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Reiner, U.: Automatische DDC-Klassifizierung von bibliografischen Titeldatensätzen (2009) 0.02

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Date: 22. 8.2009 12:54:24
Theme: Klassifikationssysteme im Online-Retrieval

Panyr, J.: Automatische Klassifikation und Information Retrieval : Anwendung und Entwicklung komplexer Verfahren in Information-Retrieval-Systemen und ihre Evaluierung (1986) 0.01

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Wätjen, H.-J.; Diekmann, B.; Möller, G.; Carstensen, K.-U.: Bericht zum DFG-Projekt: GERHARD : German Harvest Automated Retrieval and Directory (1998) 0.01

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Theme: Klassifikationssysteme im Online-Retrieval

Panyr, J.: Vektorraum-Modell und Clusteranalyse in Information-Retrieval-Systemen (1987) 0.01
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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
Reiner, U.: Automatische DDC-Klassifizierung bibliografischer Titeldatensätze der Deutschen Nationalbibliografie (2009) 0.01
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Abstract

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

GERHARD : eine Spezialsuchmaschine für die Wissenschaft (1998) 0.01

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Theme: Klassifikationssysteme im Online-Retrieval

Wätjen, H.-J.: Automatisches Sammeln, Klassifizieren und Indexieren von wissenschaftlich relevanten Informationsressourcen im deutschen World Wide Web : das DFG-Projekt GERHARD (1998) 0.01

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Theme: Klassifikationssysteme im Online-Retrieval

Koch, T.: Nutzung von Klassifikationssystemen zur verbesserten Beschreibung, Organisation und Suche von Internetressourcen (1998) 0.00

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Theme: Klassifikationssysteme im Online-Retrieval

Pfister, J.: Clustering von Patent-Dokumenten am Beispiel der Datenbanken des Fachinformationszentrums Karlsruhe (2006) 0.00

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Source: Effektive Information Retrieval Verfahren in Theorie und Praxis: ausgewählte und erweiterte Beiträge des Vierten Hildesheimer Evaluierungs- und Retrievalworkshop (HIER 2005), Hildesheim, 20.7.2005. Hrsg.: T. Mandl u. C. Womser-Hacker

Automatische Klassifikation und Extraktion in Documentum (2005) 0.00
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Content

"LCI Comprend ist ab sofort als integriertes Modul für EMCs Content Management System Documentum verfügbar. LCI (Learning Computers International GmbH) hat mit Unterstützung von neeb & partner diese Technologie zur Dokumentenautomation transparent in Documentum integriert. Dies ist die erste bekannte Lösung für automatische, lernende Klassifikation und Extraktion, die direkt auf dem Documentum Datenbestand arbeitet und ohne zusätzliche externe Steuerung auskommt. Die LCI Information Capture Services (ICS) dienen dazu, jegliche Art von Dokument zu klassifizieren und Information daraus zu extrahieren. Das Dokument kann strukturiert, halbstrukturiert oder unstrukturiert sein. Somit können beispielsweise gescannte Formulare genauso verarbeitet werden wie Rechnungen oder E-Mails. Die Extraktions- und Klassifikationsvorschriften und die zu lernenden Beispieldokumente werden einfach interaktiv zusammengestellt und als XML-Struktur gespeichert. Zur Laufzeit wird das Projekt angewendet, um unbekannte Dokumente aufgrund von Regeln und gelernten Beispielen automatisch zu indexieren. Dokumente können damit entweder innerhalb von Documentum oder während des Imports verarbeitet werden. Der neue Server erlaubt das Einlesen von Dateien aus dem Dateisystem oder direkt von POPS-Konten, die Analyse der Dokumente und die automatische Erzeugung von Indexwerten bei der Speicherung in einer Documentum Ablageumgebung. Diese Indexwerte, die durch inhaltsbasierte, auch mehrthematische Klassifikation oder durch Extraktion gewonnen wurden, werden als vordefinierte Attribute mit dem Documentum-Objekt abgelegt. Handelt es sich um ein gescanntes Dokument oder ein Fax, wird automatisch die integrierte Volltext-Texterkennung durchgeführt."
Krüger, C.: Evaluation des WWW-Suchdienstes GERHARD unter besonderer Beachtung automatischer Indexierung (1999) 0.00
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Abstract

Die vorliegende Arbeit beinhaltet eine Beschreibung und Evaluation des WWW - Suchdienstes GERHARD (German Harvest Automated Retrieval and Directory). GERHARD ist ein Such- und Navigationssystem für das deutsche World Wide Web, weiches ausschließlich wissenschaftlich relevante Dokumente sammelt, und diese auf der Basis computerlinguistischer und statistischer Methoden automatisch mit Hilfe eines bibliothekarischen Klassifikationssystems klassifiziert. Mit dem DFG - