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  • × theme_ss:"Automatisches Indexieren"
  1. Hauer, M: Silicon Valley Vorarlberg : Maschinelle Indexierung und semantisches Retrieval verbessert den Katalog der Vorarlberger Landesbibliothek (2004) 0.00 
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    Mitteilungen der Vereinigung Österreichischer Bibliothekarinnen und Bibliothekare. 57(2004) H.3/4, S.33-38
  2. Nohr, H.: Theorie des Information Retrieval II : Automatische Indexierung (2004) 0.00 
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  3. Kempf, A.O.: Automatische Inhaltserschließung in der Fachinformation (2013) 0.00 
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    Information - Wissenschaft und Praxis. 64(2013) H.2/3, S.96-106
  4. Toepfer, M.; Kempf, A.O.: Automatische Indexierung auf Basis von Titeln und Autoren-Keywords : ein Werkstattbericht (2016) 0.00 
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    027.7 Zeitschrift für Bibliothekskultur. 4(2016), H.2
  5. Maas, H.-D.: Indexieren mit AUTINDEX (2006) 0.00 
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    Information und Sprache: Beiträge zu Informationswissenschaft, Computerlinguistik, Bibliothekswesen und verwandten Fächern. Festschrift für Harald H. Zimmermann. Herausgegeben von Ilse Harms, Heinz-Dirk Luckhardt und Hans W. Giessen
  6. Nohr, H.: Automatische Indexierung : Einführung in betriebliche Verfahren, Systeme und Anwendungen (2001) 0.00 
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  7. Gaus, W.; Kaluscha, R.: Maschinelle inhaltliche Erschließung von Arztbriefen und Auswertung von Reha-Entlassungsberichten (2006) 0.00 
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    Information und Sprache: Beiträge zu Informationswissenschaft, Computerlinguistik, Bibliothekswesen und verwandten Fächern. Festschrift für Harald H. Zimmermann. Herausgegeben von Ilse Harms, Heinz-Dirk Luckhardt und Hans W. Giessen
  8. Halip, I.: Automatische Extrahierung von Schlagworten aus unstrukturierten Texten (2005) 0.00 
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    Abstract
    Durch die zunehmende Mediatisierung und Digitalisierung wird die moderne Gesellschaft immer mehr mit dem Thema der Informationsüberflutung konfrontiert. Erstaunlicherweise führt der Zuwachs an Informationen gleichzeitig zu einem Mangel an Wissen. Die Erklärung kann darin gefunden werden, dass ein großer Teil der existierenden Informationen nicht aufgefunden werden kann. Es handelt sich meistens um Informationen die auf semi- und nichtstrukturierte Daten beruhen. Schätzungen zufolge sind heute rund 80% der entscheidungsrelevanten Informationen in Unternehmen in unstrukturierter, d. h. meist textueller Form vorhanden. Die Unfähigkeit der Maschinen den Inhalt unstrukturierter Texte zu verstehen führt dazu, dass dokumentiertes Wissen schwer auffindbar ist und oft unentdeckt bleibt. Wegen des Informationsvolumens, das meistens zu groß ist, um gelesen, verstanden oder sogar benutzt zu werden, ergibt sich folgendes Problem, mit dem man konfrontiert wird: Informationen die nicht in Wissen umgewandelt werden können, bleiben als papiergebundene oder digitale Dokumente in Data-Repositories verschlossen. Angesichts der heute anfallenden Menge an Dokumenten erscheint eine manuelle Vergabe von Schlagworten nicht mehr realistisch. Deshalb entwickelt Wissensmanagement unterstützende Verfahren, die Informationen rechtzeitig, in der richtigen Qualität und den richtigen Personen verfügbar machen. Einige Schwerpunkte an denen zur Zeit geforscht wird, sind Modelle zur Repräsentation von Dokumenten, Methoden zur Ähnlichkeitsbestimmung von Anfragen zu Dokumenten und zur Indexierung von Dokumentenmengen, sowie die automatische Klassifikation. Vor diesem Hintergrund konzentriert sich diese Arbeit auf die unterschiedlichen Verfahren der automatischen Indexierung, hebt die algorithmischen Vor- und Nachteile hervor, mit dem Ziel die Funktionsweise im Bereich der unstrukturierten Texte zu analysieren. Hierfür erfolgt im 3. Kapitel eine genauere Untersuchung und Darstellung automatischer Indexierungsverfahren. Zuvor werden in Kapitel 2 grundlegende Begrifflichkeiten erklärt, eingeordnet und abgegrenzt. Abschließend werden anhand der theoretischen Darlegung Implementierungen der vorgestellten Verfahren kurz beschrieben. Die Ausarbeitung endet mit der Schlussfolgerung und dem Ausblick.
  9. Groß, T.; Faden, M.: Automatische Indexierung elektronischer Dokumente an der Deutschen Zentralbibliothek für Wirtschaftswissenschaften : Bericht über die Jahrestagung der Internationalen Buchwissenschaftlichen Gesellschaft (2010) 0.00 
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    Source
    Bibliotheksdienst. 44(2010) H.12, S.1120-1135
  10. SIGIR'92 : Proceedings of the 15th Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (1992) 0.00 
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    Content
    HARMAN, D.: Relevance feedback revisited; AALBERSBERG, I.J.: Incremental relevance feedback; TAGUE-SUTCLIFFE, J.: Measuring the informativeness of a retrieval process; LEWIS, D.D.: An evaluation of phrasal and clustered representations on a text categorization task; BLOSSEVILLE, M.J., G. HÉBRAIL, M.G. MONTEIL u. N. PÉNOT: Automatic document classification: natural language processing, statistical analysis, and expert system techniques used together; MASAND, B., G. LINOFF u. D. WALTZ: Classifying news stories using memory based reasoning; KEEN, E.M.: Term position ranking: some new test results; CROUCH, C.J. u. B. YANG: Experiments in automatic statistical thesaurus construction; GREFENSTETTE, G.: Use of syntactic context to produce term association lists for text retrieval; ANICK, P.G. u. R.A. FLYNN: Versioning of full-text information retrieval system; BURKOWSKI, F.J.: Retrieval activities in a database consisting of heterogeneous collections; DEERWESTER, S.C., K. WACLENA u. M. LaMAR: A textual object management system; NIE, J.-Y.:Towards a probabilistic modal logic for semantic-based information retrieval; WANG, A.W., S.K.M. WONG u. Y.Y. YAO: An analysis of vector space models based on computational geometry; BARTELL, B.T., G.W. COTTRELL u. R.K. BELEW: Latent semantic indexing is an optimal special case of multidimensional scaling; GLAVITSCH, U. u. P. SCHÄUBLE: A system for retrieving speech documents; MARGULIS, E.L.: N-Poisson document modelling; HESS, M.: An incrementally extensible document retrieval system based on linguistics and logical principles; COOPER, W.S., F.C. GEY u. D.P. DABNEY: Probabilistic retrieval based on staged logistic regression; FUHR, N.: Integration of probabilistic fact and text retrieval; CROFT, B., L.A. SMITH u. H. TURTLE: A loosely-coupled integration of a text retrieval system and an object-oriented database system; DUMAIS, S.T. u. J. NIELSEN: Automating the assignement of submitted manuscripts to reviewers; GOST, M.A. u. M. MASOTTI: Design of an OPAC database to permit different subject searching accesses; ROBERTSON, A.M. u. P. WILLETT: Searching for historical word forms in a database of 17th century English text using spelling correction methods; FAX, E.A., Q.F. CHEN u. L.S. HEATH: A faster algorithm for constructing minimal perfect hash functions; MOFFAT, A. u. J. ZOBEL: Parameterised compression for sparse bitmaps; GRANDI, F., P. TIBERIO u. P. Zezula: Frame-sliced patitioned parallel signature files; ALLEN, B.: Cognitive differences in end user searching of a CD-ROM index; SONNENWALD, D.H.: Developing a theory to guide the process of designing information retrieval systems; CUTTING, D.R., J.O. PEDERSEN, D. KARGER, u. J.W. TUKEY: Scatter/ Gather: a cluster-based approach to browsing large document collections; CHALMERS, M. u. P. CHITSON: Bead: Explorations in information visualization; WILLIAMSON, C. u. B. SHNEIDERMAN: The dynamic HomeFinder: evaluating dynamic queries in a real-estate information exploring system
  11. Lepsky, K.: Automatische Indexierung des Reallexikons zur Deutschen Kunstgeschichte (2006) 0.00 
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    Source
    Information und Sprache: Beiträge zu Informationswissenschaft, Computerlinguistik, Bibliothekswesen und verwandten Fächern. Festschrift für Harald H. Zimmermann. Herausgegeben von Ilse Harms, Heinz-Dirk Luckhardt und Hans W. Giessen
  12. Lohmann, H.: KASCADE: Dokumentanreicherung und automatische Inhaltserschließung : Projektbericht und Ergebnisse des Retrievaltests (2000) 0.00 
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  • d 98
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