Search (3 results, page 1 of 1)

0.01936743 = product of:
  0.05810229 = sum of:
    0.006984316 = weight(_text_:in in 4884) [ClassicSimilarity], result of:
      0.006984316 = score(doc=4884,freq=10.0), product of:
        0.059380736 = queryWeight, product of:
          1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
          0.043654136 = queryNorm
        0.11761922 = fieldWeight in 4884, product of:
          3.1622777 = tf(freq=10.0), with freq of:
            10.0 = termFreq=10.0
          1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
          0.02734375 = fieldNorm(doc=4884)
    0.051117975 = weight(_text_:und in 4884) [ClassicSimilarity], result of:
      0.051117975 = score(doc=4884,freq=76.0), product of:
        0.09675359 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.043654136 = queryNorm
        0.5283316 = fieldWeight in 4884, product of:
          8.717798 = tf(freq=76.0), with freq of:
            76.0 = termFreq=76.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.02734375 = fieldNorm(doc=4884)
  0.33333334 = coord(2/6)

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.

Theme

Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval

0.014895529 = product of:
  0.044686586 = sum of:
    0.007982075 = weight(_text_:in in 6043) [ClassicSimilarity], result of:
      0.007982075 = score(doc=6043,freq=10.0), product of:
        0.059380736 = queryWeight, product of:
          1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
          0.043654136 = queryNorm
        0.13442196 = fieldWeight in 6043, product of:
          3.1622777 = tf(freq=10.0), with freq of:
            10.0 = termFreq=10.0
          1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
          0.03125 = fieldNorm(doc=6043)
    0.03670451 = weight(_text_:und in 6043) [ClassicSimilarity], result of:
      0.03670451 = score(doc=6043,freq=30.0), product of:
        0.09675359 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.043654136 = queryNorm
        0.3793607 = fieldWeight in 6043, product of:
          5.477226 = tf(freq=30.0), with freq of:
            30.0 = termFreq=30.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.03125 = fieldNorm(doc=6043)
  0.33333334 = coord(2/6)

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 für Recherchezwecke bereitstellt. Die DIZ-Pressedatenbank (www.medienport.de) ermöglicht die browserbasierte Recherche für Redakteure und externe Kunden im Intra- und Internet und die kundenspezifischen Content Feeds für Verlage, Rundfunkanstalten und Portale. Die DIZ-Pressedatenbank enthält z. Zt. 7,8 Millionen Artikel, die jeweils als HTML oder PDF abrufbar sind. Täglich kommen ca. 3.500 Artikel hinzu, von denen ca. 1.000 durch Dokumentare inhaltlich erschlossen werden. Die Informationserschließung erfolgt im DIZ nicht durch die Vergabe von Schlagwörtern am Dokument, sondern durch die Verlinkung der Artikel mit "virtuellen Mappen", den Dossiers. Insgesamt enthält die DIZ-Pressedatenbank ca. 90.000 Dossiers, die untereinander zum "DIZ-Wissensnetz" verlinkt sind. DIZ definiert das Wissensnetz als Alleinstellungsmerkmal und wendet beträchtliche personelle Ressourcen für die Aktualisierung und Qualitätssicherung der Dossiers auf. Im Zuge der Medienkrise mussten sich DIZ der Herausforderung stellen, bei sinkenden Lektoratskapazitäten die Qualität der Informationserschließung im Input zu erhalten. Auf der Outputseite gilt es, eine anspruchsvolle Zielgruppe - u.a. die Redakteure der Süddeutschen Zeitung - passgenau und zeitnah mit den Informationen zu versorgen, die sie für ihre tägliche Arbeit benötigt. Bezogen auf die Ausgangssituation in der Dokumentation der Süddeutschen Zeitung identifizierte DIZ drei Ansatzpunkte, wie die Aufwände auf der Inputseite (Lektorat) zu optimieren sind und gleichzeitig auf der Outputseite (Recherche) das Wissensnetz besser zu vermarkten ist: - (Teil-)Automatische Klassifizierung von Pressetexten (Vorschlagwesen) - Visualisierung des Wissensnetzes - Neue Retrievalmöglichkeiten (Ähnlichkeitssuche, Clustering) Im Bereich "Visualisierung" setzt DIZ auf den Net-Navigator von intelligent views, eine interaktive Visualisierung allgemeiner Graphen, basierend auf einem physikalischen Modell. In den Bereichen automatische Klassifizierung, Ähnlichkeitssuche und Clustering hat DIZ sich für das Produkt nextBot der Firma Brainbot entschieden.

Source

Spezialbibliotheken zwischen Auftrag und Ressourcen: 6.-9. September 2005 in München, 30. Arbeits- und Fortbildungstagung der ASpB e.V. / Sektion 5 im Deutschen Bibliotheksverband. Red.: M. Brauer

Theme

Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval

0.0024665273 = product of:
  0.014799163 = sum of:
    0.014799163 = weight(_text_:in in 5055) [ClassicSimilarity], result of:
      0.014799163 = score(doc=5055,freq=22.0), product of:
        0.059380736 = queryWeight, product of:
          1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
          0.043654136 = queryNorm
        0.24922498 = fieldWeight in 5055, product of:
          4.690416 = tf(freq=22.0), with freq of:
            22.0 = termFreq=22.0
          1.3602545 = idf(docFreq=30841, maxDocs=44218)
          0.0390625 = fieldNorm(doc=5055)
  0.16666667 = coord(1/6)

Abstract

Distant supervision (DS) has the advantage of automatically generating large amounts of labelled training data and has been widely used for relation extraction. However, there are usually many wrong labels in the automatically labelled data in distant supervision (Riedel, Yao, & McCallum, 2010). This paper presents a novel method to reduce the wrong labels. The proposed method uses the semantic Jaccard with word embedding to measure the semantic similarity between the relation phrase in the knowledge base and the dependency phrases between two entities in a sentence to filter the wrong labels. In the process of reducing wrong labels, the semantic Jaccard algorithm selects a core dependency phrase to represent the candidate relation in a sentence, which can capture features for relation classification and avoid the negative impact from irrelevant term sequences that previous neural network models of relation extraction often suffer. In the process of relation classification, the core dependency phrases are also used as the input of a convolutional neural network (CNN) for relation classification. The experimental results show that compared with the methods using original DS data, the methods using filtered DS data performed much better in relation extraction. It indicates that the semantic similarity based method is effective in reducing wrong labels. The relation extraction performance of the CNN model using the core dependency phrases as input is the best of all, which indicates that using the core dependency phrases as input of CNN is enough to capture the features for relation classification and could avoid negative impact from irrelevant terms.

Theme

Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval