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  • × theme_ss:"Formalerschließung"
  • × year_i:[2020 TO 2030}
  1. Lackner, K.; Schilhan, L.: ¬Der Einzug der EDV im österreichischen Bibliothekswesen am Beispiel der Universitätsbibliothek Graz (2022) 0.01 
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    Abstract
    Durch den Einsatz von EDV-Systemen kam es ab den 1970er Jahren zu einem radikalen Wandel in der Benutzung und Verwaltung von Universitätsbibliotheken. Die Universitätsbibliothek Graz war die erste Bibliothek in Österreich, die ein elektronisches Bibliothekssystem entwickelte und einsetzte, womit sie zu den Vorreitern in Europa zählte. Dieser Artikel liefert einen historischen Überblick über die Anfänge, die Entwicklung und Verbreitung der elektronischen Bibliothekssysteme im Allgemeinen sowie an der Universitätsbibliothek Graz im Speziellen. Vorgestellt werden die im Lauf der Jahrzehnte an der UB Graz eingesetzten Bibliothekssysteme GRIBS, EMILE, FBInfo, BIBOS, ALEPH und ALMA sowie die Entwicklung von den ersten Online- über die CD-ROM-Datenbanken bis hin zum modernen Datenbank-Retrieval.
  2. Menzel, S.; Schnaitter, H.; Zinck, J.; Petras, V.; Neudecker, C.; Labusch, K.; Leitner, E.; Rehm, G.: Named Entity Linking mit Wikidata und GND : das Potenzial handkuratierter und strukturierter Datenquellen für die semantische Anreicherung von Volltexten (2021) 0.01 
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    Abstract
    Named Entities (benannte Entitäten) - wie Personen, Organisationen, Orte, Ereignisse und Werke - sind wichtige inhaltstragende Komponenten eines Dokuments und sind daher maßgeblich für eine gute inhaltliche Erschließung. Die Erkennung von Named Entities, deren Auszeichnung (Annotation) und Verfügbarmachung für die Suche sind wichtige Instrumente, um Anwendungen wie z. B. die inhaltliche oder semantische Suche in Texten, dokumentübergreifende Kontextualisierung oder das automatische Textzusammenfassen zu verbessern. Inhaltlich präzise und nachhaltig erschlossen werden die erkannten Named Entities eines Dokuments allerdings erst, wenn sie mit einer oder mehreren Quellen verknüpft werden (Grundprinzip von Linked Data, Berners-Lee 2006), die die Entität eindeutig identifizieren und gegenüber gleichlautenden Entitäten disambiguieren (vergleiche z. B. Berlin als Hauptstadt Deutschlands mit dem Komponisten Irving Berlin). Dazu wird die im Dokument erkannte Entität mit dem Entitätseintrag einer Normdatei oder einer anderen zuvor festgelegten Wissensbasis (z. B. Gazetteer für geografische Entitäten) verknüpft, gewöhnlich über den persistenten Identifikator der jeweiligen Wissensbasis oder Normdatei. Durch die Verknüpfung mit einer Normdatei erfolgt nicht nur die Disambiguierung und Identifikation der Entität, sondern es wird dadurch auch Interoperabilität zu anderen Systemen hergestellt, in denen die gleiche Normdatei benutzt wird, z. B. die Suche nach der Hauptstadt Berlin in verschiedenen Datenbanken bzw. Portalen. Die Entitätenverknüpfung (Named Entity Linking, NEL) hat zudem den Vorteil, dass die Normdateien oftmals Relationen zwischen Entitäten enthalten, sodass Dokumente, in denen Named Entities erkannt wurden, zusätzlich auch im Kontext einer größeren Netzwerkstruktur von Entitäten verortet und suchbar gemacht werden können
  3. Morris, V.: Automated language identification of bibliographic resources (2020) 0.01 
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    Date
    2. 3.2020 19:04:22
  4. Das, S.; Paik, J.H.: Gender tagging of named entities using retrieval-assisted multi-context aggregation : an unsupervised approach (2023) 0.01 
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    22. 3.2023 12:00:14
  5. Kim, J.(im); Kim, J.(enna): Effect of forename string on author name disambiguation (2020) 0.01 
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    11. 7.2020 13:22:58
  6. Zhang, L.; Lu, W.; Yang, J.: LAGOS-AND : a large gold standard dataset for scholarly author name disambiguation (2023) 0.01 
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    22. 1.2023 18:40:36

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