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Abstract

Gegenstand dieser Arbeit ist die Entwicklung eines funktionalen Prototyps einer Webanwendung für die Verknüpfung der Evaluierung von explorativen Suchen in Verbindung mit der Durchführung klassisches Retrievaltests. Als Grundlage für die Programmierung des Prototyps werden benutzerorientierte und systemorientierte Evalulierungsmethoden für Suchmaschinen analysiert und in einem theoretischen Modell zur Untersuchung von Informationssysteme und Suchmaschinen kombiniert. Bei der Gestaltung des Modells und des Prototyps wird gezeigt, wie sich aufgezeichnete Aktionsdaten praktisch für die Suchmaschinenevaluierung verwenden lassen, um auf der einen Seite eine Datengrundlage für Retrievaltests zu gewinnen und andererseits, um für die Auswertung von Relevanzbewertungen auch das implizierte Feedback durch Handlungen der Anwender zu berücksichtigen. Retrievaltests sind das gängige und erprobte Mittel zur Messung der Retrievaleffektiviät von Informationssystemen und Suchmaschinen, verzichten aber auf eine Berücksichtigung des tatsächlichen Nutzerverhaltens. Eine Methode für die Erfassung der Interaktionen von Suchmaschinennutzern sind protokollbasierte Tests, mit denen sich Logdateien über Benutzer einer Anwendung generieren lassen. Die im Rahmen der Arbeit umgesetzte Software bietet einen Ansatz, Retrievaltests auf Basis protokollierter Nutzerdaten in Verbindung mit kontrollierten Suchaufgaben, durchzuführen. Das Ergebnis dieser Arbeit ist ein fertiger funktionaler Prototyp, der in seinem Umfang bereits innerhalb von Suchmaschinenstudien nutzbar ist.

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Abstract

Die vorliegende Arbeit gilt der Frage, ob sich die in zahlreichen Katalogisaten des Österreichischen Verbundkataloges enthaltenen Beschlagwortungsdaten eventuell für eine zur Buchaufstellung geeignete Klassifikation verwerten ließen. Um diese Frage beantworten zu können, war zunächst eine Einarbeitung in die Grundlagen der Klassifikationstheorie nötig, die im ersten Teil der Arbeit dokumentiert wird. Die Schwerpunkte bilden dabei Überlegungen zum Status von Klassen, zu Problemen systematischer Anordnung und zu Varianten der symbolischen Repräsentation dieser Ordnung durch Notationen. Im zweiten Teil wird versucht, die Unterschiede und Ähnlichkeiten zwischen Beschlagwortung und Klassifikation zu verdeutlichen. Dazu werden Teilbereiche von Facettenklassifikationen und Klassifikationsschlüsseln behandelt sowie einige Eigenschaften der Schlagwortnormdatei und der Methode Eppelsheimer erläutert. Im letzten Teil der Arbeit wird auf Basis der zuvor gewonnenen Erkenntnisse ein rudimentärer praktischer Versuch der Verwendung von Schlagwörtern für die Buchaufstellung durchgeführt. Dazu wird die Notation von 100 Titeln aus dem Bestand der Bibliothek der Fachhochschule Salzburg, die derzeit der Gruppe "Soziologie" zugeordnet sind, in verschiedenen Varianten mit Schlagwortdaten ergänzt, um eine Neugruppierung zu erreichen. Die einzelnen Varianten werden kurz vorgestellt und hinsichtlich der auffälligsten Vor- und Nachteile bewertet. Als Ergebnis der theoretischen Ausführungen und der praktischen Versuche lässt sich festhalten, dass die Verwendung von Schlagwortdaten möglich und auch nützlich wäre. Sie kann vermutlich aber nicht durch rein mechanische Eingliederung der Schlagwörter in die Notationen erfolgen, macht also einen intellektuellen Zusatzaufwand nötig.

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Abstract

Die Kontextabhängigkeit von Klassifikationssystemen wird in kognitive, soziale, kulturelle und historische Aspekte differenziert und ein anthropologisches Grundverständnis innerhalb der Bibliotheks- und Informationswissenschaft nahegelegt. Die Ausgangsfrage von Emile Durkheim und Marcel Mauss nach einem entwicklungslogischen Zusammenhang historischer Ordnungsformen wird wieder aufgenommen und in Auseinandersetzung mit kulturrelativistischen Standpunkten ein nachklassischer Ansatz zur Strukturgenese des klassifikatorischen Denkens vorgestellt. Als methodologischer Beitrag zur Informationsgeschichte wird aufgezeigt, von welchem Bezugspunkt kulturvergleichende Forschungen zur Wissensorganisation ausgehen können.

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Abstract

Die Arbeit widmet sich dem Thema kartographische Materialien. Sie konzentriert sich auf die Erschließung von Karten, schwerpunktmäßig die inhalt-liche Erschließung durch Thesauri. Dazu wird im Laufe der Arbeit ein eigenes Konzept vorgestellt. Das Werk geht der Frage nach, ob die Sacherschließung mit Thesauri zur Verbesserung der inhaltlichen Erschließung beiträgt. Um dem Leser Hintergrundwissen über die Erschließung von Karten darzubieten, stellt sie zunächst zwei Regelwerke vor, die sich mit der formalen Erschließung beschäftigen und eines, das sich auf die Sacherschließung im Allgemeinen bezieht. Hier werden die für Karten wichtigen Aspekte herausgearbeitet. Daneben beschreibt die Arbeit zwei Kartensammlungen aus deutschen Bibliotheken, um zu zeigen wie Karten in der Praxis erschlossen und dargestellt werden. Es folgt die Vorstellung des entworfenen Konzepts, das schließlich in einem Praxisbeispiel Anwendung findet.

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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.

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Abstract

Die vorliegende Masterarbeit setzt sich mit dem Information Retrieval anhand der Repräsentation von Charakteren der Kinder und Jugendbuchserie "Die drei ???" mit dem Datenbanksystem Access auseinander. Dabei werden sämtliche Aspekte von der Informations- und Datenbeschaffung aus 55 "Die drei ???"-Büchern über die Datenbankerstellung und -aufbereitung bis hin zu den abschließenden Evaluationen beschrieben. Insbesondere versucht die Arbeit die Nutzergruppe Autoren abzudecken, so dass die Datenbank ihnen eine erleichterte Figurenübersicht und eine Hilfestellung bei der Figurensuche geben soll.

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Abstract

In der deutschen Sprache lassen sich Begriffe durch Komposita und Mehrwortgruppen ausdrücken. Letztere können dabei aber auch als Kompositum selbst ausgedrückt werden und entsprechend auf den gleichen Begriff verweisen. In der nachfolgenden Studie werden Mehrwortgruppen analysiert, die auch Komposita sein können. Ziel der Untersuchung ist es, diese Wortfolgen über Muster zu identifizieren. Analysiert wurden Daten des Karrieremanagers Placement24 GmbH - in Form von Stellenanzeigen. Die Extraktion von Mehrwortgruppen erfolgte algorithmisch und wurde mit der Open-Source Software Lingo durch geführt. Auf der Basis von Erweiterungen bzw. Anpassungen in Wörterbüchern und den darin getaggten Wörtern wurde drei- bis fünfstelligen Kandidaten analysiert. Aus positiv bewerteten Mehrwortgruppen wurden Komposita gebildet. Diese wurden mit den identifizierten Komposita aus den Stellenanzeigen verglichen. Der Vergleich zeigte, dass ein Großteil der neu generierten Komposita nicht durch eine Kompositaidentifizierung erzeugt wurde.

