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  • × theme_ss:"Automatisches Indexieren"
  1. Nohr, H.: Automatische Indexierung : Einführung in betriebliche Verfahren, Systeme und Anwendungen (2001) 0.02 
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    Abstract
    Das vorliegende Buch zur automatischen Indexierung trägt dem Umstand Rechnung, dass ein ständig wachsender Berg von Dokumenten in Unternehmen, öffentlichen Verwaltungen, Einrichtungen der Fachinformation oder dem Internet entscheidungsrelevante Informationen enthält, die mit manuellen Mitteln und Methoden kaum mehr beherrschbar und erschließbar sind. Diese unstrukturierten Informationen sind in einer zunehmend von der schnellen Verarbeitung der Ressource Information abhängigen Wirtschaft von größter Bedeutung, ihre Beherrschung ist unabdingbar für den Wettbewerbserfolg. Verfahren der automatischen Indexierung von Dokumenten sind damit eine Basistechnik der betrieblichen Informationswirtschaft geworden. Trotz dieses Urnstandes, liegt bis auf den heutigen Tag keine einführende Darstellung in die Thematik vor. Die Zielsetzung dieses Buches ist es, einführend die Grundlagen sowie die verschiedenen Ansätze und Verfahren der automatischen Indexierung von Dokumenten vorzustellen. Die Darstellung verzichtet dabei bewusst auf die allzu detaillierte Tiefendarstellung einzelner Verfahren und Indexierungssysteme zugunsten einer Übersicht der grundsätzlichen Ansätze mit ihren jeweiligen Voraussetzungen, ihren Möglichkeiten und ihren Beschränkungen. Soweit einzelne Verfahren und Indexierungssysteme behandelt werden, besitzen diese beispielhaften Charakter für den behandelten Ansatz. Bei der Darstellung war ich stets uni eine verständliche Sprache bemüht. Der Text dieses Buches ist entstanden aus Vorlesungen in entsprechenden Lehrveranstaltungen im Studiengang Informationswirtschaft an der Fachhochschule Stuttgart. Die Darstellung richtet sich an Studierende und Lehrende der Informationswirtschaft, des Informationsmanagements, der Dokumentation sowie der Wirtschaftsinformatik, zugleich aber auch an die interessierten und mit der Thernatik konfrontierten Praktiker, die weniger an der technischen Seite der automatischen Indexierung, als vielmehr einen grundsätzlichen Informationsbedarf über die Möglichkeiten und die Schwierigkeiten des Einsatzes entsprechender Verfahren haben
    Classification
    AN 95300 Allgemeines / Buch- und Bibliothekswesen, Informationswissenschaft / Informationswissenschaft / Informationspraxis / Automatisches Indexing (z.B. KWIC, KWOC)
    RVK
    AN 95300 Allgemeines / Buch- und Bibliothekswesen, Informationswissenschaft / Informationswissenschaft / Informationspraxis / Automatisches Indexing (z.B. KWIC, KWOC)
  2. 7e Dag van het Document : 19 & 20 mei 1998, Congrescentrum De Reehorst, Ede ; proceedings (1998) 0.02 
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    BK
    06.00 (Information und Dokumentation: Allgemeines)
    Classification
    06.00 (Information und Dokumentation: Allgemeines)
  3. Nohr, H.: Grundlagen der automatischen Indexierung : ein Lehrbuch (2003) 0.01 
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    Date
    22. 6.2009 12:46:51
    Footnote
