationsinterne Anwendung, die Anwendung im Informations- und Dokumentationsbereich sowie die Anwendung im Bibliotheksbereich unterschieden. Die organisationsinterne Anwendung wird durch das Beispiel der Datenbank KURS zur Aus- und Weiterbildung veranschaulicht. Die Anwendung im Bibliotheksbereich bezieht sich in erster Linie auf den OPAC als Kompromiss zwischen bibliothekarischer Indexierung und Endnutzeranforderungen und auf seine Anreicherung (sog. Catalogue Enrichment), um das Retrieval zu verbessern. Der Bibliotheksbereich wird ausführlicher behandelt, indem ein Rückblick auf abgeschlossene Projekte zu Informations- und Indexierungssystemen aus den Neunziger Jahren (OSIRIS, MILOS I und II, KASCADE) sowie ein Einblick in aktuelle Projekte gegeben werden. In den beiden folgenden Kapiteln wird je ein aktuelles Projekt zur Verbesserung des Retrievals durch Kataloganreicherung, automatische Erschließung und fortschrittliche Retrievalverfahren präsentiert: das Suchportal dandelon.com und das 180T-Projekt des Hochschulbibliothekszentrums des Landes Nordrhein-Westfalen. Hierbei werden jeweils Projektziel, Projektpartner, Projektorganisation, Projektverlauf und die verwendete Technologie vorgestellt. Die Projekte unterscheiden sich insofern, dass in dem einen Fall eine große Verbundzentrale die Projektkoordination übernimmt, im anderen Fall jede einzelne teilnehmende Bibliothek selbst für die Durchführung verantwortlich ist. Im sechsten und letzten Kapitel geht es um das Fazit und die Perspektiven. Es werden sowohl die beiden beschriebenen Projekte bewertet als auch ein Ausblick auf Entwicklungen bezüglich des Bibliothekskatalogs gegeben. Diese Veröffentlichung geht zurück auf eine Master-Arbeit im postgradualen Fernstudiengang Master of Arts (Library and Information Science) an der Humboldt-Universität zu Berlin.
  4. Carevic, Z.: Semi-automatische Verschlagwortung zur Integration externer semantischer Inhalte innerhalb einer medizinischen Kooperationsplattform (2012) 0.00
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    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.
  5. Tavakolizadeh-Ravari, M.: Analysis of the long term dynamics in thesaurus developments and its consequences (2017) 0.00
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  6. Kasprzik, A.: Aufbau eines produktiven Dienstes für die automatisierte Inhaltserschließung an der ZBW : ein Status- und Erfahrungsbericht. (2023) 0.00
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    Abstract
    Die ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft betreibt seit 2016 eigene angewandte Forschung im Bereich Machine Learning mit dem Zweck, praktikable Lösungen für eine automatisierte oder maschinell unterstützte Inhaltserschließung zu entwickeln. 2020 begann ein Team an der ZBW die Konzeption und Implementierung einer Softwarearchitektur, die es ermöglichte, diese prototypischen Lösungen in einen produktiven Dienst zu überführen und mit den bestehenden Nachweis- und Informationssystemen zu verzahnen. Sowohl die angewandte Forschung als auch die für dieses Vorhaben ("AutoSE") notwendige Softwareentwicklung sind direkt im Bibliotheksbereich der ZBW angesiedelt, werden kontinuierlich anhand des State of the Art vorangetrieben und profitieren von einem engen Austausch mit den Verantwortlichen für die intellektuelle Inhaltserschließung. Dieser Beitrag zeigt die Meilensteine auf, die das AutoSE-Team in zwei Jahren in Bezug auf den Aufbau und die Integration der Software erreicht hat, und skizziert, welche bis zum Ende der Pilotphase (2024) noch ausstehen. Die Architektur basiert auf Open-Source-Software und die eingesetzten Machine-Learning-Komponenten werden im Rahmen einer internationalen Zusammenarbeit im engen Austausch mit der Finnischen Nationalbibliothek (NLF) weiterentwickelt und zur Nachnutzung in dem von der NLF entwickelten Open-Source-Werkzeugkasten Annif aufbereitet. Das Betriebsmodell des AutoSE-Dienstes sieht regelmäßige Überprüfungen sowohl einzelner Komponenten als auch des Produktionsworkflows als Ganzes vor und erlaubt eine fortlaufende Weiterentwicklung der Architektur. Eines der Ergebnisse, das bis zum Ende der Pilotphase vorliegen soll, ist die Dokumentation der Anforderungen an einen dauerhaften produktiven Betrieb des Dienstes, damit die Ressourcen dafür im Rahmen eines tragfähigen Modells langfristig gesichert werden können. Aus diesem Praxisbeispiel lässt sich ableiten, welche Bedingungen gegeben sein müssen, um Machine-Learning-Lösungen wie die in Annif enthaltenen erfolgreich an einer Institution für die Inhaltserschließung einsetzen zu können.

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