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Abstract

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Integration von externen semantischen Inhalten auf Basis eines medizinischen Begriffssystems. Die zugrundeliegende Annahme ist, dass die Verwendung einer einheitlichen Terminologie auf Seiten des Anfragesystems und der Wissensbasis zu qualitativ hochwertigen Ergebnissen führt. Um dies zu erreichen muss auf Seiten des Anfragesystems eine Abbildung natürlicher Sprache auf die verwendete Terminologie gewährleistet werden. Dies geschieht auf Basis einer (semi-)automatischen Verschlagwortung textbasierter Inhalte. Im Wesentlichen lassen sich folgende Fragestellungen festhalten: Automatische Verschlagwortung textbasierter Inhalte Kann eine automatische Verschlagwortung textbasierter Inhalte auf Basis eines Begriffssystems optimiert werden? Der zentrale Aspekt der vorliegenden Arbeit ist die (semi-)automatische Verschlagwortung textbasierter Inhalte auf Basis eines medizinischen Begriffssystems. Zu diesem Zweck wird der aktuelle Stand der Forschung betrachtet. Es werden eine Reihe von Tokenizern verglichen um zu erfahren welche Algorithmen sich zur Ermittlung von Wortgrenzen eignen. Speziell wird betrachtet, wie die Ermittlung von Wortgrenzen in einer domänenspezifischen Umgebung eingesetzt werden kann. Auf Basis von identifizierten Token in einem Text werden die Auswirkungen des Stemming und POS-Tagging auf die Gesamtmenge der zu analysierenden Inhalte beobachtet. Abschließend wird evaluiert wie ein kontrolliertes Vokabular die Präzision bei der Verschlagwortung erhöhen kann. Dies geschieht unter der Annahme dass domänenspezifische Inhalte auch innerhalb eines domänenspezifischen Begriffssystems definiert sind. Zu diesem Zweck wird ein allgemeines Prozessmodell entwickelt anhand dessen eine Verschlagwortung vorgenommen wird.
Integration externer Inhalte Inwieweit kann die Nutzung einer einheitlichen Terminologie zwischen Anfragesystem und Wissensbasis den Prozess der Informationsbeschaffung unterstützen? Zu diesem Zweck wird in einer ersten Phase ermittelt welche Wissensbasen aus der medizinischen Domäne in der Linked Data Cloud zur Verfügung stehen. Aufbauend auf den Ergebnissen werden Informationen aus verschiedenen dezentralen Wissensbasen exemplarisch integriert. Der Fokus der Betrachtung liegt dabei auf der verwendeten Terminologie sowie der Nutzung von Semantic Web Technologien. Neben Informationen aus der Linked Data Cloud erfolgt eine Suche nach medizinischer Literatur in PubMed. Wie auch in der Linked Data Cloud erfolgt die Integration unter Verwendung einer einheitlichen Terminologie. Eine weitere Fragestellung ist, wie Informationen aus insgesamt 21. Mio Aufsatzzitaten in PubMed sinnvoll integriert werden können. Dabei wird ermittelt welche Mechanismen eingesetzt werden können um die Präzision der Ergebnisse zu optimieren. Eignung medizinischer Begriffssystem Welche medizinischen Begriffssysteme existieren und wie eignen sich diese als zugrungeliegendes Vokabular für die automatische Verschlagwortung und Integration semantischer Inhalte? Der Fokus liegt dabei speziell auf einer Bewertung der Reichhaltigkeit von Begriffssystemen, wobei insbesondere der Detaillierungsgrad von Interesse ist. Handelt es sich um ein spezifisches oder allgemeines Begriffssystem und eignet sich dieses auch dafür bestimmte Teilaspekte der Medizin, wie bspw. die Chirurige oder die Anästhesie, in einer ausreichenden Tiefe zu beschreiben?

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.

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Abstract

Die Arbeit befasst sich mit der Realisierung und der Durchführung einer automatischen DDCKlassifizierung durch das Indexierungssystem Lingo. Dies geschieht durch die Einbeziehung von Relationen des DFG-Projektes CrissCross, anhand derer Lingo bibliographische Titeldatensätze automatisch klassifiziert. Der dabei verwendete Ansatz wird mit dem üblichen methodischen Vorgehen bei automatischen Klassifizierungssystemen verglichen. Das Klassifizierungsverfahren wird daraufhin anhand einer Testkollektion von bibliographischen Titeldatensätzen der Deutschen Nationalbibliothek (DNB) getestet. Es folgt eine Diskussion der Ergebnisse und eine Bewertung des Klassifizierungssystems.

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Abstract

In dieser Arbeit wurde ein Fachinformationssystem auf der Basis von VuFind für die Bibliotheks- und Informationswissenschaft konzeptionalisiert und implementiert. Dabei wurden Metadaten von verschiedenen Ressourcen gesammelt und normalisiert. Für die Indexierung wurden die entsprechenden Parameter eingestellt sowie das Layout des entstehenden Systems angepasst. Schlussendlich wurden über 38.000 Datensätze indexiert und Zusatzfunktionen für Nutzer des Systems freigeschaltet.

