Search (58 results, page 1 of 3)

  • × theme_ss:"Automatisches Klassifizieren"
  1. Hotho, A.; Bloehdorn, S.: Data Mining 2004 : Text classification by boosting weak learners based on terms and concepts (2004) 0.14
    0.14059548 = product of:
      0.28119096 = sum of:
        0.066070646 = product of:
          0.19821192 = sum of:
            0.19821192 = weight(_text_:3a in 562) [ClassicSimilarity], result of:
              0.19821192 = score(doc=562,freq=2.0), product of:
                0.35267892 = queryWeight, product of:
                  8.478011 = idf(docFreq=24, maxDocs=44218)
                  0.04159925 = queryNorm
                0.56201804 = fieldWeight in 562, product of:
                  1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                    2.0 = termFreq=2.0
                  8.478011 = idf(docFreq=24, maxDocs=44218)
                  0.046875 = fieldNorm(doc=562)
          0.33333334 = coord(1/3)
        0.19821192 = weight(_text_:2f in 562) [ClassicSimilarity], result of:
          0.19821192 = score(doc=562,freq=2.0), product of:
            0.35267892 = queryWeight, product of:
              8.478011 = idf(docFreq=24, maxDocs=44218)
              0.04159925 = queryNorm
            0.56201804 = fieldWeight in 562, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              8.478011 = idf(docFreq=24, maxDocs=44218)
              0.046875 = fieldNorm(doc=562)
        0.016908372 = product of:
          0.033816744 = sum of:
            0.033816744 = weight(_text_:22 in 562) [ClassicSimilarity], result of:
              0.033816744 = score(doc=562,freq=2.0), product of:
                0.14567348 = queryWeight, product of:
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.04159925 = queryNorm
                0.23214069 = fieldWeight in 562, product of:
                  1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                    2.0 = termFreq=2.0
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.046875 = fieldNorm(doc=562)
          0.5 = coord(1/2)
      0.5 = coord(3/6)
    
    Content
    Vgl.: http://www.google.de/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=1&cad=rja&ved=0CEAQFjAA&url=http%3A%2F%2Fciteseerx.ist.psu.edu%2Fviewdoc%2Fdownload%3Fdoi%3D10.1.1.91.4940%26rep%3Drep1%26type%3Dpdf&ei=dOXrUMeIDYHDtQahsIGACg&usg=AFQjCNHFWVh6gNPvnOrOS9R3rkrXCNVD-A&sig2=5I2F5evRfMnsttSgFF9g7Q&bvm=bv.1357316858,d.Yms.
    Date
    8. 1.2013 10:22:32
  2. Bock, H.-H.: Datenanalyse zur Strukturierung und Ordnung von Information (1989) 0.02
    0.017277677 = product of:
      0.051833026 = sum of:
        0.032106593 = weight(_text_:der in 141) [ClassicSimilarity], result of:
          0.032106593 = score(doc=141,freq=8.0), product of:
            0.09292302 = queryWeight, product of:
              2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
              0.04159925 = queryNorm
            0.34551817 = fieldWeight in 141, 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=141)
        0.019726433 = product of:
          0.039452866 = sum of:
            0.039452866 = weight(_text_:22 in 141) [ClassicSimilarity], result of:
              0.039452866 = score(doc=141,freq=2.0), product of:
                0.14567348 = queryWeight, product of:
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.04159925 = queryNorm
                0.2708308 = fieldWeight in 141, 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=141)
          0.5 = coord(1/2)
      0.33333334 = coord(2/6)
    
    Abstract
    Aufgabe der Datenanalyse ist es, Daten zu ordnen, übersichtlich darzustellen, verborgene und natürlich Strukturen zu entdecken, die diesbezüglich wesentlichen Eigenschaften herauszukristallisieren und zweckmäßige Modelle zur Beschreibung von Daten aufzustellen. Es wird ein Einblick in die Methoden und Prinzipien der Datenanalyse vermittelt. Anhand typischer Beispiele wird gezeigt, welche Daten analysiert, welche Strukturen betrachtet, welche Darstellungs- bzw. Ordnungsmethoden verwendet, welche Zielsetzungen verfolgt und welche Bewertungskriterien dabei angewendet werden können. Diskutiert wird auch die angemessene Verwendung der unterschiedlichen Methoden, wobei auf die gefahr und Art von Fehlinterpretationen hingewiesen wird
    Pages
    S.1-22
    Source
    Klassifikation und Ordnung. Tagungsband 12. Jahrestagung der Gesellschaft für Klassifikation, Darmstadt 17.-19.3.1988. Hrsg.: R. Wille
  3. Pfeffer, M.: Automatische Vergabe von RVK-Notationen mittels fallbasiertem Schließen (2009) 0.02
    0.016871093 = product of:
      0.050613277 = sum of:
        0.033704903 = weight(_text_:der in 3051) [ClassicSimilarity], result of:
          0.033704903 = score(doc=3051,freq=12.0), product of:
            0.09292302 = queryWeight, product of:
              2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
              0.04159925 = queryNorm
            0.36271852 = fieldWeight in 3051, product of:
              3.4641016 = tf(freq=12.0), with freq of:
                12.0 = termFreq=12.0
              2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
              0.046875 = fieldNorm(doc=3051)
        0.016908372 = product of:
          0.033816744 = sum of:
            0.033816744 = weight(_text_:22 in 3051) [ClassicSimilarity], result of:
              0.033816744 = score(doc=3051,freq=2.0), product of:
                0.14567348 = queryWeight, product of:
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.04159925 = queryNorm
                0.23214069 = fieldWeight in 3051, product of:
                  1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                    2.0 = termFreq=2.0
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.046875 = fieldNorm(doc=3051)
          0.5 = coord(1/2)
      0.33333334 = coord(2/6)
    
    Abstract
    Klassifikation von bibliografischen Einheiten ist für einen systematischen Zugang zu den Beständen einer Bibliothek und deren Aufstellung unumgänglich. Bislang wurde diese Aufgabe von Fachexperten manuell erledigt, sei es individuell nach einer selbst entwickelten Systematik oder kooperativ nach einer gemeinsamen Systematik. In dieser Arbeit wird ein Verfahren zur Automatisierung des Klassifikationsvorgangs vorgestellt. Dabei kommt das Verfahren des fallbasierten Schließens zum Einsatz, das im Kontext der Forschung zur künstlichen Intelligenz entwickelt wurde. Das Verfahren liefert für jedes Werk, für das bibliografische Daten vorliegen, eine oder mehrere mögliche Klassifikationen. In Experimenten werden die Ergebnisse der automatischen Klassifikation mit der durch Fachexperten verglichen. Diese Experimente belegen die hohe Qualität der automatischen Klassifikation und dass das Verfahren geeignet ist, Fachexperten bei der Klassifikationsarbeit signifikant zu entlasten. Auch die nahezu vollständige Resystematisierung eines Bibliothekskataloges ist - mit gewissen Abstrichen - möglich.
    Date
    22. 8.2009 19:51:28
    Source
    Wissen bewegen - Bibliotheken in der Informationsgesellschaft / 97. Deutscher Bibliothekartag in Mannheim, 2008. Hrsg. von Ulrich Hohoff und Per Knudsen. Bearb. von Stefan Siebert
  4. Reiner, U.: Automatische DDC-Klassifizierung bibliografischer Titeldatensätze der Deutschen Nationalbibliografie (2009) 0.02
    0.015198546 = product of:
      0.04559564 = sum of:
        0.03432339 = weight(_text_:der in 3284) [ClassicSimilarity], result of:
          0.03432339 = score(doc=3284,freq=28.0), product of:
            0.09292302 = queryWeight, product of:
              2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
              0.04159925 = queryNorm
            0.36937445 = fieldWeight in 3284, product of:
              5.2915025 = tf(freq=28.0), with freq of:
                28.0 = termFreq=28.0
              2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
              0.03125 = fieldNorm(doc=3284)
        0.011272248 = product of:
          0.022544496 = sum of:
            0.022544496 = weight(_text_:22 in 3284) [ClassicSimilarity], result of:
              0.022544496 = score(doc=3284,freq=2.0), product of:
                0.14567348 = queryWeight, product of:
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.04159925 = queryNorm
                0.15476047 = fieldWeight in 3284, 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=3284)
          0.5 = coord(1/2)
      0.33333334 = coord(2/6)
    
    Abstract
    Das Klassifizieren von Objekten (z. B. Fauna, Flora, Texte) ist ein Verfahren, das auf menschlicher Intelligenz basiert. In der Informatik - insbesondere im Gebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) - wird u. a. untersucht, inweit Verfahren, die menschliche Intelligenz benötigen, automatisiert werden können. Hierbei hat sich herausgestellt, dass die Lösung von Alltagsproblemen eine größere Herausforderung darstellt, als die Lösung von Spezialproblemen, wie z. B. das Erstellen eines Schachcomputers. So ist "Rybka" der seit Juni 2007 amtierende Computerschach-Weltmeistern. Inwieweit Alltagsprobleme mit Methoden der Künstlichen Intelligenz gelöst werden können, ist eine - für den allgemeinen Fall - noch offene Frage. Beim Lösen von Alltagsproblemen spielt die Verarbeitung der natürlichen Sprache, wie z. B. das Verstehen, eine wesentliche Rolle. Den "gesunden Menschenverstand" als Maschine (in der Cyc-Wissensbasis in Form von Fakten und Regeln) zu realisieren, ist Lenat's Ziel seit 1984. Bezüglich des KI-Paradeprojektes "Cyc" gibt es CycOptimisten und Cyc-Pessimisten. Das Verstehen der natürlichen Sprache (z. B. Werktitel, Zusammenfassung, Vorwort, Inhalt) ist auch beim intellektuellen Klassifizieren von bibliografischen Titeldatensätzen oder Netzpublikationen notwendig, um diese Textobjekte korrekt klassifizieren zu können. Seit dem Jahr 2007 werden von der Deutschen Nationalbibliothek nahezu alle Veröffentlichungen mit der Dewey Dezimalklassifikation (DDC) intellektuell klassifiziert.
    Die Menge der zu klassifizierenden Veröffentlichungen steigt spätestens seit der Existenz des World Wide Web schneller an, als sie intellektuell sachlich erschlossen werden kann. Daher werden Verfahren gesucht, um die Klassifizierung von Textobjekten zu automatisieren oder die intellektuelle Klassifizierung zumindest zu unterstützen. Seit 1968 gibt es Verfahren zur automatischen Dokumentenklassifizierung (Information Retrieval, kurz: IR) und seit 1992 zur automatischen Textklassifizierung (ATC: Automated Text Categorization). Seit immer mehr digitale Objekte im World Wide Web zur Verfügung stehen, haben Arbeiten zur automatischen Textklassifizierung seit ca. 1998 verstärkt zugenommen. Dazu gehören seit 1996 auch Arbeiten zur automatischen DDC-Klassifizierung bzw. RVK-Klassifizierung von bibliografischen Titeldatensätzen und Volltextdokumenten. Bei den Entwicklungen handelt es sich unseres Wissens bislang um experimentelle und keine im ständigen Betrieb befindlichen Systeme. Auch das VZG-Projekt Colibri/DDC ist seit 2006 u. a. mit der automatischen DDC-Klassifizierung befasst. Die diesbezüglichen Untersuchungen und Entwicklungen dienen zur Beantwortung der Forschungsfrage: "Ist es möglich, eine inhaltlich stimmige DDC-Titelklassifikation aller GVK-PLUS-Titeldatensätze automatisch zu erzielen?"
    Date
    22. 1.2010 14:41:24
  5. Krauth, J.: Evaluation von Verfahren der automatischen Klassifikation (1983) 0.01
    0.009669521 = product of:
      0.058017123 = sum of:
        0.058017123 = weight(_text_:der in 111) [ClassicSimilarity], result of:
          0.058017123 = score(doc=111,freq=20.0), product of:
            0.09292302 = queryWeight, product of:
              2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
              0.04159925 = queryNorm
            0.6243568 = fieldWeight in 111, product of:
              4.472136 = tf(freq=20.0), with freq of:
                20.0 = termFreq=20.0
              2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
              0.0625 = fieldNorm(doc=111)
      0.16666667 = coord(1/6)
    
    Abstract
    Ein wichtiges Problem der automatischen Klassifikation ist die Frage der Bewertung der Ergebnisse von Klassifikationsverfahren. Hierunter fallen die Aspekte der Beurteilung der Güte von Klassifikationen, des Vergleichs von Klassifikationen, der Validität von Klassifikationen und der Stabilität von Klassifikationsverfahren. Es wird ein Überblick über die verschiedenen Ansätze gegeben
    Source
    Automatisierung in der Klassifikation. Proc. 7. Jahrestagung der Gesellschaft für Klassifikation (Teil 1), Königswinter, 5.-8.4.1983. Hrsg.: I. Dahlberg u.a
  6. Schulze, U.: Erfahrungen bei der Anwendung automatischer Klassifizierungsverfahren zur Inhaltsanalyse einer Dokumentenmenge (1978) 0.01
    0.008648682 = product of:
      0.05189209 = sum of:
        0.05189209 = weight(_text_:der in 83) [ClassicSimilarity], result of:
          0.05189209 = score(doc=83,freq=16.0), product of:
            0.09292302 = queryWeight, product of:
              2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
              0.04159925 = queryNorm
            0.5584417 = fieldWeight in 83, product of:
              4.0 = tf(freq=16.0), with freq of:
                16.0 = termFreq=16.0
              2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
              0.0625 = fieldNorm(doc=83)
      0.16666667 = coord(1/6)
    
    Abstract
    Die der Analyse zugrundeliegende Dokumentenmenge besteht aus 1.000 Entscheidungen des Bundesverfassungsgerichtes, deren volle Texte maschinenlesbar zur Verfügung standen. Vorgestellt werden die Anwendung eines iterativen Centroidverfahrens auf etwa 1.000 Wörter und die Anwendung eines Single-Linkage-Verfahrens in einer nicht-hierarchischen Variante, sowie die auf der Graphentheorie basierenden Verfahren und die verschiedener Ähnlichkeitsfunktionen und der Einfluß auf die Ergebnisse
    Source
    Kooperation in der Klassifikation I. Proc. der Sekt.1-3 der 2. Fachtagung der Gesellschaft für Klassifikation, Frankfurt-Hoechst, 6.-7.4.1978. Bearb.: W. Dahlberg
  7. Fuhr, N.: Klassifikationsverfahren bei der automatischen Indexierung (1983) 0.01
    0.008090101 = product of:
      0.048540607 = sum of:
        0.048540607 = weight(_text_:der in 7697) [ClassicSimilarity], result of:
          0.048540607 = score(doc=7697,freq=14.0), product of:
            0.09292302 = queryWeight, product of:
              2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
              0.04159925 = queryNorm
            0.5223744 = fieldWeight in 7697, product of:
              3.7416575 = tf(freq=14.0), with freq of:
                14.0 = termFreq=14.0
              2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
              0.0625 = fieldNorm(doc=7697)
      0.16666667 = coord(1/6)
    
    Abstract
    Nach einer kurzen Einführung in die Darmstädter Projekte WAI und AIR werden die folgenden Themen behandelt: Ein Ansatz zur automatischen Klassifikation. Statistische Relationen für die Klassifikation. Indexieren von Dokumenten als Spezialfall der automatischen Klassifikation. Klassifikation von Elementen der Relevanzbeschreibung. Klassifikation zur Verbesserung der Relevanzbeschreibungen. Automatische Dokumentklassifikation und Automatische Indexierung klassifizierter Dokumente. Das Projekt AIR wird in Zusammenarbeit mit der Datenbasis INKA-PHYS des Fachinformationszentrums Energie, Physik, Mathematik in Karlsruhe durchgeführt
    Source
    Automatisierung in der Klassifikation. Proc. 7. Jahrestagung der Gesellschaft für Klassifikation (Teil 1), Königswinter, 5.-8.4.1983. Hrsg.: I. Dahlberg u.a
  8. Panyr, J.: Automatische thematische Textklassifikation und ihre Interpretation in der Dokumentengrobrecherche (1980) 0.01
    0.008026649 = product of:
      0.048159894 = sum of:
        0.048159894 = weight(_text_:der in 100) [ClassicSimilarity], result of:
          0.048159894 = score(doc=100,freq=18.0), product of:
            0.09292302 = queryWeight, product of:
              2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
              0.04159925 = queryNorm
            0.5182773 = fieldWeight in 100, product of:
              4.2426405 = tf(freq=18.0), with freq of:
                18.0 = termFreq=18.0
              2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
              0.0546875 = fieldNorm(doc=100)
      0.16666667 = coord(1/6)
    
    Abstract
    Für die automatische Erschließung natürlich-sprachlicher Dokumente in einem Informationssystem wurde ein Verfahren zur automatischen thematischen hierarchischen Klassifikation der Texte entwickelt. Die dabei gewonnene Ordnungsstruktur (Begriffsnetz) wird beim Retrieval als Recherchehilfe engeboten. Die Klassifikation erfolgt in vier Stufen: Textindexierung, Prioritätsklassenbildung, Verknüpfung der begriffe und Vernetzung der Prioritätsklassen miteinander. Die so entstandenen Wichtigkeitsstufen sind die Hierarchieebenen der Klassifikation. Die während des Clusteringverfahrens erzeugten Begriffs- und Dokumenten-Gruppierungen bilden die Knoten des Klassifikationsnetzes. Die Verknüpfung zwischen den Knoten benachbarter Prioritätsklassen repräsentieren die Netzwege in diesem Netz. Die Abbildung der Suchfrage auf dieses Begriffsnetz wird zur Relevanzbeurteilung der wiedergewonnenen Texte benutzt
    Source
    Wissensstrukturen und Ordnungsmuster. Proc. der 4. Fachtagung der Gesellschaft für Klassifikation, Salzburg, 16.-19.4.1980. Red.: W. Dahlberg
  9. Pfister, J.: Clustering von Patent-Dokumenten am Beispiel der Datenbanken des Fachinformationszentrums Karlsruhe (2006) 0.01
    0.0074899783 = product of:
      0.04493987 = sum of:
        0.04493987 = weight(_text_:der in 5976) [ClassicSimilarity], result of:
          0.04493987 = score(doc=5976,freq=12.0), product of:
            0.09292302 = queryWeight, product of:
              2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
              0.04159925 = queryNorm
            0.4836247 = fieldWeight in 5976, product of:
              3.4641016 = tf(freq=12.0), with freq of:
                12.0 = termFreq=12.0
              2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
              0.0625 = fieldNorm(doc=5976)
      0.16666667 = coord(1/6)
    
    Abstract
    In diesem Artikel, der im Anwendungsbereich der Patentrecherche und Patentinformation angesiedelt ist, wird das automatische Gruppieren von Patentdokumenten - das so genannte Clustering - als ein Werkzeug zur Aufbereitung der Ergebnismenge einer Datenbankanfrage untersucht. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Evaluierung von drei Clustering-Verfahren mittels Nutzerbewertungen.
  10. Sommer, M.: Automatische Generierung von DDC-Notationen für Hochschulveröffentlichungen (2012) 0.01
    0.007252141 = product of:
      0.043512844 = sum of:
        0.043512844 = weight(_text_:der in 587) [ClassicSimilarity], result of:
          0.043512844 = score(doc=587,freq=20.0), product of:
            0.09292302 = queryWeight, product of:
              2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
              0.04159925 = queryNorm
            0.46826762 = fieldWeight in 587, product of:
              4.472136 = tf(freq=20.0), with freq of:
                20.0 = termFreq=20.0
              2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
              0.046875 = fieldNorm(doc=587)
      0.16666667 = coord(1/6)
    
    Abstract
    Das Thema dieser Bachelorarbeit ist die automatische Generierung von Notationen der Dewey-Dezimalklassifikation für Metadaten. Die Metadaten sind im Dublin-Core-Format und stammen vom Server für wissenschaftliche Schriften der Hochschule Hannover. Zu Beginn erfolgt eine allgemeine Einführung über die Methoden und Hauptanwendungsbereiche des automatischen Klassifizierens. Danach werden die Dewey-Dezimalklassifikation und der Prozess der Metadatengewinnung beschrieben. Der theoretische Teil endet mit der Beschreibung von zwei Projekten. In dem ersten Projekt wurde ebenfalls versucht Metadaten mit Notationen der Dewey-Dezimalklassifikation anzureichern. Das Ergebnis des zweiten Projekts ist eine Konkordanz zwischen der Schlagwortnormdatei und der Dewey-Dezimalklassifikation. Diese Konkordanz wurde im praktischen Teil dieser Arbeit dazu benutzt um automatisch Notationen der Dewey-Dezimalklassifikation zu vergeben.
  11. Schek, M.: Automatische Klassifizierung und Visualisierung im Archiv der Süddeutschen Zeitung (2005) 0.01
    0.007078839 = product of:
      0.042473033 = sum of:
        0.042473033 = weight(_text_:der in 4884) [ClassicSimilarity], result of:
          0.042473033 = score(doc=4884,freq=56.0), product of:
            0.09292302 = queryWeight, product of:
              2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
              0.04159925 = queryNorm
            0.4570776 = fieldWeight in 4884, product of:
              7.483315 = tf(freq=56.0), with freq of:
                56.0 = termFreq=56.0
              2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
              0.02734375 = fieldNorm(doc=4884)
      0.16666667 = coord(1/6)
    
    Abstract
    Die Süddeutsche Zeitung (SZ) verfügt seit ihrer Gründung 1945 über ein Pressearchiv, das die Texte der eigenen Redakteure und zahlreicher nationaler und internationaler Publikationen dokumentiert und auf Anfrage für Recherchezwecke bereitstellt. Die Einführung der EDV begann Anfang der 90er Jahre mit der digitalen Speicherung zunächst der SZ-Daten. Die technische Weiterentwicklung ab Mitte der 90er Jahre diente zwei Zielen: (1) dem vollständigen Wechsel von der Papierablage zur digitalen Speicherung und (2) dem Wandel von einer verlagsinternen Dokumentations- und Auskunftsstelle zu einem auch auf dem Markt vertretenen Informationsdienstleister. Um die dabei entstehenden Aufwände zu verteilen und gleichzeitig Synergieeffekte zwischen inhaltlich verwandten Archiven zu erschließen, gründeten der Süddeutsche Verlag und der Bayerische Rundfunk im Jahr 1998 die Dokumentations- und Informationszentrum (DIZ) München GmbH, in der die Pressearchive der beiden Gesellschafter und das Bildarchiv des Süddeutschen Verlags zusammengeführt wurden. Die gemeinsam entwickelte Pressedatenbank ermöglichte das standortübergreifende Lektorat, die browserbasierte Recherche für Redakteure und externe Kunden im Intraund Internet und die kundenspezifischen Content Feeds für Verlage, Rundfunkanstalten und Portale. Die DIZPressedatenbank enthält zur Zeit 6,9 Millionen Artikel, die jeweils als HTML oder PDF abrufbar sind. Täglich kommen ca. 3.500 Artikel hinzu, von denen ca. 1.000 lektoriert werden. Das Lektorat erfolgt im DIZ nicht durch die Vergabe von Schlagwörtern am Dokument, sondern durch die Verlinkung der Artikel mit "virtuellen Mappen", den Dossiers. Diese stellen die elektronische Repräsentation einer Papiermappe dar und sind das zentrale Erschließungsobjekt. Im Gegensatz zu statischen Klassifikationssystemen ist die Dossierstruktur dynamisch und aufkommensabhängig, d.h. neue Dossiers werden hauptsächlich anhand der aktuellen Berichterstattung erstellt. Insgesamt enthält die DIZ-Pressedatenbank ca. 90.000 Dossiers, davon sind 68.000 Sachthemen (Topics), Personen und Institutionen. Die Dossiers sind untereinander zum "DIZ-Wissensnetz" verlinkt.
    DIZ definiert das Wissensnetz als Alleinstellungsmerkmal und wendet beträchtliche personelle Ressourcen für die Aktualisierung und Oualitätssicherung der Dossiers auf. Nach der Umstellung auf den komplett digitalisierten Workflow im April 2001 identifizierte DIZ vier Ansatzpunkte, wie die Aufwände auf der Inputseite (Lektorat) zu optimieren sind und gleichzeitig auf der Outputseite (Recherche) das Wissensnetz besser zu vermarkten ist: 1. (Teil-)Automatische Klassifizierung von Pressetexten (Vorschlagwesen) 2. Visualisierung des Wissensnetzes (Topic Mapping) 3. (Voll-)Automatische Klassifizierung und Optimierung des Wissensnetzes 4. Neue Retrievalmöglichkeiten (Clustering, Konzeptsuche) Die Projekte 1 und 2 "Automatische Klassifizierung und Visualisierung" starteten zuerst und wurden beschleunigt durch zwei Entwicklungen: - Der Bayerische Rundfunk (BR), ursprünglich Mitbegründer und 50%-Gesellschafter der DIZ München GmbH, entschloss sich aus strategischen Gründen, zum Ende 2003 aus der Kooperation auszusteigen. - Die Medienkrise, hervorgerufen durch den massiven Rückgang der Anzeigenerlöse, erforderte auch im Süddeutschen Verlag massive Einsparungen und die Suche nach neuen Erlösquellen. Beides führte dazu, dass die Kapazitäten im Bereich Pressedokumentation von ursprünglich rund 20 (nur SZ, ohne BR-Anteil) auf rund 13 zum 1. Januar 2004 sanken und gleichzeitig die Aufwände für die Pflege des Wissensnetzes unter verstärkten Rechtfertigungsdruck gerieten. Für die Projekte 1 und 2 ergaben sich daraus drei quantitative und qualitative Ziele: - Produktivitätssteigerung im Lektorat - Konsistenzverbesserung im Lektorat - Bessere Vermarktung und intensivere Nutzung der Dossiers in der Recherche Alle drei genannten Ziele konnten erreicht werden, wobei insbesondere die Produktivität im Lektorat gestiegen ist. Die Projekte 1 und 2 "Automatische Klassifizierung und Visualisierung" sind seit Anfang 2004 erfolgreich abgeschlossen. Die Folgeprojekte 3 und 4 laufen seit Mitte 2004 und sollen bis Mitte 2005 abgeschlossen sein. Im folgenden wird in Abschnitt 2 die Produktauswahl und Arbeitsweise der Automatischen Klassifizierung beschrieben. Abschnitt 3 schildert den Einsatz der Wissensnetz-Visualisierung in Lektorat und Recherche. Abschnitt 4 fasst die Ergebnisse der Projekte 1 und 2 zusammen und gibt einen Ausblick auf die Ziele der Projekte 3 und 4.
  12. Reiner, U.: VZG-Projekt Colibri : Bewertung von automatisch DDC-klassifizierten Titeldatensätzen der Deutschen Nationalbibliothek (DNB) (2009) 0.01
    0.006890594 = product of:
      0.041343562 = sum of:
        0.041343562 = weight(_text_:der in 2675) [ClassicSimilarity], result of:
          0.041343562 = score(doc=2675,freq=26.0), product of:
            0.09292302 = queryWeight, product of:
              2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
              0.04159925 = queryNorm
            0.4449227 = fieldWeight in 2675, product of:
              5.0990195 = tf(freq=26.0), with freq of:
                26.0 = termFreq=26.0
              2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
              0.0390625 = fieldNorm(doc=2675)
      0.16666667 = coord(1/6)
    
    Abstract
    Das VZG-Projekt Colibri/DDC beschäftigt sich seit 2003 mit automatischen Verfahren zur Dewey-Dezimalklassifikation (Dewey Decimal Classification, kurz DDC). Ziel des Projektes ist eine einheitliche DDC-Erschließung von bibliografischen Titeldatensätzen und eine Unterstützung der DDC-Expert(inn)en und DDC-Laien, z. B. bei der Analyse und Synthese von DDC-Notationen und deren Qualitätskontrolle und der DDC-basierten Suche. Der vorliegende Bericht konzentriert sich auf die erste größere automatische DDC-Klassifizierung und erste automatische und intellektuelle Bewertung mit der Klassifizierungskomponente vc_dcl1. Grundlage hierfür waren die von der Deutschen Nationabibliothek (DNB) im November 2007 zur Verfügung gestellten 25.653 Titeldatensätze (12 Wochen-/Monatslieferungen) der Deutschen Nationalbibliografie der Reihen A, B und H. Nach Erläuterung der automatischen DDC-Klassifizierung und automatischen Bewertung in Kapitel 2 wird in Kapitel 3 auf den DNB-Bericht "Colibri_Auswertung_DDC_Endbericht_Sommer_2008" eingegangen. Es werden Sachverhalte geklärt und Fragen gestellt, deren Antworten die Weichen für den Verlauf der weiteren Klassifizierungstests stellen werden. Über das Kapitel 3 hinaus führende weitergehende Betrachtungen und Gedanken zur Fortführung der automatischen DDC-Klassifizierung werden in Kapitel 4 angestellt. Der Bericht dient dem vertieften Verständnis für die automatischen Verfahren.
  13. Bollmann, P.; Konrad, E.; Schneider, H.-J.; Zuse, H.: Anwendung automatischer Klassifikationsverfahren mit dem System FAKYR (1978) 0.01
    0.006837384 = product of:
      0.0410243 = sum of:
        0.0410243 = weight(_text_:der in 82) [ClassicSimilarity], result of:
          0.0410243 = score(doc=82,freq=10.0), product of:
            0.09292302 = queryWeight, product of:
              2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
              0.04159925 = queryNorm
            0.44148692 = fieldWeight in 82, product of:
              3.1622777 = tf(freq=10.0), with freq of:
                10.0 = termFreq=10.0
              2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
              0.0625 = fieldNorm(doc=82)
      0.16666667 = coord(1/6)
    
    Abstract
    Es wird ein Verfahren zum Vergelich von Klassifikationen vorgestellt. Es gestattet, die Abweichungen zwischen zwei Klassifikationen zu lokalisieren und erleichtert so die intellektuelle Kontrolle. Das Verfahren ist als Baustein des Systems FAKYR implementiert. Es wird auf Klassifikationen angeandt, die durch graphentheoretische Verfahren entstanden sind. Zunächst wird gezeigt, wie die Veränderung des Schnittes das Klassifikationsergebnis beeinflußt, anschließend wird das Vergleichsverfahren bei der automatischen Erstellung zweisprachiger Termklassen benutzt
    Source
    Kooperation in der Klassifikation I. Proc. der Sekt.1-3 der 2. Fachtagung der Gesellschaft für Klassifikation, Frankfurt-Hoechst, 6.-7.4.1978. Bearb.: W. Dahlberg
  14. Jersek, T.: Automatische DDC-Klassifizierung mit Lingo : Vorgehensweise und Ergebnisse (2012) 0.01
    0.006837384 = product of:
      0.0410243 = sum of:
        0.0410243 = weight(_text_:der in 122) [ClassicSimilarity], result of:
          0.0410243 = score(doc=122,freq=10.0), product of:
            0.09292302 = queryWeight, product of:
              2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
              0.04159925 = queryNorm
            0.44148692 = fieldWeight in 122, product of:
              3.1622777 = tf(freq=10.0), with freq of:
                10.0 = termFreq=10.0
              2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
              0.0625 = fieldNorm(doc=122)
      0.16666667 = coord(1/6)
    
    Abstract
    Die Arbeit befasst sich mit der Realisierung und der Durchführung einer automatischen DDCKlassifizierung durch das Indexierungssystem Lingo. Dies geschieht durch die Einbeziehung von Relationen des DFG-Projektes CrissCross, anhand derer Lingo bibliographische Titeldatensätze automatisch klassifiziert. Der dabei verwendete Ansatz wird mit dem üblichen methodischen Vorgehen bei automatischen Klassifizierungssystemen verglichen. Das Klassifizierungsverfahren wird daraufhin anhand einer Testkollektion von bibliographischen Titeldatensätzen der Deutschen Nationalbibliothek (DNB) getestet. Es folgt eine Diskussion der Ergebnisse und eine Bewertung des Klassifizierungssystems.
  15. Walther, R.: Möglichkeiten und Grenzen automatischer Klassifikationen von Web-Dokumenten (2001) 0.01
    0.006553731 = product of:
      0.039322384 = sum of:
        0.039322384 = weight(_text_:der in 1562) [ClassicSimilarity], result of:
          0.039322384 = score(doc=1562,freq=12.0), product of:
            0.09292302 = queryWeight, product of:
              2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
              0.04159925 = queryNorm
            0.4231716 = fieldWeight in 1562, product of:
              3.4641016 = tf(freq=12.0), with freq of:
                12.0 = termFreq=12.0
              2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
              0.0546875 = fieldNorm(doc=1562)
      0.16666667 = coord(1/6)
    
    Abstract
    Automatische Klassifikationen von Web- und andern Textdokumenten ermöglichen es, betriebsinterne und externe Informationen geordnet zugänglich zu machen. Die Forschung zur automatischen Klassifikation hat sich in den letzten Jahren intensiviert. Das Resultat sind verschiedenen Methoden, die heute in der Praxis einzeln oder kombiniert für die Klassifikation im Einsatz sind. In der vorliegenden Lizenziatsarbeit werden neben allgemeinen Grundsätzen einige Methoden zur automatischen Klassifikation genauer betrachtet und ihre Möglichkeiten und Grenzen erörtert. Daneben erfolgt die Präsentation der Resultate aus einer Umfrage bei Anbieterrfirmen von Softwarelösungen zur automatische Klassifikation von Text-Dokumenten. Die Ausführungen dienen der myax internet AG als Basis, ein eigenes Klassifikations-Produkt zu entwickeln
    Footnote
    Lizenziatsarbeit an der Rechts- und Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät der Universität Bern, Institut für Wirtschaftsinformatik (Prof. G. Knolmayer)
  16. Reiner, U.: Automatic analysis of DDC notations (2007) 0.01
    0.006486512 = product of:
      0.03891907 = sum of:
        0.03891907 = weight(_text_:der in 118) [ClassicSimilarity], result of:
          0.03891907 = score(doc=118,freq=4.0), product of:
            0.09292302 = queryWeight, product of:
              2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
              0.04159925 = queryNorm
            0.4188313 = fieldWeight in 118, product of:
              2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
                4.0 = termFreq=4.0
              2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
              0.09375 = fieldNorm(doc=118)
      0.16666667 = coord(1/6)
    
    Content
    Vortrag während der EDUG-Konferenz der European DDC users' group am 11.06.2007 in Bern.
  17. Groß, T.; Faden, M.: Automatische Indexierung elektronischer Dokumente an der Deutschen Zentralbibliothek für Wirtschaftswissenschaften : Bericht über die Jahrestagung der Internationalen Buchwissenschaftlichen Gesellschaft (2010) 0.01
    0.0063037556 = product of:
      0.037822533 = sum of:
        0.037822533 = weight(_text_:der in 4051) [ClassicSimilarity], result of:
          0.037822533 = score(doc=4051,freq=34.0), product of:
            0.09292302 = queryWeight, product of:
              2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
              0.04159925 = queryNorm
            0.40703082 = fieldWeight in 4051, product of:
              5.8309517 = tf(freq=34.0), with freq of:
                34.0 = termFreq=34.0
              2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
              0.03125 = fieldNorm(doc=4051)
      0.16666667 = coord(1/6)
    
    Abstract
    Die zunehmende Verfügbarmachung digitaler Informationen in den letzten Jahren sowie die Aussicht auf ein weiteres Ansteigen der sogenannten Datenflut kumulieren in einem grundlegenden, sich weiter verstärkenden Informationsstrukturierungsproblem. Die stetige Zunahme von digitalen Informationsressourcen im World Wide Web sichert zwar jederzeit und ortsungebunden den Zugriff auf verschiedene Informationen; offen bleibt der strukturierte Zugang, insbesondere zu wissenschaftlichen Ressourcen. Angesichts der steigenden Anzahl elektronischer Inhalte und vor dem Hintergrund stagnierender bzw. knapper werdender personeller Ressourcen in der Sacherschließun schafft keine Bibliothek bzw. kein Bibliotheksverbund es mehr, weder aktuell noch zukünftig, alle digitalen Daten zu erfassen, zu strukturieren und zueinander in Beziehung zu setzen. In der Informationsgesellschaft des 21. Jahrhunderts wird es aber zunehmend wichtiger, die in der Flut verschwundenen wissenschaftlichen Informationen zeitnah, angemessen und vollständig zu strukturieren und somit als Basis für eine Wissensgenerierung wieder nutzbar zu machen. Eine normierte Inhaltserschließung digitaler Informationsressourcen ist deshalb für die Deutsche Zentralbibliothek für Wirtschaftswissenschaften (ZBW) als wichtige Informationsinfrastruktureinrichtung in diesem Bereich ein entscheidender und auch erfolgskritischer Aspekt im Wettbewerb mit anderen Informationsdienstleistern. Weil die traditionelle intellektuelle Sacherschließung aber nicht beliebig skalierbar ist - mit dem Anstieg der Zahl an Online-Dokumenten steigt proportional auch der personelle Ressourcenbedarf an Fachreferenten, wenn ein gewisser Qualitätsstandard gehalten werden soll - bedarf es zukünftig anderer Sacherschließungsverfahren. Automatisierte Verschlagwortungsmethoden werden dabei als einzige Möglichkeit angesehen, die bibliothekarische Sacherschließung auch im digitalen Zeitalter zukunftsfest auszugestalten. Zudem können maschinelle Ansätze dazu beitragen, die Heterogenitäten (Indexierungsinkonsistenzen) zwischen den einzelnen Sacherschließer zu nivellieren, und somit zu einer homogeneren Erschließung des Bibliotheksbestandes beitragen.
    Mit der Anfang 2010 begonnen Implementierung und Ergebnisevaluierung des automatischen Indexierungsverfahrens "Decisiv Categorization" der Firma Recommind soll das hier skizzierte Informationsstrukturierungsproblem in zwei Schritten gelöst werden. Kurz- bis mittelfristig soll die intellektuelle Indexierung durch ein semiautomatisches Verfahren6 unterstützt werden. Mittel- bis langfristig soll das maschinelle Verfahren, aufbauend auf einem entsprechenden Training, in die Lage versetzt werden, sowohl im Hause vorliegende Dokumente vollautomatisch zu indexieren als auch ZBW-fremde digitale Informationsressourcen zu verschlagworten bzw. zu klassifizieren, um sie in einem gemeinsamen Suchraum auffindbar machen zu können. Im Anschluss an diese Einleitung werden die ersten Ansätze maschineller Sacherschließung an der ZBW (2001-2004) und deren Ergebnisse und Problemlagen aufgezeigt. Danach werden die Rahmenbedingungen (Projektauftrag und -ziel) für eine Wiederaufnahme des Vorhabens im Jahre 2009 aufgezeigt, gefolgt von einer Darstellung der Funktionsweise der Recommind-Technologie und deren Einsatz im Rahmen der Sacherschließung von Online-Dokumenten mit einem Thesaurus. Schwerpunkt dieser Abhandlung bilden im Anschluss daran die Evaluierungsmöglichkeiten automatischer Indexierungsansätze sowie die aktuellen Ergebnisse und zentralen Erkenntnisse des Einsatzes im Kontext der ZBW. Das Fazit beschreibt die entsprechenden Schlussfolgerungen aus den erzielten Ergebnissen sowie den Ausblick auf das weitere Vorgehen.
  18. Fangmeyer, H.; Gloden, R.: Bewertung und Vergleich von Klassifikationsergebnissen bei automatischen Verfahren (1978) 0.01
    0.006115542 = product of:
      0.03669325 = sum of:
        0.03669325 = weight(_text_:der in 81) [ClassicSimilarity], result of:
          0.03669325 = score(doc=81,freq=8.0), product of:
            0.09292302 = queryWeight, product of:
              2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
              0.04159925 = queryNorm
            0.3948779 = fieldWeight in 81, product of:
              2.828427 = tf(freq=8.0), with freq of:
                8.0 = termFreq=8.0
              2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
              0.0625 = fieldNorm(doc=81)
      0.16666667 = coord(1/6)
    
