Search (8 results, page 1 of 1)

0.0032666973 = product of:
  0.062067248 = sum of:
    0.062067248 = weight(_text_:literatur in 2005) [ClassicSimilarity], result of:
      0.062067248 = score(doc=2005,freq=2.0), product of:
        0.11727622 = queryWeight, product of:
          4.7901325 = idf(docFreq=998, maxDocs=44218)
          0.024482876 = queryNorm
        0.52923983 = fieldWeight in 2005, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          4.7901325 = idf(docFreq=998, maxDocs=44218)
          0.078125 = fieldNorm(doc=2005)
  0.05263158 = coord(1/19)

Theme

Grundlagen u. Einführungen: Allgemeine Literatur

0.001370449 = product of:
  0.02603853 = sum of:
    0.02603853 = weight(_text_:und in 5452) [ClassicSimilarity], result of:
      0.02603853 = score(doc=5452,freq=12.0), product of:
        0.05426304 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.024482876 = queryNorm
        0.47985753 = fieldWeight in 5452, product of:
          3.4641016 = tf(freq=12.0), with freq of:
            12.0 = termFreq=12.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.0625 = fieldNorm(doc=5452)
  0.05263158 = coord(1/19)

Abstract

In vielen Ländern erstarken populistische und rassistische Kräfte. Mit Polen und Ungarn schwächen selbst Mitglieder der Europäischen Union rechtsstaatliche Institutionen.[1] Die Türkei wendet sich immer stärker von der EU ab und driftet an den Rand einer Diktatur. In Österreich konnte ein Rechtspopulist nur knapp als Bundespräsident verhindert werden. All diese Ereignisse finden oder fanden auch wegen Missmut und Misstrauen gegenüber staatlichen und etablierten Institutionen wie klassischen Medien, Regierungen und der Wirtschaft statt.

0.0012113171 = product of:
  0.023015026 = sum of:
    0.023015026 = weight(_text_:und in 3337) [ClassicSimilarity], result of:
      0.023015026 = score(doc=3337,freq=24.0), product of:
        0.05426304 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.024482876 = queryNorm
        0.42413816 = fieldWeight in 3337, product of:
          4.8989797 = tf(freq=24.0), with freq of:
            24.0 = termFreq=24.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.0390625 = fieldNorm(doc=3337)
  0.05263158 = coord(1/19)

Abstract

Das Semantic Web ist schon seit über 10 Jahren viel beachtet und hat mit der Verfügbarkeit von Resource Description Framework (RDF) und den entsprechenden Ontologien einen großen Sprung in die Praxis gemacht. Vertreter kleiner Bibliotheken und Bibliothekare mit geringer Technik-Affinität stehen aber im Alltag vor großen Hürden, z.B. bei der Frage, wie man diese Technik konkret in den eigenen Webauftritt einbinden kann: man kommt sich vor wie Don Quijote, der versucht die Windmühlen zu bezwingen. RDF mit seinen Ontologien ist fast unverständlich komplex für Nicht-Informatiker und somit für den praktischen Einsatz auf Bibliotheksseiten in der Breite nicht direkt zu gebrauchen. Mit Schema.org wurde ursprünglich von den drei größten Suchmaschinen der Welt Google, Bing und Yahoo eine einfach und effektive semantische Beschreibung von Entitäten entwickelt. Aktuell wird Schema.org durch Google, Microsoft, Yahoo und Yandex weiter gesponsert und von vielen weiteren Suchmaschinen verstanden. Vor diesem Hintergrund hat die Bibliothek der Medizinischen Fakultät Mannheim auf ihrer Homepage (http://www.umm.uni-heidelberg.de/bibl/) verschiedene maschinenlesbare semantische Metadaten eingebettet. Sehr interessant und zukunftsweisend ist die neueste Entwicklung von Schema.org, bei der man eine 'Library' (https://schema.org/Library) mit Öffnungszeiten und vielem mehr modellieren kann. Ferner haben wir noch semantische Metadaten im Open Graph- und Dublin Core-Format eingebettet, um alte Standards und Facebook-konforme Informationen maschinenlesbar zur Verfügung zu stellen.

9.690537E-4 = product of:
  0.01841202 = sum of:
    0.01841202 = weight(_text_:und in 4439) [ClassicSimilarity], result of:
      0.01841202 = score(doc=4439,freq=24.0), product of:
        0.05426304 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.024482876 = queryNorm
        0.33931053 = fieldWeight in 4439, product of:
          4.8989797 = tf(freq=24.0), with freq of:
            24.0 = termFreq=24.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.03125 = fieldNorm(doc=4439)
  0.05263158 = coord(1/19)

Abstract

Mit Schema.org und dem semantischen Web sollen Suchmaschinen verstehen lernen

Content

"Wörter haben oft mehrere Bedeutungen. Einige kennen den "Kanal" als künstliche Wasserstraße, andere vom Fernsehen. Die Waage kann zum Erfassen des Gewichts nützlich sein oder zur Orientierung auf der Horoskopseite. Casablanca ist eine Stadt und ein Film zugleich. Wo Menschen mit der Zeit Bedeutungen unterscheiden und verarbeiten lernen, können dies Suchmaschinen von selbst nicht. Stets listen sie dumpf hintereinander weg alles auf, was sie zu einem Thema finden. Damit das nicht so bleibt, haben sich nun Google, Yahoo und die zu Microsoft gehörende Suchmaschine Bing zusammengetan, um der Suche im Netz mehr Verständnis zu verpassen. Man spricht dabei auch von einer "semantischen Suche". Das Ergebnis heißt Schema.org. Wer die Webseite einmal besucht, sich ein wenig in die Unterstrukturen hereinklickt und weder Vorkenntnisse im Programmieren noch im Bereich des semantischen Webs hat, wird sich überfordert und gelangweilt wieder abwenden. Doch was hier entstehen könnte, hat das Zeug dazu, Teile des Netzes und speziell die Funktionen von Suchmaschinen mittel- oder langfristig zu verändern. "Große Player sind dabei, sich auf Standards zu einigen", sagt Daniel Bahls, Spezialist für Semantische Technologien beim ZBW Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft in Hamburg. "Die semantischen Technologien stehen schon seit Jahren im Raum und wurden bisher nur im kleineren Kontext verwendet." Denn Schema.org lädt Entwickler, Forscher, die Semantic-Web-Community und am Ende auch alle Betreiber von Websites dazu ein, an der Umgestaltung der Suche im Netz mitzuwirken. Inhalte von Websites sollen mit einem speziellen, aber einheitlichen Vokabular für die Crawler - die Analyseprogramme der Suchmaschinen - gekennzeichnet und aufbereitet werden.
Indem Schlagworte, sogenannte Tags, in den für Normal-User nicht sichtbaren Teil des Codes von Websites eingebettet werden, sind Suchmachinen nicht mehr so sehr auf die Analyse der natürlichen Sprache angewiesen, um Texte inhaltlich zu erfassen. Im Blog ZBW Mediatalk wird dies als "Semantic Web light" bezeichnet - ein semantisches Web auf niedrigster Ebene. Aber selbst das werde "schon viel bewirken", meint Bahls. "Das semantische Web wird sich über die nächsten Jahrzehnte evolutionär weiterentwickeln." Einen "Abschluss" werde es nie geben, "da eine einheitliche Formalisierung von Begrifflichkeiten auf feiner Stufe kaum möglich ist". Die Ergebnisse aus Schema.org würden "zeitnah" in die Suchmaschine integriert, "denn einen Zeitplan" gebe es nicht, so Stefan Keuchel, Pressesprecher von Google Deutschland. Bis das so weit ist, hilft der Verweis von Daniel Bahns auf die bereits existierende semantische Suchmaschine Sig.ma. Geschwindigkeit und Menge der Ergebnisse nach einer Suchanfrage spielen hier keine Rolle. Sig.ma sammelt seine Informationen allein im Bereich des semantischen Webs und listet nach einer Anfrage alles Bekannte strukturiert auf.

9.1586047E-4 = product of:
  0.017401349 = sum of:
    0.017401349 = weight(_text_:und in 4440) [ClassicSimilarity], result of:
      0.017401349 = score(doc=4440,freq=28.0), product of:
        0.05426304 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.024482876 = queryNorm
        0.3206851 = fieldWeight in 4440, product of:
          5.2915025 = tf(freq=28.0), with freq of:
            28.0 = termFreq=28.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.02734375 = fieldNorm(doc=4440)
  0.05263158 = coord(1/19)

Abstract

"Casablanca" bringt bei der Google-Suche Millionen Ergebnisse. Ist die Stadt gemeint oder der Film? Suchmaschinen sind dumm und schnell. Schema.org will das ändern.

Content

"6.500 Einzelsprachen so zu verstehen, dass noch die dümmsten Maschinen sie in all ihren Sätzen, Wörtern, Bedeutungen nicht nur erfassen, sondern auch verarbeiten können - das ist ein komplexer Vorgang, an dem große Teile des Internets inklusive fast aller Suchmaschinen bisher gescheitert sind. Wem schon der gerade gelesene Satz zu komplex erscheint, dem sei es einfacher ausgedrückt: Erstmal geht es um "Teekesselchen". Wörter haben oft mehrere Bedeutungen. Einige kennen den "Kanal" als künstliche Wasserstraße, andere kennen ihn vom Zappen am Fernsehgerät. Die Waage kann zum Erfassen des Gewichts nützlich sein oder zur Orientierung auf der Horoskopseite einer Zeitung. Casablanca ist eine Stadt und ein Film zugleich. Wo Menschen mit der Zeit zu unterscheiden lernen, lernen dies Suchmaschinen von selbst nicht. Nach einer entsprechenden Eingabe listen sie dumpf hintereinander weg alles auf, was sie zum Thema finden können. "Dumm wie Google", könnte man sagen, "doof wie Yahoo" oder "blöd wie Bing". Damit das nicht so bleibt, haben sich nun Google, Yahoo und die zu Microsoft gehörende Suchmaschine Bing zusammengetan, um der Suche im Netz mehr Verständnis zu verpassen. Man spricht dabei auch von einer "semantischen Suche". Das Ergebnis heißt Schema.org. Wer die Webseite einmal besucht, sich ein wenig in die Unterstrukturen hereinklickt und weder Vorkenntnisse im Programmieren noch im Bereich des semantischen Webs hat, wird sich überfordert und gelangweilt wieder abwenden.
- Neue Standards Doch was hier entstehen könnte, hat das Zeug dazu, Teile des Netzes und speziell die Funktionen von Suchmaschinen mittel- oder langfristig zu verändern. "Große Player sind dabei, sich auf Standards zu einigen", sagt Daniel Bahls, Spezialist für Semantische Technologien beim ZBW Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft in Hamburg. "Die semantischen Technologien stehen schon seit Jahren im Raum und wurden bisher nur im kleineren Kontext verwendet." Denn Schema.org lädt Entwickler, Forscher, die Semantic-Web-Community und am Ende auch alle Betreiber von Websites dazu ein, an der Umgestaltung der Suche im Netz mitzuwirken. "Damit wollen Google, Bing und Yahoo! dem Info-Chaos im WWW den Garaus machen", schreibt André Vatter im Blog ZBW Mediatalk. Inhalte von Websites sollen mit einem speziellen, aber einheitlichen Vokabular für die Crawler der Suchmaschinen gekennzeichnet und aufbereitet werden. Indem Schlagworte, so genannte Tags, in den Code von Websites eingebettet werden, sind Suchmachinen nicht mehr so sehr auf die Analyse der natürlichen Sprache angewiesen, um Texte inhaltlich zu erfassen. Im Blog wird dies als "Semantic Web light" bezeichnet - ein semantisches Web auf niedrigster Ebene. Aber selbst das werde "schon viel bewirken", meint Bahls. "Das semantische Web wird sich über die nächsten Jahrzehnte evolutionär weiterentwickeln." Einen "Abschluss" werde es nie geben, "da eine einheitliche Formalisierung von Begrifflichkeiten auf feiner Stufe kaum möglich ist."
- "Gemeinsames Format für strukturierte Daten" Aber warum sollten Google, Yahoo und Bing plötzlich zusammenarbeiten, wo doch bisher die Konkurrenz das Verhältnis prägte? Stefan Keuchel, Pressesprecher von Google Deutschland, betont, alle beteiligten Unternehmen wollten "ein deutliches Zeichen setzen, um die Qualität der Suche zu verbessern". Man entwickele "ein gemeinsames Format für strukturierte Daten, mit dem Dinge ermöglicht werden, die heute noch nicht möglich sind - Stichwort: semantische Suche". Die Ergebnisse aus Schema.org würden "zeitnah" in die Suchmaschine integriert, "denn einen Zeitplan" gebe es nicht. "Erst mit der Einigung auf eine gemeinsame Sprache können Suchmaschinen einen Mehrwert durch semantische Technologien generieren", antwortet Daniel Bahls auf die Frage nach Gemeinsamkeit und Konkurrenz der Suchmaschinen. Er weist außerdem darauf hin, dass es bereits die semantische Suchmaschine Sig.ma gibt. Geschwindigkeit und Menge der Ergebnisse nach einer Suchanfrage spielen hier keine Rolle. Sig.ma sammelt seine Informationen allein im Bereich des semantischen Webs und listet nach einer Anfrage alles Bekannte strukturiert auf."