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Abstract

Neben den bekannten Hyperlinks in Artikeltexten verfügt die Online-Enzyklopädie Wikipedia mit ihrem Kategoriensystem über ein weiteres Mittel zur Herstellung von Relationen zwischen Artikeln. Jeder Artikel ist einer oder mehreren Kategorien zugeordnet, die ihrerseits anderen Kategorien zugeordnet sind. Auf diese Weise entsteht eine systematische Ordnung von Artikeln und Kategorien. Betrachtet man nur die Artikel- und Kategoriennamen sowie diese Relationen, so stellt das Kategoriensystem ein gemeinschaftlich erstelltes Begriffssystem dar, das sämtliche von der Wikipedia abgedeckten Themenbereiche umfasst, jedoch - technisch betrachtet - ausschließlich hierarchische Relationen enthält. Aufgrund des Fehlens eines differenzierten Regelwerks zur Kategorisierung ist das Kategoriensystem derzeit jedoch inkonsistent, daneben sind, bedingt durch das Vorhandensein lediglich eines Relationstyps, viele Relationen wenig aussagekräftig. Dennoch besteht das Potenzial zur Schaffung eines stark und differenziert relationierten Begriffssystems aus dem bestehenden Kategoriensystem heraus. Die vorliegende Arbeit diskutiert die Anwendungsmöglichkeiten eines solchen Begriffssystems und die Option seiner gemeinschaftlichen Entwicklung aus dem bestehenden Vokabular des Kategoriensystems, mithin also der gemeinschaftlichen Relationierung von Begriffen anhand eines differenzierten Relationeninventars. Ausgehend von den Kategorien "Theater" und "Jagd" der deutschsprachigen Wikipedia wird ein hierarchisch strukturiertes Relationeninventar definiert, das sowohl spezifische als auch allgemeine Relationstypen enthält und damit die Möglichkeit zur Übertragung auf andere Gegenstandsbereiche bietet. Sämtliche Artikel- und Kategoriennamen, die unterhalb jener Kategorien erscheinen, werden unter Verwendung der neu entwickelten Relationstypen als Deskriptoren relationiert.

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Abstract

Für die inhaltliche Erschließung von Sach- und Fachliteratur stehen heutzutage etablierte Verfahren und Standards zur Verfügung. Anders verhält es sich dagegen mit der Erschließung von Schöner Literatur und Bildern. Beide Medien sind sehr verschieden und haben doch eines gemeinsam. Sie lassen sich mit den Regeln für Sach- und Fachliteratur nicht zufriedenstellend inhaltlich erschließen. Dieses Problem erkannten in den 1970er und 80er Jahren beide Autoren, deren Methoden ich hier verglichen habe. Annelise Mark Pejtersen bemühte sich um eine Lösung für die Schöne Literatur und wählte dabei einen empirischen Ansatz. Sara Shatford versuchte durch theoretische Überlegungen eine Lösung für Bilder zu erarbeiten. Der empirische wie der theoretische Ansatz führten zu Methoden, die das jeweilige Medium unter verschiedenen Aspekten betrachten. Diese Aspekten basieren in beiden Fällen auf denselben Fragen. Dennoch unterscheiden sie sich stark voneinander sowohl im Hinblick auf die Inhalte, die sie aufnehmen können, als auch hinsichtlich ihrer Struktur. Eine Anwendung einer der Methoden auf das jeweils andere Medium erscheint daher nicht sinnvoll. In dieser Arbeit werden die Methoden von Pejtersen und Shatford zunächst einzeln erläutert. Im Anschluss werden die Aspekte beider Methoden vergleichend gegenübergestellt. Dazu werden ausgewählte Beispiele mit beiden Methoden erschlossen. Abschließend wird geprüft, ob die wechselseitige Erschließung, wie sie im Vergleich angewendet wurde, in der Praxis sinnvoll ist und ob es Medien gibt, deren Erschließung mit beiden Methoden interessant wäre.

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Abstract

Das Internet birgt schier endlose Informationen. Ein zentrales Problem besteht heutzutage darin diese auch zugänglich zu machen. Es ist ein fundamentales Domänenwissen erforderlich, um in einer Volltextsuche die korrekten Suchanfragen zu formulieren. Das ist jedoch oftmals nicht vorhanden, so dass viel Zeit aufgewandt werden muss, um einen Überblick des behandelten Themas zu erhalten. In solchen Situationen findet sich ein Nutzer in einem explorativen Suchvorgang, in dem er sich schrittweise an ein Thema heranarbeiten muss. Für die Organisation von Daten werden mittlerweile ganz selbstverständlich Verfahren des Machine Learnings verwendet. In den meisten Fällen bleiben sie allerdings für den Anwender unsichtbar. Die interaktive Verwendung in explorativen Suchprozessen könnte die menschliche Urteilskraft enger mit der maschinellen Verarbeitung großer Datenmengen verbinden. Topic Models sind ebensolche Verfahren. Sie finden in einem Textkorpus verborgene Themen, die sich relativ gut von Menschen interpretieren lassen und sind daher vielversprechend für die Anwendung in explorativen Suchprozessen. Nutzer können damit beim Verstehen unbekannter Quellen unterstützt werden. Bei der Betrachtung entsprechender Forschungsarbeiten fiel auf, dass Topic Models vorwiegend zur Erzeugung statischer Visualisierungen verwendet werden. Das Sensemaking ist ein wesentlicher Bestandteil der explorativen Suche und wird dennoch nur in sehr geringem Umfang genutzt, um algorithmische Neuerungen zu begründen und in einen umfassenden Kontext zu setzen. Daraus leitet sich die Vermutung ab, dass die Verwendung von Modellen des Sensemakings und die nutzerzentrierte Konzeption von explorativen Suchen, neue Funktionen für die Interaktion mit Topic Models hervorbringen und einen Kontext für entsprechende Forschungsarbeiten bieten können.

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Abstract

Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Erschließung historischer Bestände nach RDA. Inhaltlich begrenzt sie sich auf ausgewählte spezifische Merkmale alter Drucke und ihrer Formalerschließung mit RDA. Die Umstellung auf das neue Regelwerk, welches Anwen-dungsrichtlinien für alle Materialien vereinen soll, und einige in den Bibliotheksgremien diskutierte Aspekte wie z. B. "cataloger's judgement" haben die zentrale Frage dieser Arbeit veranlasst: Ist RDA für die Erschließung alter Drucke geeignet? Die Arbeit untersucht spezifische Merkmale alter Drucke. Sie betrachtet die bestehende Erschließungspraxis alter Drucke und geht auf die Grundlagen und wesentliche Inhalte von RDA ein. Zu wissenschaftlichen Methoden der Arbeit gehören der Regelwerkevergleich und das Experteninterview. Die Gegenüberstellung von RDA und den RAK-WB lässt erkennen, dass RDA sich prinzipiell für die Erschließung alter Drucke eignet und Elemente der bibliographischen Beschreibung ähnlich wie die RAK-WB abbildet. Wegen des allgemeinen Charakters sind einige Richtlinien von RDA noch zu konkretisieren. Mehrwert gegenüber den RAK-WB versprechen die normierten Sucheinstiege, die Erfassung von Werken und Beziehungen. Das Interview mit Christoph Boveland, dem Experten auf dem Gebiet Katalogisierung Alter Drucke, bringt neue Erkenntnisse über geplante Empfehlungen zur Erschließung alter Drucke mit RDA, Erweiterung des Standardelemente-Set usw. Basierend auf den Ergebnissen der Gegenüberstellung und der Meinung von Christoph Boveland wird eine Aussage zur Entwicklung der Lehrveranstaltung "Formalerschließung historischer Bestände" an der Hochschule Hannover getroffen.

