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  • × author_ss:"Nohr, H."
  • × theme_ss:"Automatisches Indexieren"
  1. Nohr, H.: Grundlagen der automatischen Indexierung : ein Lehrbuch (2003) 0.01 
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    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.
  2. Nohr, H.: Theorie des Information Retrieval II : Automatische Indexierung (2004) 0.00 
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    Abstract
    Ein großer Teil der Informationen - Schätzungen zufolge bis zu 80% - liegt in Organisationen in unstrukturierten Dokumenten vor. In der Vergangenheit wurden Lösungen für das Management strukturierter Informationen entwickelt, die es nun auch zu erreichen gilt für unstrukturierte Informationen. Neben Verfahren des Data Mining für die Datenanalyse treten Versuche, Text Mining (Lit. 06) auf die Textanalyse anzuwenden. Um gezielt Dokumente im Repository suchen zu können, ist eine effektive Inhaltserkennung und -kennzeichnung erforderlich, d.h. eine Zuordnung der Dokumente zu Themengebieten bzw die Speicherung geeigneter Indexterme als Metadaten. Zu diesem Zweck müssen die Dokumenteninhalte repräsentiert, d.h. indexiert oder klassifiziert, werden. Dokumentanalyse dient auch der Steuerung des Informations- und Dokumentenflusses. Ziel ist die Einleitung eines "Workflow nach Posteingang". Eine Dokumentanalyse kann anhand erkannter Merkmale Eingangspost automatisch an den Sachbearbeiter oder die zuständige Organisationseinheit (Rechnungen in die Buchhaltung, Aufträge in den Vertrieb) im Unternehmen leiten. Dokumentanalysen werden auch benötigt, wenn Mitarbeiter über einen persönlichen Informationsfilter relevante Dokumente automatisch zugestellt bekommen sollen. Aufgrund der Systemintegration werden Indexierungslösungen in den Funktionsumfang von DMS- bzw. Workflow-Produkten integriert. Eine Architektur solcher Systeme zeigt Abb. 1. Die Architektur zeigt die Indexierungs- bzw. Klassifizierungsfunktion im Zentrum der Anwendung. Dabei erfüllt sie Aufgaben für die Repräsentation von Dokumenten (Metadaten) und das spätere Retrieval.

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