4.3645944E-4 = product of:
  0.008292729 = sum of:
    0.008292729 = product of:
      0.016585458 = sum of:
        0.016585458 = weight(_text_:22 in 4550) [ClassicSimilarity], result of:
          0.016585458 = score(doc=4550,freq=2.0), product of:
            0.08573486 = queryWeight, product of:
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.024482876 = queryNorm
            0.19345059 = fieldWeight in 4550, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.0390625 = fieldNorm(doc=4550)
      0.5 = coord(1/2)
  0.05263158 = coord(1/19)

Date

10.11.2018 16:27:22

4.1961254E-4 = product of:
  0.007972638 = sum of:
    0.007972638 = weight(_text_:und in 3732) [ClassicSimilarity], result of:
      0.007972638 = score(doc=3732,freq=2.0), product of:
        0.05426304 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.024482876 = queryNorm
        0.14692576 = fieldWeight in 3732, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=3732)
  0.05263158 = coord(1/19)

Abstract

Seit einiger Zeit stellen Bibliotheken ihre bibliografischen Metadadaten verstärkt offen in Form von Linked Data zur Verfügung. Dabei kommen jedoch ganz unterschiedliche Modelle für die Strukturierung der bibliografischen Daten zur Anwendung. Manche Bibliotheken verwenden ein auf FRBR basierendes Modell mit mehreren Schichten von Entitäten, während andere flache, am Datensatz orientierte Modelle nutzen. Der Wildwuchs bei den Datenmodellen erschwert die Nachnutzung der bibliografischen Daten. Im Ergebnis haben die Bibliotheken die früheren MARC-Silos nur mit zueinander inkompatiblen Linked-Data-Silos vertauscht. Deshalb ist es häufig schwierig, Datensets miteinander zu kombinieren und nachzunutzen. Kleinere Unterschiede in der Datenmodellierung lassen sich zwar durch Schema Mappings in den Griff bekommen, doch erscheint es fraglich, ob die Interoperabilität insgesamt zugenommen hat. Der Beitrag stellt die Ergebnisse einer Studie zu verschiedenen veröffentlichten Sets von bibliografischen Daten vor. Dabei werden auch die unterschiedlichen Modelle betrachtet, um bibliografische Daten als RDF darzustellen, sowie Werkzeuge zur Erzeugung von entsprechenden Daten aus dem MARC-Format. Abschließend wird der von der Finnischen Nationalbibliothek verfolgte Ansatz behandelt.

3.4967714E-4 = product of:
  0.0066438657 = sum of:
    0.0066438657 = weight(_text_:und in 2876) [ClassicSimilarity], result of:
      0.0066438657 = score(doc=2876,freq=2.0), product of:
        0.05426304 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.024482876 = queryNorm
        0.12243814 = fieldWeight in 2876, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.0390625 = fieldNorm(doc=2876)
  0.05263158 = coord(1/19)

Abstract

Die Videos des TIB / AV-Portals werden mit insgesamt 63.356 GND-Sachbegriffen aus Naturwissenschaft und Technik automatisch verschlagwortet. Neben den deutschsprachigen Videos verfügt das TIB / AV-Portal auch über zahlreiche englischsprachige Videos. Die GND enthält zu den in der TIB / AV-Portal-Wissensbasis verwendeten Sachbegriffen nur sehr wenige englische Bezeichner. Es fehlt demnach ein englisches Indexierungsvokabular, mit dem die englischsprachigen Videos automatisch verschlagwortet werden können. Die Lösung dieses Problems sieht wie folgt aus: Die englischen Bezeichner sollen über ein Mapping der GND-Sachbegriffe auf andere Datensätze gewonnen werden, die eine englische Übersetzung der Begriffe enthalten. Die verwendeten Mappingstrategien nutzen die DBpedia, LCSH, MACS-Ergebnisse sowie den WTI-Thesaurus. Am Ende haben 35.025 GND-Sachbegriffe (mindestens) einen englischen Bezeichner ermittelt bekommen. Diese englischen Bezeichner können für die automatische Verschlagwortung der englischsprachigen Videos unmittelbar herangezogen werden. 11.694 GND-Sachbegriffe konnten zwar nicht ins Englische "übersetzt", aber immerhin mit einem Oberbegriff assoziiert werden, der eine englische Übersetzung hat. Diese Assoziation dient der Erweiterung der Suchergebnisse.