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  • × theme_ss:"Automatisches Klassifizieren"
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  1. HaCohen-Kerner, Y. et al.: Classification using various machine learning methods and combinations of key-phrases and visual features (2016) 0.01 
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    1. 2.2016 18:25:22
  2. Oberhauser, O.: Automatisches Klassifizieren und Bibliothekskataloge (2005) 0.01 
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    Abstract
    In der bibliothekarischen Welt sind die Vorzüge einer klassifikatorischen Inhaltserschließung seit jeher wohlbekannt. Auch im Zeitalter der Online-Kataloge gibt es dafür keinen wirklichen Ersatz, da - kurz formuliert - ein stichwortbasiertes Retrieval alleine mit Problemen wie Ambiguität und Mehrsprachigkeit nicht fertig zu werden vermag. Zahlreiche Online-Kataloge weisen daher Notationen verschiedener Klassifikationssysteme auf; allerdings sind die darauf basierenden Abfragemöglichkeiten meist noch arg unterentwickelt. Viele Datensätze in OPACs sind aber überhaupt nicht sachlich erschlossen, sei es, dass sie aus retrospektiv konvertierten Nominalkatalogen stammen, sei es, dass ein Mangel an personellen Ressourcen ihre inhaltliche Erschließung verhindert hat. Angesichts großer Mengen solcher Datensätze liegt ein Interesse an automatischen Verfahren zur Sacherschließung durchaus nahe.
  3. Automatische Klassifikation und Extraktion in Documentum (2005) 0.00 
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    Content
    "LCI Comprend ist ab sofort als integriertes Modul für EMCs Content Management System Documentum verfügbar. LCI (Learning Computers International GmbH) hat mit Unterstützung von neeb & partner diese Technologie zur Dokumentenautomation transparent in Documentum integriert. Dies ist die erste bekannte Lösung für automatische, lernende Klassifikation und Extraktion, die direkt auf dem Documentum Datenbestand arbeitet und ohne zusätzliche externe Steuerung auskommt. Die LCI Information Capture Services (ICS) dienen dazu, jegliche Art von Dokument zu klassifizieren und Information daraus zu extrahieren. Das Dokument kann strukturiert, halbstrukturiert oder unstrukturiert sein. Somit können beispielsweise gescannte Formulare genauso verarbeitet werden wie Rechnungen oder E-Mails. Die Extraktions- und Klassifikationsvorschriften und die zu lernenden Beispieldokumente werden einfach interaktiv zusammengestellt und als XML-Struktur gespeichert. Zur Laufzeit wird das Projekt angewendet, um unbekannte Dokumente aufgrund von Regeln und gelernten Beispielen automatisch zu indexieren. Dokumente können damit entweder innerhalb von Documentum oder während des Imports verarbeitet werden. Der neue Server erlaubt das Einlesen von Dateien aus dem Dateisystem oder direkt von POPS-Konten, die Analyse der Dokumente und die automatische Erzeugung von Indexwerten bei der Speicherung in einer Documentum Ablageumgebung. Diese Indexwerte, die durch inhaltsbasierte, auch mehrthematische Klassifikation oder durch Extraktion gewonnen wurden, werden als vordefinierte Attribute mit dem Documentum-Objekt abgelegt. Handelt es sich um ein gescanntes Dokument oder ein Fax, wird automatisch die integrierte Volltext-Texterkennung durchgeführt."
  4. Dubin, D.: Dimensions and discriminability (1998) 0.00 
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    22. 9.1997 19:16:05
  5. Jenkins, C.: Automatic classification of Web resources using Java and Dewey Decimal Classification (1998) 0.00 
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    1. 8.1996 22:08:06
  6. Yoon, Y.; Lee, C.; Lee, G.G.: ¬An effective procedure for constructing a hierarchical text classification system (2006) 0.00 
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  7. Yi, K.: Automatic text classification using library classification schemes : trends, issues and challenges (2007) 0.00 
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  8. Panyr, J.: Vektorraum-Modell und Clusteranalyse in Information-Retrieval-Systemen (1987) 0.00 
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    Abstract
    Ausgehend von theoretischen Indexierungsansätzen wird das klassische Vektorraum-Modell für automatische Indexierung (mit dem Trennschärfen-Modell) erläutert. Das Clustering in Information-Retrieval-Systemem wird als eine natürliche logische Folge aus diesem Modell aufgefaßt und in allen seinen Ausprägungen (d.h. als Dokumenten-, Term- oder Dokumenten- und Termklassifikation) behandelt. Anschließend werden die Suchstrategien in vorklassifizierten Dokumentenbeständen (Clustersuche) detailliert beschrieben. Zum Schluß wird noch die sinnvolle Anwendung der Clusteranalyse in Information-Retrieval-Systemen kurz diskutiert
  9. Brückner, T.; Dambeck, H.: Sortierautomaten : Grundlagen der Textklassifizierung (2003) 0.00 
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  10. Illing, S.: Automatisiertes klinisches Codieren (2021) 0.00 
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    Abstract
    Die in diesem Artikel vorgestellte Bachelorarbeit behandelt die Ergebnisse einer Shared Task im Bereich eHealth. Es wird untersucht, ob die Klassifikationsgenauigkeit ausgewählter klinischer Codiersysteme durch den Einsatz von Ensemble-Methoden verbessert werden kann. Entscheidend dafür sind die Werte der Evaluationsmaße Mean Average Precision und F1-Maß.
  11. Liu, R.-L.: Context recognition for hierarchical text classification (2009) 0.00 
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    Date
    22. 3.2009 19:11:54
  12. Zhu, W.Z.; Allen, R.B.: Document clustering using the LSI subspace signature model (2013) 0.00 
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    23. 3.2013 13:22:36
  13. Egbert, J.; Biber, D.; Davies, M.: Developing a bottom-up, user-based method of web register classification (2015) 0.00 
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    4. 8.2015 19:22:04
  14. Mengle, S.; Goharian, N.: Passage detection using text classification (2009) 0.00 
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    22. 3.2009 19:14:43
  15. Liu, R.-L.: ¬A passage extractor for classification of disease aspect information (2013) 0.00 
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    Date
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