    Rez. in: nfd 54(2003) H.5, S.314 (W. Ratzek): "Um entscheidungsrelevante Daten aus der ständig wachsenden Flut von mehr oder weniger relevanten Dokumenten zu extrahieren, müssen Unternehmen, öffentliche Verwaltung oder Einrichtungen der Fachinformation effektive und effiziente Filtersysteme entwickeln, einsetzen und pflegen. Das vorliegende Lehrbuch von Holger Nohr bietet erstmalig eine grundlegende Einführung in das Thema "automatische Indexierung". Denn: "Wie man Information sammelt, verwaltet und verwendet, wird darüber entscheiden, ob man zu den Gewinnern oder Verlierern gehört" (Bill Gates), heißt es einleitend. Im ersten Kapitel "Einleitung" stehen die Grundlagen im Mittelpunkt. Die Zusammenhänge zwischen Dokumenten-Management-Systeme, Information Retrieval und Indexierung für Planungs-, Entscheidungs- oder Innovationsprozesse, sowohl in Profit- als auch Non-Profit-Organisationen werden beschrieben. Am Ende des einleitenden Kapitels geht Nohr auf die Diskussion um die intellektuelle und automatische Indexierung ein und leitet damit über zum zweiten Kapitel "automatisches Indexieren. Hier geht der Autor überblickartig unter anderem ein auf - Probleme der automatischen Sprachverarbeitung und Indexierung - verschiedene Verfahren der automatischen Indexierung z.B. einfache Stichwortextraktion / Volltextinvertierung, - statistische Verfahren, Pattern-Matching-Verfahren. Die "Verfahren der automatischen Indexierung" behandelt Nohr dann vertiefend und mit vielen Beispielen versehen im umfangreichsten dritten Kapitel. Das vierte Kapitel "Keyphrase Extraction" nimmt eine Passpartout-Status ein: "Eine Zwischenstufe auf dem Weg von der automatischen Indexierung hin zur automatischen Generierung textueller Zusammenfassungen (Automatic Text Summarization) stellen Ansätze dar, die Schlüsselphrasen aus Dokumenten extrahieren (Keyphrase Extraction). Die Grenzen zwischen den automatischen Verfahren der Indexierung und denen des Text Summarization sind fließend." (S. 91). Am Beispiel NCR"s Extractor/Copernic Summarizer beschreibt Nohr die Funktionsweise.
  4. Voorhees, E.M.: Implementing agglomerative hierarchic clustering algorithms for use in document retrieval (1986) 0.01 
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  5. Carevic, Z.: Semi-automatische Verschlagwortung zur Integration externer semantischer Inhalte innerhalb einer medizinischen Kooperationsplattform (2012) 0.01 
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    Abstract
    Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Integration von externen semantischen Inhalten auf Basis eines medizinischen Begriffssystems. Die zugrundeliegende Annahme ist, dass die Verwendung einer einheitlichen Terminologie auf Seiten des Anfragesystems und der Wissensbasis zu qualitativ hochwertigen Ergebnissen führt. Um dies zu erreichen muss auf Seiten des Anfragesystems eine Abbildung natürlicher Sprache auf die verwendete Terminologie gewährleistet werden. Dies geschieht auf Basis einer (semi-)automatischen Verschlagwortung textbasierter Inhalte. Im Wesentlichen lassen sich folgende Fragestellungen festhalten: Automatische Verschlagwortung textbasierter Inhalte Kann eine automatische Verschlagwortung textbasierter Inhalte auf Basis eines Begriffssystems optimiert werden? Der zentrale Aspekt der vorliegenden Arbeit ist die (semi-)automatische Verschlagwortung textbasierter Inhalte auf Basis eines medizinischen Begriffssystems. Zu diesem Zweck wird der aktuelle Stand der Forschung betrachtet. Es werden eine Reihe von Tokenizern verglichen um zu erfahren welche Algorithmen sich zur Ermittlung von Wortgrenzen eignen. Speziell wird betrachtet, wie die Ermittlung von Wortgrenzen in einer domänenspezifischen Umgebung eingesetzt werden kann. Auf Basis von identifizierten Token in einem Text werden die Auswirkungen des Stemming und POS-Tagging auf die Gesamtmenge der zu analysierenden Inhalte beobachtet. Abschließend wird evaluiert wie ein kontrolliertes Vokabular die Präzision bei der Verschlagwortung erhöhen kann. Dies geschieht unter der Annahme dass domänenspezifische Inhalte auch innerhalb eines domänenspezifischen Begriffssystems definiert sind. Zu diesem Zweck wird ein allgemeines Prozessmodell entwickelt anhand dessen eine Verschlagwortung vorgenommen wird.