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Abstract

Die vorliegende Studie untersucht das Potenzial von Mehrwortbegriffen für das Information Retrieval. Zielsetzung der Arbeit ist es, intellektuell positiv bewertete Kandidaten mithilfe des Latent Semantic Analysis (LSA) Verfahren höher zu gewichten, als negativ bewertete Kandidaten. Die positiven Kandidaten sollen demnach bei einem Ranking im Information Retrieval bevorzugt werden. Als Kollektion wurde eine Version der sozialwissenschaftlichen GIRT-Datenbank (German Indexing and Retrieval Testdatabase) eingesetzt. Um Kandidaten für Mehrwortbegriffe zu identifizieren wurde die automatische Indexierung Lingo verwendet. Die notwendigen Kernfunktionalitäten waren Lemmatisierung, Identifizierung von Komposita, algorithmische Mehrworterkennung sowie Gewichtung von Indextermen durch das LSA-Modell. Die durch Lingo erkannten und LSAgewichteten Mehrwortkandidaten wurden evaluiert. Zuerst wurde dazu eine intellektuelle Auswahl von positiven und negativen Mehrwortkandidaten vorgenommen. Im zweiten Schritt der Evaluierung erfolgte die Berechnung der Ausbeute, um den Anteil der positiven Mehrwortkandidaten zu erhalten. Im letzten Schritt der Evaluierung wurde auf der Basis der R-Precision berechnet, wie viele positiv bewerteten Mehrwortkandidaten es an der Stelle k des Rankings geschafft haben. Die Ausbeute der positiven Mehrwortkandidaten lag bei durchschnittlich ca. 39%, während die R-Precision einen Durchschnittswert von 54% erzielte. Das LSA-Modell erzielt ein ambivalentes Ergebnis mit positiver Tendenz.

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Abstract

Das Thema dieser Bachelorarbeit ist die automatische Generierung von Notationen der Dewey-Dezimalklassifikation für Metadaten. Die Metadaten sind im Dublin-Core-Format und stammen vom Server für wissenschaftliche Schriften der Hochschule Hannover. Zu Beginn erfolgt eine allgemeine Einführung über die Methoden und Hauptanwendungsbereiche des automatischen Klassifizierens. Danach werden die Dewey-Dezimalklassifikation und der Prozess der Metadatengewinnung beschrieben. Der theoretische Teil endet mit der Beschreibung von zwei Projekten. In dem ersten Projekt wurde ebenfalls versucht Metadaten mit Notationen der Dewey-Dezimalklassifikation anzureichern. Das Ergebnis des zweiten Projekts ist eine Konkordanz zwischen der Schlagwortnormdatei und der Dewey-Dezimalklassifikation. Diese Konkordanz wurde im praktischen Teil dieser Arbeit dazu benutzt um automatisch Notationen der Dewey-Dezimalklassifikation zu vergeben.

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Abstract

Ziel: Ziel dieser Bachelorarbeit war es, die Übertragbarkeit der allgemeinen Rankingfaktoren, wie sie von Web-Suchmaschinen verwendet werden, auf Discovery-Systeme zu analysieren. Dadurch könnte das bisher hauptsächlich auf dem textuellen Abgleich zwischen Suchanfrage und Dokumenten basierende bibliothekarische Ranking verbessert werden. Methode: Hierfür wurden Faktoren aus den Gruppen Popularität, Aktualität, Lokalität, Technische Faktoren, sowie dem personalisierten Ranking diskutiert. Die entsprechenden Rankingfaktoren wurden nach ihrer Vorkommenshäufigkeit in der analysierten Literatur und der daraus abgeleiteten Wichtigkeit, ausgewählt. Ergebnis: Von den 23 untersuchten Rankingfaktoren sind 14 (61 %) direkt vom Ranking der Web-Suchmaschinen auf das Ranking der Discovery-Systeme übertragbar. Zu diesen zählen unter anderem das Klickverhalten, das Erstellungsdatum, der Nutzerstandort, sowie die Sprache. Sechs (26%) der untersuchten Faktoren sind dagegen nicht übertragbar (z.B. Aktualisierungsfrequenz und Ladegeschwindigkeit). Die Linktopologie, die Nutzungshäufigkeit, sowie die Aktualisierungsfrequenz sind mit entsprechenden Modifikationen übertragbar.

