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  1. Dubin, D.: Dimensions and discriminability (1998) 0.00 
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    22. 9.1997 19:16:05
  2. Automatic classification research at OCLC (2002) 0.00 
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  3. Jenkins, C.: Automatic classification of Web resources using Java and Dewey Decimal Classification (1998) 0.00 
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    1. 8.1996 22:08:06
  4. Yoon, Y.; Lee, C.; Lee, G.G.: ¬An effective procedure for constructing a hierarchical text classification system (2006) 0.00 
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    22. 7.2006 16:24:52
  5. Yi, K.: Automatic text classification using library classification schemes : trends, issues and challenges (2007) 0.00 
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    22. 9.2008 18:31:54
  6. Koch, T.; Vizine-Goetz, D.: DDC and knowledge organization in the digital library : Research and development. Demonstration pages (1999) 0.00 
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    Abstract
    Der Workshop gibt einen Einblick in die aktuelle Forschung und Entwicklung zur Wissensorganisation in digitalen Bibliotheken. Diane Vizine-Goetz vom OCLC Office of Research in Dublin, Ohio, stellt die Forschungsprojekte von OCLC zur Anpassung und Weiterentwicklung der Dewey Decimal Classification als Wissensorganisationsinstrument fuer grosse digitale Dokumentensammlungen vor. Traugott Koch, NetLab, Universität Lund in Schweden, demonstriert die Ansätze und Lösungen des EU-Projekts DESIRE zum Einsatz von intellektueller und vor allem automatischer Klassifikation in Fachinformationsdiensten im Internet.
  7. Panyr, J.: Vektorraum-Modell und Clusteranalyse in Information-Retrieval-Systemen (1987) 0.00 
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    Abstract
    Ausgehend von theoretischen Indexierungsansätzen wird das klassische Vektorraum-Modell für automatische Indexierung (mit dem Trennschärfen-Modell) erläutert. Das Clustering in Information-Retrieval-Systemem wird als eine natürliche logische Folge aus diesem Modell aufgefaßt und in allen seinen Ausprägungen (d.h. als Dokumenten-, Term- oder Dokumenten- und Termklassifikation) behandelt. Anschließend werden die Suchstrategien in vorklassifizierten Dokumentenbeständen (Clustersuche) detailliert beschrieben. Zum Schluß wird noch die sinnvolle Anwendung der Clusteranalyse in Information-Retrieval-Systemen kurz diskutiert
  8. Brückner, T.; Dambeck, H.: Sortierautomaten : Grundlagen der Textklassifizierung (2003) 0.00 
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  9. Oberhauser, O.: Automatisches Klassifizieren : Verfahren zur Erschließung elektronischer Dokumente (2004) 0.00 
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    Abstract
    Automatisches Klassifizieren von Textdokumenten bedeutet die maschinelle Zuordnung jeweils einer oder mehrerer Notationen eines vorgegebenen Klassifikationssystems zu natürlich-sprachlichen Texten mithilfe eines geeigneten Algorithmus. In der vorliegenden Arbeit wird in Form einer umfassenden Literaturstudie ein aktueller Kenntnisstand zu den Ein-satzmöglichkeiten des automatischen Klassifizierens für die sachliche Erschliessung von elektronischen Dokumenten, insbesondere von Web-Ressourcen, erarbeitet. Dies betrifft zum einen den methodischen Aspekt und zum anderen die in relevanten Projekten und Anwendungen gewonnenen Erfahrungen. In methodischer Hinsicht gelten heute statistische Verfahren, die auf dem maschinellen Lernen basieren und auf der Grundlage bereits klassifizierter Beispieldokumente ein Modell - einen "Klassifikator" - erstellen, das zur Klassifizierung neuer Dokumente verwendet werden kann, als "state-of-the-art". Die vier in den 1990er Jahren an den Universitäten Lund, Wolverhampton und Oldenburg sowie bei OCLC (Dublin, OH) durchgeführten "grossen" Projekte zum automatischen Klassifizieren von Web-Ressourcen, die in dieser Arbeit ausführlich analysiert werden, arbeiteten allerdings noch mit einfacheren bzw. älteren methodischen Ansätzen. Diese Projekte bedeuten insbesondere aufgrund ihrer Verwendung etablierter bibliothekarischer Klassifikationssysteme einen wichtigen Erfahrungsgewinn, selbst wenn sie bisher nicht zu permanenten und qualitativ zufriedenstellenden Diensten für die Erschliessung elektronischer Ressourcen geführt haben. Die Analyse der weiteren einschlägigen Anwendungen und Projekte lässt erkennen, dass derzeit in den Bereichen Patent- und Mediendokumentation die aktivsten Bestrebungen bestehen, Systeme für die automatische klassifikatorische Erschliessung elektronischer Dokumente im laufenden operativen Betrieb einzusetzen. Dabei dominieren jedoch halbautomatische Systeme, die menschliche Bearbeiter durch Klassifizierungsvorschläge unterstützen, da die gegenwärtig erreichbare Klassifizierungsgüte für eine Vollautomatisierung meist noch nicht ausreicht. Weitere interessante Anwendungen und Projekte finden sich im Bereich von Web-Portalen, Suchmaschinen und (kommerziellen) Informationsdiensten, während sich etwa im Bibliothekswesen kaum nennenswertes Interesse an einer automatischen Klassifizierung von Büchern bzw. bibliographischen Datensätzen registrieren lässt. Die Studie schliesst mit einer Diskussion der wichtigsten Projekte und Anwendungen sowie einiger im Zusammenhang mit dem automatischen Klassifizieren relevanter Fragestellungen und Themen.
  10. Yi, K.: Challenges in automated classification using library classification schemes (2006) 0.00 
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    Content
    Vortrag anlässlich der 72ND IFLA General Conference and Council, 20-24 August 2006, Seoul, Korea
  11. Illing, S.: Automatisiertes klinisches Codieren (2021) 0.00 
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    Abstract
    Die in diesem Artikel vorgestellte Bachelorarbeit behandelt die Ergebnisse einer Shared Task im Bereich eHealth. Es wird untersucht, ob die Klassifikationsgenauigkeit ausgewählter klinischer Codiersysteme durch den Einsatz von Ensemble-Methoden verbessert werden kann. Entscheidend dafür sind die Werte der Evaluationsmaße Mean Average Precision und F1-Maß.
  12. Liu, R.-L.: Context recognition for hierarchical text classification (2009) 0.00 
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    Date
    22. 3.2009 19:11:54
  13. Zhu, W.Z.; Allen, R.B.: Document clustering using the LSI subspace signature model (2013) 0.00 
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    23. 3.2013 13:22:36
  14. Egbert, J.; Biber, D.; Davies, M.: Developing a bottom-up, user-based method of web register classification (2015) 0.00 
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    4. 8.2015 19:22:04
  15. Wille, J.: Automatisches Klassifizieren bibliographischer Beschreibungsdaten : Vorgehensweise und Ergebnisse (2006) 0.00 
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    Abstract
    Diese Arbeit befasst sich mit den praktischen Aspekten des Automatischen Klassifizierens bibliographischer Referenzdaten. Im Vordergrund steht die konkrete Vorgehensweise anhand des eigens zu diesem Zweck entwickelten Open Source-Programms COBRA "Classification Of Bibliographic Records, Automatic". Es werden die Rahmenbedingungen und Parameter f¨ur einen Einsatz im bibliothekarischen Umfeld geklärt. Schließlich erfolgt eine Auswertung von Klassifizierungsergebnissen am Beispiel sozialwissenschaftlicher Daten aus der Datenbank SOLIS.
  16. Mengle, S.; Goharian, N.: Passage detection using text classification (2009) 0.00 
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    Date
    28.10.2013 19:22:57
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    Date
    12. 9.2004 9:56:22

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