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  1. Glaesener, L.: Automatisches Indexieren einer informationswissenschaftlichen Datenbank mit Mehrwortgruppen (2012) 0.03 
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  2. Lorenz, S.: Konzeption und prototypische Realisierung einer begriffsbasierten Texterschließung (2006) 0.02 
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  3. Yusuff, A.: Automatisches Indexing and Abstracting : Grundlagen und Beispiele (2002) 0.01 
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    Imprint
    Potsdam : Fachhochschule, FB A-B-D
    Language
    d
  4. Pusl, F.: Automatische Indexierung an Bibliotheken - Systeme, Projekte und Einsatzmöglichkeiten (2005) 0.01 
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    d
    Location
    D
  5. Klinger, K.-H.: Automatische Inhaltserschließung einer Volltextdatenbank : Machbarkeitsstudie am Beispiel der FAZ (1994) 0.01 
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  6. Weidenbach, N.: Werkzeuge zur Evaluierung und Optimierung von Regeln zur Automatischen Indexierung : Anwendungssystementwicklung (1994) 0.01 
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  7. Mohrenweis, T.: Konzepte der automatischen Indexierung und vergleichende Analyse der Systeme STAIRS, STEINADLER/CONDOR, CTX und PASSAT/GOLEM (1984) 0.01 
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  8. Schröther, C.: Automatische Indexierung, Kategorisierung und inhaltliche Erschließung von Textnachrichten (2003) 0.01 
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  9. Lohmann, H.: Verbesserung der Literatursuche durch Dokumentanreicherung und automatische Inhaltserschließung : Das Projekt 'KASCADE' an der Universitäts- und Landesbibliothek Düsseldorf (1999) 0.01 
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  10. Dresler, W.: Semi-automatische Indexierungssoftware : Möglichkeiten und Grenzen am Beispiel von g.a.d.t.1 (1998) 0.01 
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  11. Maas, J.: Anforderungsanalyse für den Einsatz eines (semi)automatischen Indexierungsverfahrens in der Textdokumentation des ZDF (2002) 0.01 
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  12. Nicoletti, M.: Automatische Indexierung (2001) 0.01 
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  13. Lepsky, K.: Maschinelle Indexierung von Titelaufnahmen zur Verbesserung der sachlichen Erschließung in Online-Publikumskatalogen (1994) 0.00 
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  15. Siegmüller, R.: Verfahren der automatischen Indexierung in bibliotheksbezogenen Anwendungen : Funktion und Qualität (2007) 0.00 
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  16. Mittelbach, J.; Probst, M.: Möglichkeiten und Grenzen maschineller Indexierung in der Sacherschließung : Strategien für das Bibliothekssystem der Freien Universität Berlin (2006) 0.00 
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  17. Pollmeier, M.: Verlagsschlagwörter als Grundlage für den Einsatz eines maschinellen Verfahrens zur verbalen Erschließung der Kinder- und Jugendliteratur durch die Deutsche Nationalbibliothek : eine Datenanalyse (2019) 0.00 
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    D
  18. Grün, S.: Bildung von Komposita-Indextermen auf der Basis einer algorithmischen Mehrwortgruppenanalyse mit Lingo (2015) 0.00 
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    Language
    d
  19. 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.
    Language
    d
  20. Tavakolizadeh-Ravari, M.: Analysis of the long term dynamics in thesaurus developments and its consequences (2017) 0.00 
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    Abstract
    Die Arbeit analysiert die dynamische Entwicklung und den Gebrauch von Thesaurusbegriffen. Zusätzlich konzentriert sie sich auf die Faktoren, die die Zahl von Indexbegriffen pro Dokument oder Zeitschrift beeinflussen. Als Untersuchungsobjekt dienten der MeSH und die entsprechende Datenbank "MEDLINE". Die wichtigsten Konsequenzen sind: 1. Der MeSH-Thesaurus hat sich durch drei unterschiedliche Phasen jeweils logarithmisch entwickelt. Solch einen Thesaurus sollte folgenden Gleichung folgen: "T = 3.076,6 Ln (d) - 22.695 + 0,0039d" (T = Begriffe, Ln = natürlicher Logarithmus und d = Dokumente). Um solch einen Thesaurus zu konstruieren, muss man demnach etwa 1.600 Dokumente von unterschiedlichen Themen des Bereiches des Thesaurus haben. Die dynamische Entwicklung von Thesauri wie MeSH erfordert die Einführung eines neuen Begriffs pro Indexierung von 256 neuen Dokumenten. 2. Die Verteilung der Thesaurusbegriffe erbrachte drei Kategorien: starke, normale und selten verwendete Headings. Die letzte Gruppe ist in einer Testphase, während in der ersten und zweiten Kategorie die neu hinzukommenden Deskriptoren zu einem Thesauruswachstum führen. 3. Es gibt ein logarithmisches Verhältnis zwischen der Zahl von Index-Begriffen pro Aufsatz und dessen Seitenzahl für die Artikeln zwischen einer und einundzwanzig Seiten. 4. Zeitschriftenaufsätze, die in MEDLINE mit Abstracts erscheinen erhalten fast zwei Deskriptoren mehr. 5. Die Findablity der nicht-englisch sprachigen Dokumente in MEDLINE ist geringer als die englische Dokumente. 6. Aufsätze der Zeitschriften mit einem Impact Factor 0 bis fünfzehn erhalten nicht mehr Indexbegriffe als die der anderen von MEDINE erfassten Zeitschriften. 7. In einem Indexierungssystem haben unterschiedliche Zeitschriften mehr oder weniger Gewicht in ihrem Findability. Die Verteilung der Indexbegriffe pro Seite hat gezeigt, dass es bei MEDLINE drei Kategorien der Publikationen gibt. Außerdem gibt es wenige stark bevorzugten Zeitschriften."

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