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Pages

22 S

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Abstract

Das Wissensmanagement ist ein Themenkomplex mit zahlreichen fachlichen Bezügen, insbesondere zur Wirtschaftsinformatik und der Management-, Personal- und Organisationslehre als Teilbereiche der Betriebswirtschaftslehre. In einem weiter gefassten Verständnis bestehen aber auch Bezüge zur Organisationspsychologie, zur Informatik und zur Informationswissenschaft. Von den Entwicklungen in diesen Bezugsdisziplinen können deshalb auch Impulse für die Konzepte, Methodiken und Technologien des Wissensmanagements ausgehen. Die aus der Informatik stammende Idee, das World Wide Web (WWW) zu einem semantischen Netz auszubauen, kann als eine solche impulsgebende Entwicklung gesehen werden. Im Verlauf der vergangenen Dekade hat diese Idee einen hinreichenden Reifegrad erreicht, so dass eine potenzielle Relevanz auch für das Wissensmanagement unterstellt werden darf. Im Rahmen dieser Arbeit soll anhand eines konkreten, konzeptionellen Ansatzes demonstriert werden, wie dieser technologische Impuls für das Wissensmanagement nutzenbringend kanalisiert werden kann. Ein derartiges Erkenntnisinteresse erfordert zunächst die Erarbeitung eines operationalen Verständnisses von Wissensmanagement, auf dem die weiteren Betrachtungen aufbauen können. Es werden außerdem die Architektur und die Funktionsweise eines "Semantic Web" sowie XML und die Ontologiesprachen RDF/RDFS und OWL als maßgebliche Werkzeuge für eine ontologiebasierte Wissensrepräsentation eingeführt. Anschließend wird zur Integration und Anwendung dieser semantischen Technologien in das Wissensmanagement ein Ansatz vorgestellt, der eine weitgehend automatisierte Wissensmodellierung und daran anschließende, semantische Informationserschließung der betrieblichen Datenbasis beschreibt. Zur Veranschaulichung wird dazu auf eine fiktive Beispielwelt aus der Fertigungsindustrie zurückgegriffen. Schließlich soll der Nutzen dieser Vorgehensweise durch Anwendungsszenarien des Information Retrieval (IR) im Kontext von Geschäftsprozessen illustriert werden.

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Abstract

Die Bewertung der Indexierungsqualität bzw. -güte ist ein grundlegendes Problem von manuellen und automatischen Indexierungsverfahren. Letztere werden aber gerade im digitalen Zeitalter als einzige Möglichkeit angesehen, den zunehmenden Schwierigkeiten bibliothekarischer Informationsstrukturierung gerecht zu werden. Diese Arbeit befasst sich mit der Funktionsweise, Implementierung und Evaluierung der Sacherschließungssoftware MindServer Categorizer, der Firma Recommind, an der Deutschen Zentralbibliothek für Wirtschaftswissenschaften (ZBW). Grundlage der maschinellen Sacherschließung und anschließenden quantitativen und qualitativen Auswertung bilden rund 39.000 wirtschaftswissenschaftliche Dokumente aus den Datenbanken Econis und EconStor. Unter Zuhilfenahme des rund 6.000 Deskriptoren umfassenden Standard-Thesaurus Wirtschaft (STW) wird der ursprünglich rein statistische Indexierungsansatz des MindServer Categorizer zu einem begriffsorientierten Verfahren weiterentwickelt und zur Inhaltserschließung digitaler Informationsressourcen eingesetzt. Der zentrale Fokus dieser Arbeit liegt vor allem auf der Evaluierung der maschinell beschlagworteten Titel, in Anlehnung und entsprechender Anpassung der von Stock (2008) und Lancaster (2003) hierzu vorgeschlagenen Kriterien: Indexierungskonsistenz, -tiefe, -breite, -spezifität, -effektivität. Zusätzlich wird die Belegungsbilanz des STW evaluiert und es erfolgt ferner eine stichprobenartige, qualitative Bewertung der Ergebnisse seitens der zuständigen Fachreferenten und -referentinnen.

Content

Vgl. unter: http://edoc.hu-berlin.de/series/berliner-handreichungen/2010-284/PDF/284.pdf. Auch als: Automatische Indexierung von Dokumenten in einer wissenschaftlichen Bibliothek: Implementierung und Evaluierung am Beispiel der Deutschen Zentralbibliothek für Wirtschaftswissenschaften. Diplomica Verlag, 2011.