Search (77 results, page 1 of 4)

  • × theme_ss:"Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval"
  1. Smeaton, A.F.; Rijsbergen, C.J. van: ¬The retrieval effects of query expansion on a feedback document retrieval system (1983) 0.13 
    0.1260274 = product of:
  0.2520548 = sum of:
    0.21054365 = weight(_text_:van in 2134) [ClassicSimilarity], result of:
      0.21054365 = score(doc=2134,freq=2.0), product of:
        0.24408463 = queryWeight, product of:
          5.5765896 = idf(docFreq=454, maxDocs=44218)
          0.043769516 = queryNorm
        0.86258465 = fieldWeight in 2134, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          5.5765896 = idf(docFreq=454, maxDocs=44218)
          0.109375 = fieldNorm(doc=2134)
    0.041511156 = product of:
      0.08302231 = sum of:
        0.08302231 = weight(_text_:22 in 2134) [ClassicSimilarity], result of:
          0.08302231 = score(doc=2134,freq=2.0), product of:
            0.15327339 = queryWeight, product of:
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.043769516 = queryNorm
            0.5416616 = fieldWeight in 2134, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.109375 = fieldNorm(doc=2134)
      0.5 = coord(1/2)
  0.5 = coord(2/4)
    Date
    30. 3.2001 13:32:22
  2. Renker, L.: Exploration von Textkorpora : Topic Models als Grundlage der Interaktion (2015) 0.03 
    0.025843661 = product of:
  0.051687323 = sum of:
    0.038198393 = weight(_text_:l in 2380) [ClassicSimilarity], result of:
      0.038198393 = score(doc=2380,freq=2.0), product of:
        0.17396861 = queryWeight, product of:
          3.9746525 = idf(docFreq=2257, maxDocs=44218)
          0.043769516 = queryNorm
        0.2195706 = fieldWeight in 2380, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          3.9746525 = idf(docFreq=2257, maxDocs=44218)
          0.0390625 = fieldNorm(doc=2380)
    0.013488929 = product of:
      0.026977858 = sum of:
        0.026977858 = weight(_text_:der in 2380) [ClassicSimilarity], result of:
          0.026977858 = score(doc=2380,freq=10.0), product of:
            0.09777089 = queryWeight, product of:
              2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
              0.043769516 = queryNorm
            0.27592933 = fieldWeight in 2380, product of:
              3.1622777 = tf(freq=10.0), with freq of:
                10.0 = termFreq=10.0
              2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
              0.0390625 = fieldNorm(doc=2380)
      0.5 = coord(1/2)
  0.5 = coord(2/4)
    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.
    Footnote
    Masterthesis zur Erlangung des akademischen Grades Master of Science (M.Sc.) vorgelegt an der Fachhochschule Köln / Fakultät für Informatik und Ingenieurswissenschaften im Studiengang Medieninformatik.
  3. Smeaton, A.F.; Kelledy, L.; O'Donnell, R.: TREC-4 experiments at Dublin City University : thresholding posting lists, query expansion with WordNet and POS tagging of Spanish (1996) 0.02 
    0.019099196 = product of:
  0.076396786 = sum of:
    0.076396786 = weight(_text_:l in 7000) [ClassicSimilarity], result of:
      0.076396786 = score(doc=7000,freq=2.0), product of:
        0.17396861 = queryWeight, product of:
          3.9746525 = idf(docFreq=2257, maxDocs=44218)
          0.043769516 = queryNorm
        0.4391412 = fieldWeight in 7000, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          3.9746525 = idf(docFreq=2257, maxDocs=44218)
          0.078125 = fieldNorm(doc=7000)
  0.25 = coord(1/4)
  4. Knorz, G.; Rein, B.: Semantische Suche in einer Hochschulontologie (2005) 0.02 
    0.018823195 = product of:
  0.07529278 = sum of:
    0.07529278 = sum of:
      0.03378162 = weight(_text_:der in 1852) [ClassicSimilarity], result of:
        0.03378162 = score(doc=1852,freq=8.0), product of:
          0.09777089 = queryWeight, product of:
            2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
            0.043769516 = queryNorm
          0.34551817 = fieldWeight in 1852, product of:
            2.828427 = tf(freq=8.0), with freq of:
              8.0 = termFreq=8.0
            2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
            0.0546875 = fieldNorm(doc=1852)
      0.041511156 = weight(_text_:22 in 1852) [ClassicSimilarity], result of:
        0.041511156 = score(doc=1852,freq=2.0), product of:
          0.15327339 = queryWeight, product of:
            3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
            0.043769516 = queryNorm
          0.2708308 = fieldWeight in 1852, product of:
            1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
              2.0 = termFreq=2.0
            3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
            0.0546875 = fieldNorm(doc=1852)
  0.25 = coord(1/4)
    Abstract
    Ontologien werden eingesetzt, um durch semantische Fundierung insbesondere für das Dokumentenretrieval eine grundlegend bessere Basis zu haben, als dies gegenwärtiger Stand der Technik ist. Vorgestellt wird eine an der FH Darmstadt entwickelte und eingesetzte Ontologie, die den Gegenstandsbereich Hochschule sowohl breit abdecken und gleichzeitig differenziert semantisch beschreiben soll. Das Problem der semantischen Suche besteht nun darin, dass sie für Informationssuchende so einfach wie bei gängigen Suchmaschinen zu nutzen sein soll, und gleichzeitig auf der Grundlage des aufwendigen Informationsmodells hochwertige Ergebnisse liefern muss. Es wird beschrieben, welche Möglichkeiten die verwendete Software K-Infinity bereitstellt und mit welchem Konzept diese Möglichkeiten für eine semantische Suche nach Dokumenten und anderen Informationseinheiten (Personen, Veranstaltungen, Projekte etc.) eingesetzt werden.
    Date
    11. 2.2011 18:22:58
  5. Knorz, G.; Rein, B.: Semantische Suche in einer Hochschulontologie : Ontologie-basiertes Information-Filtering und -Retrieval mit relationalen Datenbanken (2005) 0.02 
    0.018823195 = product of:
  0.07529278 = sum of:
    0.07529278 = sum of:
      0.03378162 = weight(_text_:der in 4324) [ClassicSimilarity], result of:
        0.03378162 = score(doc=4324,freq=8.0), product of:
          0.09777089 = queryWeight, product of:
            2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
            0.043769516 = queryNorm
          0.34551817 = fieldWeight in 4324, product of:
            2.828427 = tf(freq=8.0), with freq of:
              8.0 = termFreq=8.0
            2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
            0.0546875 = fieldNorm(doc=4324)
      0.041511156 = weight(_text_:22 in 4324) [ClassicSimilarity], result of:
        0.041511156 = score(doc=4324,freq=2.0), product of:
          0.15327339 = queryWeight, product of:
            3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
            0.043769516 = queryNorm
          0.2708308 = fieldWeight in 4324, product of:
            1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
              2.0 = termFreq=2.0
            3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
            0.0546875 = fieldNorm(doc=4324)
  0.25 = coord(1/4)
    Abstract
    Ontologien werden eingesetzt, um durch semantische Fundierung insbesondere für das Dokumentenretrieval eine grundlegend bessere Basis zu haben, als dies gegenwärtiger Stand der Technik ist. Vorgestellt wird eine an der FH Darmstadt entwickelte und eingesetzte Ontologie, die den Gegenstandsbereich Hochschule sowohl breit abdecken und gleichzeitig differenziert semantisch beschreiben soll. Das Problem der semantischen Suche besteht nun darin, dass sie für Informationssuchende so einfach wie bei gängigen Suchmaschinen zu nutzen sein soll, und gleichzeitig auf der Grundlage des aufwendigen Informationsmodells hochwertige Ergebnisse liefern muss. Es wird beschrieben, welche Möglichkeiten die verwendete Software K-Infinity bereitstellt und mit welchem Konzept diese Möglichkeiten für eine semantische Suche nach Dokumenten und anderen Informationseinheiten (Personen, Veranstaltungen, Projekte etc.) eingesetzt werden.