    Source
    Kooperation in der Klassifikation I. Proc. der Sekt.1-3 der 2. Fachtagung der Gesellschaft für Klassifikation, Frankfurt-Hoechst, 6.-7.4.1978. Bearb.: W. Dahlberg
  19. Koch, T.: Nutzung von Klassifikationssystemen zur verbesserten Beschreibung, Organisation und Suche von Internetressourcen (1998) 0.01
    0.006115542 = product of:
      0.03669325 = sum of:
        0.03669325 = weight(_text_:der in 1030) [ClassicSimilarity], result of:
          0.03669325 = score(doc=1030,freq=8.0), product of:
            0.09292302 = queryWeight, product of:
              2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
              0.04159925 = queryNorm
            0.3948779 = fieldWeight in 1030, product of:
              2.828427 = tf(freq=8.0), with freq of:
                8.0 = termFreq=8.0
              2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
              0.0625 = fieldNorm(doc=1030)
      0.16666667 = coord(1/6)
    
    Abstract
    In den ersten Jahren der Internetdienste wurde auf Klassifikationen weitgehend verzichtet. Viele Anbieter argumentierten, daß diese wie auch andere Metadaten von der Entwicklung aufgrund der Volltextindices überholt sind. Inzwischen hat sich das Blatt gewendet: Die meisten der großen Suchdienste bieten eine mehr oder minder ausgefeilte Klassifikation an. eine Reihe von Internetdiensten verwendet etablierte Bibliotheksklassifikationssysteme; deren Einsatzbereiche, die Vor- und Nachteile sowie Anwendungsbeispiele sind Thema dieses Aufsatzes
  20. Puzicha, J.: Informationen finden! : Intelligente Suchmaschinentechnologie & automatische Kategorisierung (2007) 0.01
    0.006067576 = product of:
      0.036405455 = sum of:
        0.036405455 = weight(_text_:der in 2817) [ClassicSimilarity], result of:
          0.036405455 = score(doc=2817,freq=14.0), product of:
            0.09292302 = queryWeight, product of:
              2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
              0.04159925 = queryNorm
            0.3917808 = fieldWeight in 2817, product of:
              3.7416575 = tf(freq=14.0), with freq of:
                14.0 = termFreq=14.0
              2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
              0.046875 = fieldNorm(doc=2817)
      0.16666667 = coord(1/6)
    
    Abstract
    Wie in diesem Text erläutert wurde, ist die Effektivität von Such- und Klassifizierungssystemen durch folgendes bestimmt: 1) den Arbeitsauftrag, 2) die Genauigkeit des Systems, 3) den zu erreichenden Automatisierungsgrad, 4) die Einfachheit der Integration in bereits vorhandene Systeme. Diese Kriterien gehen davon aus, dass jedes System, unabhängig von der Technologie, in der Lage ist, Grundvoraussetzungen des Produkts in Bezug auf Funktionalität, Skalierbarkeit und Input-Methode zu erfüllen. Diese Produkteigenschaften sind in der Recommind Produktliteratur genauer erläutert. Von diesen Fähigkeiten ausgehend sollte die vorhergehende Diskussion jedoch einige klare Trends aufgezeigt haben. Es ist nicht überraschend, dass jüngere Entwicklungen im Maschine Learning und anderen Bereichen der Informatik einen theoretischen Ausgangspunkt für die Entwicklung von Suchmaschinen- und Klassifizierungstechnologie haben. Besonders jüngste Fortschritte bei den statistischen Methoden (PLSA) und anderen mathematischen Werkzeugen (SVMs) haben eine Ergebnisqualität auf Durchbruchsniveau erreicht. Dazu kommt noch die Flexibilität in der Anwendung durch Selbsttraining und Kategorienerkennen von PLSA-Systemen, wie auch eine neue Generation von vorher unerreichten Produktivitätsverbesserungen.
    Content
    Technical Whitepaper - Grundlagen der Informationsgewinnung