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  1. Fuhr, N.; Niewelt, B.: ¬Ein Retrievaltest mit automatisch indexierten Dokumenten (1984) 0.02
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    Date
    20.10.2000 12:22:23
  2. Rapke, K.: Automatische Indexierung von Volltexten für die Gruner+Jahr Pressedatenbank (2001) 0.02
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    Abstract
    Retrieval Tests sind die anerkannteste Methode, um neue Verfahren der Inhaltserschließung gegenüber traditionellen Verfahren zu rechtfertigen. Im Rahmen einer Diplomarbeit wurden zwei grundsätzlich unterschiedliche Systeme der automatischen inhaltlichen Erschließung anhand der Pressedatenbank des Verlagshauses Gruner + Jahr (G+J) getestet und evaluiert. Untersucht wurde dabei natürlichsprachliches Retrieval im Vergleich zu Booleschem Retrieval. Bei den beiden Systemen handelt es sich zum einen um Autonomy von Autonomy Inc. und DocCat, das von IBM an die Datenbankstruktur der G+J Pressedatenbank angepasst wurde. Ersteres ist ein auf natürlichsprachlichem Retrieval basierendes, probabilistisches System. DocCat demgegenüber basiert auf Booleschem Retrieval und ist ein lernendes System, das auf Grund einer intellektuell erstellten Trainingsvorlage indexiert. Methodisch geht die Evaluation vom realen Anwendungskontext der Textdokumentation von G+J aus. Die Tests werden sowohl unter statistischen wie auch qualitativen Gesichtspunkten bewertet. Ein Ergebnis der Tests ist, dass DocCat einige Mängel gegenüber der intellektuellen Inhaltserschließung aufweist, die noch behoben werden müssen, während das natürlichsprachliche Retrieval von Autonomy in diesem Rahmen und für die speziellen Anforderungen der G+J Textdokumentation so nicht einsetzbar ist
  3. Biebricher, P.; Fuhr, N.; Niewelt, B.: ¬Der AIR-Retrievaltest (1986) 0.02
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    Source
    Automatische Indexierung zwischen Forschung und Anwendung, Hrsg.: G. Lustig
  4. Rapke, K.: Automatische Indexierung von Volltexten für die Gruner+Jahr Pressedatenbank (2001) 0.02
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    Abstract
    Retrievaltests sind die anerkannteste Methode, um neue Verfahren der Inhaltserschließung gegenüber traditionellen Verfahren zu rechtfertigen. Im Rahmen einer Diplomarbeit wurden zwei grundsätzlich unterschiedliche Systeme der automatischen inhaltlichen Erschließung anhand der Pressedatenbank des Verlagshauses Gruner + Jahr (G+J) getestet und evaluiert. Untersucht wurde dabei natürlichsprachliches Retrieval im Vergleich zu Booleschem Retrieval. Bei den beiden Systemen handelt es sich zum einen um Autonomy von Autonomy Inc. und DocCat, das von IBM an die Datenbankstruktur der G+J Pressedatenbank angepasst wurde. Ersteres ist ein auf natürlichsprachlichem Retrieval basierendes, probabilistisches System. DocCat demgegenüber basiert auf Booleschem Retrieval und ist ein lernendes System, das aufgrund einer intellektuell erstellten Trainingsvorlage indexiert. Methodisch geht die Evaluation vom realen Anwendungskontext der Textdokumentation von G+J aus. Die Tests werden sowohl unter statistischen wie auch qualitativen Gesichtspunkten bewertet. Ein Ergebnis der Tests ist, dass DocCat einige Mängel gegenüber der intellektuellen Inhaltserschließung aufweist, die noch behoben werden müssen, während das natürlichsprachliche Retrieval von Autonomy in diesem Rahmen und für die speziellen Anforderungen der G+J Textdokumentation so nicht einsetzbar ist
  5. Bauer, G.; Schneider, C.: PADOK-II : Untersuchungen zur Volltextproblematik und zur interpretativen Analyse der Retrievalprotokolle (1990) 0.01
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  6. Knorz, G.: Testverfahren für intelligente Indexierungs- und Retrievalsysteme anhand deutsch-sprachiger sozialwissenschaftlicher Fachinformation (GIRT) : Bericht über einen Workshop am 12. September 1997 im IZ Sozialwissenschaften, Bonn (1998) 0.01
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  7. Binder, G.; Stahl, M.; Faulborn, L.: Vergleichsuntersuchung MESSENGER-FULCRUM (2000) 0.01
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  8. Dresel, R.; Hörnig, D.; Kaluza, H.; Peter, A.; Roßmann, A.; Sieber, W.: Evaluation deutscher Web-Suchwerkzeuge : Ein vergleichender Retrievaltest (2001) 0.01
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    Abstract
    Die deutschen Suchmaschinen, Abacho, Acoon, Fireball und Lycos sowie die Web-Kataloge Web.de und Yahoo! werden einem Qualitätstest nach relativem Recall, Precision und Availability unterzogen. Die Methoden der Retrievaltests werden vorgestellt. Im Durchschnitt werden bei einem Cut-Off-Wert von 25 ein Recall von rund 22%, eine Precision von knapp 19% und eine Verfügbarkeit von 24% erreicht
  9. Reichert, S.; Mayr, P.: Untersuchung von Relevanzeigenschaften in einem kontrollierten Eyetracking-Experiment (2012) 0.01
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    Date
    22. 7.2012 19:25:54