    Date
    11. 2.2011 18:22:25
  6. Surfing versus Drilling for knowledge in science : When should you use your computer? When should you use your brain? (2018) 0.02 
    0.015038833 = product of:
  0.060155332 = sum of:
    0.060155332 = weight(_text_:van in 4564) [ClassicSimilarity], result of:
      0.060155332 = score(doc=4564,freq=2.0), product of:
        0.24408463 = queryWeight, product of:
          5.5765896 = idf(docFreq=454, maxDocs=44218)
          0.043769516 = queryNorm
        0.24645276 = fieldWeight in 4564, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          5.5765896 = idf(docFreq=454, maxDocs=44218)
          0.03125 = fieldNorm(doc=4564)
  0.25 = coord(1/4)
    Content
    Editorial: Surfing versus Drilling for Knowledge in Science: When should you use your computer? When should you use your brain? Blaise Pascal: Les deux infinis - The two infinities / Philippe Hünenberger and Oliver Renn - "Surfing" vs. "drilling" in the modern scientific world / Antonio Loprieno - Of millimeter paper and machine learning / Philippe Hünenberger - From one to many, from breadth to depth - industrializing research / Janne Soetbeer - "Deep drilling" requires "surfing" / Gerd Folkers and Laura Folkers - Surfing vs. drilling in science: A delicate balance / Alzbeta Kubincová - Digital trends in academia - for the sake of critical thinking or comfort? / Leif-Thore Deck - I diagnose, therefore I am a Doctor? Will drilling computer software replace human doctors in the future? / Yi Zheng - Surfing versus drilling in fundamental research / Wilfred van Gunsteren - Using brain vs. brute force in computational studies of biological systems / Arieh Warshel - Laboratory literature boards in the digital age / Jeffrey Bode - Research strategies in computational chemistry / Sereina Riniker - Surfing on the hype waves or drilling deep for knowledge? A perspective from industry / Nadine Schneider and Nikolaus Stiefl - The use and purpose of articles and scientists / Philip Mark Lund - Can you look at papers like artwork? / Oliver Renn - Dynamite fishing in the data swamp / Frank Perabo 34 Streetlights, augmented intelligence, and information discovery / Jeffrey Saffer and Vicki Burnett - "Yes Dave. Happy to do that for you." Why AI, machine learning, and blockchain will lead to deeper "drilling" / Michiel Kolman and Sjors de Heuvel - Trends in scientific document search ( Stefan Geißler - Power tools for text mining / Jane Reed 42 Publishing and patenting: Navigating the differences to ensure search success / Paul Peters
  7. Gillitzer, B.: Yewno (2017) 0.01 
    0.014288949 = product of:
  0.057155795 = sum of:
    0.057155795 = sum of:
      0.033435132 = weight(_text_:der in 3447) [ClassicSimilarity], result of:
        0.033435132 = score(doc=3447,freq=24.0), product of:
          0.09777089 = queryWeight, product of:
            2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
            0.043769516 = queryNorm
          0.34197432 = fieldWeight in 3447, product of:
            4.8989797 = tf(freq=24.0), with freq of:
              24.0 = termFreq=24.0
            2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
            0.03125 = fieldNorm(doc=3447)
      0.023720661 = weight(_text_:22 in 3447) [ClassicSimilarity], result of:
        0.023720661 = score(doc=3447,freq=2.0), product of:
          0.15327339 = queryWeight, product of:
            3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
            0.043769516 = queryNorm
          0.15476047 = fieldWeight in 3447, product of:
            1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
              2.0 = termFreq=2.0
            3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
            0.03125 = fieldNorm(doc=3447)
  0.25 = coord(1/4)
    Abstract
    Yewno findet Themen und Konzepte (Suchbegriffe und ihre Abstraktionen) in englischsprachigen digitalen Texten mit Methoden des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz. Als Ergebnis Ihrer Suchanfrage werden die Konzepte, die Ihre Anfrage betreffen, in vielfältigen sachlichen Beziehungen als graphisches Netzwerk präsentiert, über das Sie einfach navigieren können. Auch versteckte thematische Beziehungen werden hier sichtbar gemacht, die vom Bekannten zu neuen Entdeckungen führen. Im Rahmen einer Pilotphase können Sie über einen interdisziplinären Ausschnitt aus aktuellen englischsprachigen Fachzeitschriften verschiedenster Fachgebiete recherchieren. Die zu den Themen gehörigen Artikel werden in Ausschnitten unmittelbar angezeigt und können in den meisten Fällen direkt als Volltext aufgerufen werden.
    "Die Bayerische Staatsbibliothek testet den semantischen "Discovery Service" Yewno als zusätzliche thematische Suchmaschine für digitale Volltexte. Der Service ist unter folgendem Link erreichbar: https://www.bsb-muenchen.de/recherche-und-service/suchen-und-finden/yewno/. Das Identifizieren von Themen, um die es in einem Text geht, basiert bei Yewno alleine auf Methoden der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens. Dabei werden sie nicht - wie bei klassischen Katalogsystemen - einem Text als Ganzem zugeordnet, sondern der jeweiligen Textstelle. Die Eingabe eines Suchwortes bzw. Themas, bei Yewno "Konzept" genannt, führt umgehend zu einer grafischen Darstellung eines semantischen Netzwerks relevanter Konzepte und ihrer inhaltlichen Zusammenhänge. So ist ein Navigieren über thematische Beziehungen bis hin zu den Fundstellen im Text möglich, die dann in sogenannten Snippets angezeigt werden. In der Test-Anwendung der Bayerischen Staatsbibliothek durchsucht Yewno aktuell 40 Millionen englischsprachige Dokumente aus Publikationen namhafter Wissenschaftsverlage wie Cambridge University Press, Oxford University Press, Wiley, Sage und Springer, sowie Dokumente, die im Open Access verfügbar sind. Nach der dreimonatigen Testphase werden zunächst die Rückmeldungen der Nutzer ausgewertet. Ob und wann dann der Schritt von der klassischen Suchmaschine zum semantischen "Discovery Service" kommt und welche Bedeutung Anwendungen wie Yewno in diesem Zusammenhang einnehmen werden, ist heute noch nicht abzusehen. Die Software Yewno wurde vom gleichnamigen Startup in Zusammenarbeit mit der Stanford University entwickelt, mit der auch die Bayerische Staatsbibliothek eng kooperiert. [Inetbib-Posting vom 22.02.2017].
    Date
    22. 2.2017 10:16:49
  8. Colace, F.; Santo, M. De; Greco, L.; Napoletano, P.: Weighted word pairs for query expansion (2015) 0.01 
    0.013369438 = product of:
  0.053477753 = sum of:
    0.053477753 = weight(_text_:l in 2687) [ClassicSimilarity], result of:
      0.053477753 = score(doc=2687,freq=2.0), product of:
        0.17396861 = queryWeight, product of:
          3.9746525 = idf(docFreq=2257, maxDocs=44218)
          0.043769516 = queryNorm
        0.30739886 = fieldWeight in 2687, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          3.9746525 = idf(docFreq=2257, maxDocs=44218)
          0.0546875 = fieldNorm(doc=2687)
  0.25 = coord(1/4)
  9. Huang, L.; Milne, D.; Frank, E.; Witten, I.H.: Learning a concept-based document similarity measure (2012) 0.01 
    0.011459517 = product of:
  0.04583807 = sum of:
    0.04583807 = weight(_text_:l in 372) [ClassicSimilarity], result of:
      0.04583807 = score(doc=372,freq=2.0), product of:
        0.17396861 = queryWeight, product of:
          3.9746525 = idf(docFreq=2257, maxDocs=44218)
          0.043769516 = queryNorm
        0.26348472 = fieldWeight in 372, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          3.9746525 = idf(docFreq=2257, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=372)
  0.25 = coord(1/4)
  10. Narock, T.; Zhou, L.; Yoon, V.: Semantic similarity of ontology instances using polarity mining (2013) 0.01 
    0.011459517 = product of:
  0.04583807 = sum of:
    0.04583807 = weight(_text_:l in 620) [ClassicSimilarity], result of:
      0.04583807 = score(doc=620,freq=2.0), product of:
        0.17396861 = queryWeight, product of:
          3.9746525 = idf(docFreq=2257, maxDocs=44218)
          0.043769516 = queryNorm
        0.26348472 = fieldWeight in 620, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          3.9746525 = idf(docFreq=2257, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=620)
  0.25 = coord(1/4)
  11. Colace, F.; Santo, M. de; Greco, L.; Napoletano, P.: Improving relevance feedback-based query expansion by the use of a weighted word pairs approach (2015) 0.01 
    0.011459517 = product of:
  0.04583807 = sum of:
    0.04583807 = weight(_text_:l in 2263) [ClassicSimilarity], result of:
      0.04583807 = score(doc=2263,freq=2.0), product of:
        0.17396861 = queryWeight, product of:
          3.9746525 = idf(docFreq=2257, maxDocs=44218)
          0.043769516 = queryNorm
        0.26348472 = fieldWeight in 2263, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          3.9746525 = idf(docFreq=2257, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=2263)
  0.25 = coord(1/4)
  12. Gnoli, C.; Pusterla, L.; Bendiscioli, A.; Recinella, C.: Classification for collections mapping and query expansion (2016) 0.01 
    0.011459517 = product of:
  0.04583807 = sum of:
    0.04583807 = weight(_text_:l in 3102) [ClassicSimilarity], result of:
      0.04583807 = score(doc=3102,freq=2.0), product of:
        0.17396861 = queryWeight, product of:
          3.9746525 = idf(docFreq=2257, maxDocs=44218)
          0.043769516 = queryNorm
        0.26348472 = fieldWeight in 3102, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          3.9746525 = idf(docFreq=2257, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=3102)
  0.25 = coord(1/4)
  13. Boyack, K.W.; Wylie,B.N.; Davidson, G.S.: Information Visualization, Human-Computer Interaction, and Cognitive Psychology : Domain Visualizations (2002) 0.01 
    0.01048315 = product of:
  0.0419326 = sum of:
    0.0419326 = product of:
      0.0838652 = sum of:
        0.0838652 = weight(_text_:22 in 1352) [ClassicSimilarity], result of:
          0.0838652 = score(doc=1352,freq=4.0), product of:
            0.15327339 = queryWeight, product of:
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.043769516 = queryNorm
            0.54716086 = fieldWeight in 1352, product of:
              2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
                4.0 = termFreq=4.0
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.078125 = fieldNorm(doc=1352)
      0.5 = coord(1/2)
  0.25 = coord(1/4)
    Date
    22. 2.2003 17:25:39
    22. 2.2003 18:17:40
  14. Meij, E.; Rijke, M. de: Thesaurus-based feedback to support mixed search and browsing environments (2007) 0.01 
    0.009549598 = product of:
  0.038198393 = sum of:
    0.038198393 = weight(_text_:l in 2432) [ClassicSimilarity], result of:
      0.038198393 = score(doc=2432,freq=2.0), product of:
        0.17396861 = queryWeight, product of:
          3.9746525 = idf(docFreq=2257, maxDocs=44218)
          0.043769516 = queryNorm
        0.2195706 = fieldWeight in 2432, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          3.9746525 = idf(docFreq=2257, maxDocs=44218)
          0.0390625 = fieldNorm(doc=2432)
  0.25 = coord(1/4)
    Source
    Research and advanced technology for digital libraries : 11th European conference, ECDL 2007 / Budapest, Hungary, September 16-21, 2007, proceedings. Eds.: L. Kovacs et al
  15. Symonds, M.; Bruza, P.; Zuccon, G.; Koopman, B.; Sitbon, L.; Turner, I.: Automatic query expansion : a structural linguistic perspective (2014) 0.01 
    0.009549598 = product of:
  0.038198393 = sum of:
    0.038198393 = weight(_text_:l in 1338) [ClassicSimilarity], result of:
      0.038198393 = score(doc=1338,freq=2.0), product of:
        0.17396861 = queryWeight, product of:
          3.9746525 = idf(docFreq=2257, maxDocs=44218)
          0.043769516 = queryNorm
        0.2195706 = fieldWeight in 1338, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          3.9746525 = idf(docFreq=2257, maxDocs=44218)
          0.0390625 = fieldNorm(doc=1338)
  0.25 = coord(1/4)
  16. Gnoli, C.; Santis, R. de; Pusterla, L.: Commerce, see also Rhetoric : cross-discipline relationships as authority data for enhanced retrieval (2015) 0.01 
    0.009549598 = product of:
  0.038198393 = sum of:
    0.038198393 = weight(_text_:l in 2299) [ClassicSimilarity], result of:
      0.038198393 = score(doc=2299,freq=2.0), product of:
        0.17396861 = queryWeight, product of:
          3.9746525 = idf(docFreq=2257, maxDocs=44218)
          0.043769516 = queryNorm
        0.2195706 = fieldWeight in 2299, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          3.9746525 = idf(docFreq=2257, maxDocs=44218)
          0.0390625 = fieldNorm(doc=2299)
  0.25 = coord(1/4)
  17. Ma, N.; Zheng, H.T.; Xiao, X.: ¬An ontology-based latent semantic indexing approach using long short-term memory networks (2017) 0.01 
    0.009549598 = product of:
  0.038198393 = sum of:
    0.038198393 = weight(_text_:l in 3810) [ClassicSimilarity], result of:
      0.038198393 = score(doc=3810,freq=2.0), product of:
        0.17396861 = queryWeight, product of:
          3.9746525 = idf(docFreq=2257, maxDocs=44218)
          0.043769516 = queryNorm
        0.2195706 = fieldWeight in 3810, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          3.9746525 = idf(docFreq=2257, maxDocs=44218)
          0.0390625 = fieldNorm(doc=3810)
  0.25 = coord(1/4)
    Source
    Web and Big Data: First International Joint Conference, APWeb-WAIM 2017, Beijing, China, July 7-9, 2017, Proceedings, Part I. Eds.: L. Chen et al
  18. Koopman, B.; Zuccon, G.; Bruza, P.; Sitbon, L.; Lawley, M.: Information retrieval as semantic inference : a graph Inference model applied to medical search (2016) 0.01 
    0.0076396787 = product of:
  0.030558715 = sum of:
    0.030558715 = weight(_text_:l in 3260) [ClassicSimilarity], result of:
      0.030558715 = score(doc=3260,freq=2.0), product of:
        0.17396861 = queryWeight, product of:
          3.9746525 = idf(docFreq=2257, maxDocs=44218)
          0.043769516 = queryNorm
        0.17565648 = fieldWeight in 3260, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          3.9746525 = idf(docFreq=2257, maxDocs=44218)
          0.03125 = fieldNorm(doc=3260)
  0.25 = coord(1/4)
  19. Rekabsaz, N. et al.: Toward optimized multimodal concept indexing (2016) 0.01 
    0.0074127065 = product of:
  0.029650826 = sum of:
    0.029650826 = product of:
      0.059301652 = sum of:
        0.059301652 = weight(_text_:22 in 2751) [ClassicSimilarity], result of:
          0.059301652 = score(doc=2751,freq=2.0), product of:
            0.15327339 = queryWeight, product of:
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.043769516 = queryNorm
            0.38690117 = fieldWeight in 2751, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.078125 = fieldNorm(doc=2751)
      0.5 = coord(1/2)
  0.25 = coord(1/4)
    Date
    1. 2.2016 18:25:22
  20. Kozikowski, P. et al.: Support of part-whole relations in query answering (2016) 0.01 
    0.0074127065 = product of:
  0.029650826 = sum of:
    0.029650826 = product of:
      0.059301652 = sum of:
        0.059301652 = weight(_text_:22 in 2754) [ClassicSimilarity], result of:
          0.059301652 = score(doc=2754,freq=2.0), product of:
            0.15327339 = queryWeight, product of:
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.043769516 = queryNorm
            0.38690117 = fieldWeight in 2754, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.078125 = fieldNorm(doc=2754)
      0.5 = coord(1/2)
  0.25 = coord(1/4)
    Date
    1. 2.2016 18:25:22

Authors

Years

Languages

  • d 38
  • e 38

Types

  • a 65
  • el 8
  • m 4
  • r 2
  • x 2
  • s 1
  • More… Less…

Themes

Subjects

Classifications