    Integration externer Inhalte Inwieweit kann die Nutzung einer einheitlichen Terminologie zwischen Anfragesystem und Wissensbasis den Prozess der Informationsbeschaffung unterstützen? Zu diesem Zweck wird in einer ersten Phase ermittelt welche Wissensbasen aus der medizinischen Domäne in der Linked Data Cloud zur Verfügung stehen. Aufbauend auf den Ergebnissen werden Informationen aus verschiedenen dezentralen Wissensbasen exemplarisch integriert. Der Fokus der Betrachtung liegt dabei auf der verwendeten Terminologie sowie der Nutzung von Semantic Web Technologien. Neben Informationen aus der Linked Data Cloud erfolgt eine Suche nach medizinischer Literatur in PubMed. Wie auch in der Linked Data Cloud erfolgt die Integration unter Verwendung einer einheitlichen Terminologie. Eine weitere Fragestellung ist, wie Informationen aus insgesamt 21. Mio Aufsatzzitaten in PubMed sinnvoll integriert werden können. Dabei wird ermittelt welche Mechanismen eingesetzt werden können um die Präzision der Ergebnisse zu optimieren. Eignung medizinischer Begriffssystem Welche medizinischen Begriffssysteme existieren und wie eignen sich diese als zugrungeliegendes Vokabular für die automatische Verschlagwortung und Integration semantischer Inhalte? Der Fokus liegt dabei speziell auf einer Bewertung der Reichhaltigkeit von Begriffssystemen, wobei insbesondere der Detaillierungsgrad von Interesse ist. Handelt es sich um ein spezifisches oder allgemeines Begriffssystem und eignet sich dieses auch dafür bestimmte Teilaspekte der Medizin, wie bspw. die Chirurige oder die Anästhesie, in einer ausreichenden Tiefe zu beschreiben?
  6. Fuhr, N.; Niewelt, B.: ¬Ein Retrievaltest mit automatisch indexierten Dokumenten (1984) 0.01 
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  7. Hlava, M.M.K.: Automatic indexing : comparing rule-based and statistics-based indexing systems (2005) 0.01 
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    Information outlook. 9(2005) no.8, S.22-23
  8. Fuhr, N.: Ranking-Experimente mit gewichteter Indexierung (1986) 0.00 
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  9. Hauer, M.: Automatische Indexierung (2000) 0.00 
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    Wissen in Aktion: Wege des Knowledge Managements. 22. Online-Tagung der DGI, Frankfurt am Main, 2.-4.5.2000. Proceedings. Hrsg.: R. Schmidt
  10. Fuhr, N.: Rankingexperimente mit gewichteter Indexierung (1986) 0.00 
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  11. Hauer, M.: Tiefenindexierung im Bibliothekskatalog : 17 Jahre intelligentCAPTURE (2019) 0.00 
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    Abstract
    Künstliche Intelligenz (KI) und natürliches Sprachverstehen (natural language understanding/NLU) verändern viele Aspekte unseres Alltags und unserer Arbeitsweise. Besondere Prominenz erlangte NLU durch Sprachassistenten wie Siri, Alexa und Google Now. NLU bietet Firmen und Einrichtungen das Potential, Prozesse effizienter zu gestalten und Mehrwert aus textuellen Inhalten zu schöpfen. So sind NLU-Lösungen in der Lage, komplexe, unstrukturierte Dokumente inhaltlich zu erschließen. Für die semantische Textanalyse hat das NLU-Team des IAIS Sprachmodelle entwickelt, die mit Deep-Learning-Verfahren trainiert werden. Die NLU-Suite analysiert Dokumente, extrahiert Eckdaten und erstellt bei Bedarf sogar eine strukturierte Zusammenfassung. Mit diesen Ergebnissen, aber auch über den Inhalt der Dokumente selbst, lassen sich Dokumente vergleichen oder Texte mit ähnlichen Informationen finden. KI-basierten Sprachmodelle sind der klassischen Verschlagwortung deutlich überlegen. Denn sie finden nicht nur Texte mit vordefinierten Schlagwörtern, sondern suchen intelligent nach Begriffen, die in ähnlichem Zusammenhang auftauchen oder als Synonym gebraucht werden. Der Vortrag liefert eine Einordnung der Begriffe "Künstliche Intelligenz" und "Natural Language Understanding" und zeigt Möglichkeiten, Grenzen, aktuelle Forschungsrichtungen und Methoden auf. Anhand von Praxisbeispielen wird anschließend demonstriert, wie NLU zur automatisierten Belegverarbeitung, zur Katalogisierung von großen Datenbeständen wie Nachrichten und Patenten und zur automatisierten thematischen Gruppierung von Social Media Beiträgen und Publikationen genutzt werden kann.
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    22. 3.2008 12:35:19

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