Search (29 results, page 1 of 2)

Lepsky, K.: Automatische Indexierung (2012) 0.03

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Hauer, M.: Tiefenindexierung im Bibliothekskatalog : 17 Jahre intelligentCAPTURE (2019) 0.02

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Source: B.I.T.online. 22(2019) H.2, S.163-166

Lepsky, K.: Automatische Indexierung (2013) 0.02

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Stankovic, R. et al.: Indexing of textual databases based on lexical resources : a case study for Serbian (2016) 0.02

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Date: 1. 2.2016 18:25:22

Bredack, J.; Lepsky, K.: Automatische Extraktion von Fachterminologie aus Volltexten (2014) 0.01

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Glaesener, L.: Automatisches Indexieren einer informationswissenschaftlichen Datenbank mit Mehrwortgruppen (2012) 0.01

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Date: 11. 9.2012 19:43:22

Lepsky, K.; Müller, T.; Wille, J.: Metadata improvement for image information retrieval (2010) 0.01

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Gábor, K.; Zargayouna, H.; Tellier, I.; Buscaldi, D.; Charnois, T.: ¬A typology of semantic relations dedicated to scientific literature analysis (2016) 0.01

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Schulz, K.U.; Brunner, L.: Vollautomatische thematische Verschlagwortung großer Textkollektionen mittels semantischer Netze (2017) 0.01
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Böhm, A.; Seifert, C.; Schlötterer, J.; Granitzer, M.: Identifying tweets from the economic domain (2017) 0.01
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Kempf, A.O.: Neue Verfahrenswege der Wissensorganisation : eine Evaluation automatischer Indexierung in der sozialwissenschaftlichen Fachinformation (2017) 0.01
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Kasprzik, A.: Voraussetzungen und Anwendungspotentiale einer präzisen Sacherschließung aus Sicht der Wissenschaft (2018) 0.01
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Abstract

Große Aufmerksamkeit richtet sich im Moment auf das Potential von automatisierten Methoden in der Sacherschließung und deren Interaktionsmöglichkeiten mit intellektuellen Methoden. In diesem Kontext befasst sich der vorliegende Beitrag mit den folgenden Fragen: Was sind die Anforderungen an bibliothekarische Metadaten aus Sicht der Wissenschaft? Was wird gebraucht, um den Informationsbedarf der Fachcommunities zu bedienen? Und was bedeutet das entsprechend für die Automatisierung der Metadatenerstellung und -pflege? Dieser Beitrag fasst die von der Autorin eingenommene Position in einem Impulsvortrag und der Podiumsdiskussion beim Workshop der FAG "Erschließung und Informationsvermittlung" des GBV zusammen. Der Workshop fand im Rahmen der 22. Verbundkonferenz des GBV statt.
Franke-Maier, M.: Anforderungen an die Qualität der Inhaltserschließung im Spannungsfeld von intellektuell und automatisch erzeugten Metadaten (2018) 0.01
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Abstract

Spätestens seit dem Deutschen Bibliothekartag 2018 hat sich die Diskussion zu den automatischen Verfahren der Inhaltserschließung der Deutschen Nationalbibliothek von einer politisch geführten Diskussion in eine Qualitätsdiskussion verwandelt. Der folgende Beitrag beschäftigt sich mit Fragen der Qualität von Inhaltserschließung in digitalen Zeiten, wo heterogene Erzeugnisse unterschiedlicher Verfahren aufeinandertreffen und versucht, wichtige Anforderungen an Qualität zu definieren. Dieser Tagungsbeitrag fasst die vom Autor als Impulse vorgetragenen Ideen beim Workshop der FAG "Erschließung und Informationsvermittlung" des GBV am 29. August 2018 in Kiel zusammen. Der Workshop fand im Rahmen der 22. Verbundkonferenz des GBV statt.

Banerjee, K.; Johnson, M.: Improving access to archival collections with automated entity extraction (2015) 0.01

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Munkelt, J.; Schaer, P.; Lepsky, K.: Towards an IR test collection for the German National Library (2018) 0.01

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Busch, D.: Domänenspezifische hybride automatische Indexierung von bibliographischen Metadaten (2019) 0.01

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Source: B.I.T.online. 22(2019) H.6, S.465-469

Golub, K.; Lykke, M.; Tudhope, D.: Enhancing social tagging with automated keywords from the Dewey Decimal Classification (2014) 0.01

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Donahue, J.; Hendricks, L.A.; Guadarrama, S.; Rohrbach, M.; Venugopalan, S.; Saenko, K.; Darrell, T.: Long-term recurrent convolutional networks for visual recognition and description (2014) 0.01

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Golub, K.; Soergel, D.; Buchanan, G.; Tudhope, D.; Lykke, M.; Hiom, D.: ¬A framework for evaluating automatic indexing or classification in the context of retrieval (2016) 0.01

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Grün, S.: Mehrwortbegriffe und Latent Semantic Analysis : Bewertung automatisch extrahierter Mehrwortgruppen mit LSA (2017) 0.01
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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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