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  • × theme_ss:"Automatisches Klassifizieren"
  • × year_i:[2000 TO 2010}
  1. Yoon, Y.; Lee, C.; Lee, G.G.: ¬An effective procedure for constructing a hierarchical text classification system (2006) 0.01 
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    Date
    22. 7.2006 16:24:52
  2. Prabowo, R.; Jackson, M.; Burden, P.; Knoell, H.-D.: Ontology-based automatic classification for the Web pages : design, implementation and evaluation (2002) 0.01 
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    Abstract
    In recent years, we have witnessed the continual growth in the use of ontologies in order to provide a mechanism to enable machine reasoning. This paper describes an automatic classifier, which focuses on the use of ontologies for classifying Web pages with respect to the Dewey Decimal Classification (DDC) and Library of Congress Classification (LCC) schemes. Firstly, we explain how these ontologies can be built in a modular fashion, and mapped into DDC and LCC. Secondly, we propose the formal definition of a DDC-LCC and an ontology-classification-scheme mapping. Thirdly, we explain the way the classifier uses these ontologies to assist classification. Finally, an experiment in which the accuracy of the classifier was evaluated is presented. The experiment shows that our approach results an improved classification in terms of accuracy. This improvement, however, comes at a cost in a low overage ratio due to the incompleteness of the ontologies used
  3. Pfeffer, M.: Automatische Vergabe von RVK-Notationen anhand von bibliografischen Daten mittels fallbasiertem Schließen (2007) 0.01 
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    Content
    Masterarbeit im Rahmen des postgradualen Fernstudiums Master of Arts (Library and Information Science)
  4. Cosh, K.J.; Burns, R.; Daniel, T.: Content clouds : classifying content in Web 2.0 (2008) 0.01 
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    Source
    Library review. 57(2008) no.9, S.722-729
  5. Ozmutlu, S.; Cosar, G.C.: Analyzing the results of automatic new topic identification (2008) 0.01 
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    Source
    Library hi tech. 26(2008) no.3, S.466-487
  6. Liu, R.-L.: Context recognition for hierarchical text classification (2009) 0.01 
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    Date
    22. 3.2009 19:11:54
  7. Pfeffer, M.: Automatische Vergabe von RVK-Notationen mittels fallbasiertem Schließen (2009) 0.01 
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    Date
    22. 8.2009 19:51:28
  8. Mengle, S.; Goharian, N.: Passage detection using text classification (2009) 0.00 
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    Date
    22. 3.2009 19:14:43
  9. Khoo, C.S.G.; Ng, K.; Ou, S.: ¬An exploratory study of human clustering of Web pages (2003) 0.00 
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    Date
    12. 9.2004 9:56:22
  10. Reiner, U.: Automatische DDC-Klassifizierung bibliografischer Titeldatensätze der Deutschen Nationalbibliografie (2009) 0.00 
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    Date
    22. 1.2010 14:41:24
  11. Oberhauser, O.: Automatisches Klassifizieren : Entwicklungsstand - Methodik - Anwendungsbereiche (2005) 0.00 
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    Footnote
    Rez. in: VÖB-Mitteilungen 58(2005) H.3, S.102-104 (R.F. Müller); ZfBB 53(2006) H.5, S.282-283 (L. Svensson): "Das Sammeln und Verzeichnen elektronischer Ressourcen gehört in wissenschaftlichen Bibliotheken längst zum Alltag. Parallel dazu kündigt sich ein Paradigmenwechsel bei den Findmitteln an: Um einen effizienten und benutzerorientierten Zugang zu den gemischten Kollektionen bieten zu können, experimentieren einige bibliothekarische Diensteanbieter wie z. B. das hbz (http://suchen.hbz-nrw.de/dreilaender/), die Bibliothek der North Carolina State University (www.lib.ncsu.edu/) und demnächst vascoda (www.vascoda.de/) und der Librarians-Internet Index (www.lii.org/) zunehmend mit Suchmaschinentechnologie. Dabei wird angestrebt, nicht nur einen vollinvertierten Suchindex anzubieten, sondern auch das Browsing durch eine hierarchisch geordnete Klassifikation. Von den Daten in den deutschen Verbunddatenbanken ist jedoch nur ein kleiner Teil schon klassifikatorisch erschlossen. Fremddaten aus dem angloamerikanischen Bereich sind oft mit LCC und/oder DDC erschlossen, wobei die Library of Congress sich bei der DDCErschließung auf Titel, die hauptsächlich für die Public Libraries interessant sind, konzentriert. Die Deutsche Nationalbibliothek wird ab 2007 Printmedien und Hochschulschriften flächendeckend mit DDC erschließen. Es ist aber schon offensichtlich, dass v. a. im Bereich der elektronischen Publikationen die anfallenden Dokumentenmengen mit immer knapperen Personalressourcen nicht intellektuell erschlossen werden können, sondern dass neue Verfahren entwickelt werden müssen. Hier kommt Oberhausers Buch gerade richtig. Seit Anfang der 1990er Jahre sind mehrere Projekte zum Thema automatisches Klassifizieren durchgeführt worden. Wer sich in diese Thematik einarbeiten wollte oder sich für die Ergebnisse der größeren Projekte interessierte, konnte bislang auf keine Überblicksdarstellung zurückgreifen, sondern war auf eine Vielzahl von Einzeluntersuchungen sowie die Projektdokumentationen angewiesen. Oberhausers Darstellung, die auf einer Fülle von publizierter und grauer Literatur fußt, schließt diese Lücke. Das selbst gesetzte Ziel, einen guten Überblick über den momentanen Kenntnisstand und die Ergebnisse der einschlägigen Projekte verständlich zu vermitteln, erfüllt der Autor mit Bravour. Dabei ist anzumerken, dass er ein bibliothekarisches Grundwissen und mindestens grundlegende Kenntnisse über informationswissenschaftliche Grundbegriffe und Fragestellungen voraussetzt, wobei hier für den Einsteiger einige Hinweise auf einführende Darstellungen wünschenswert gewesen wären.

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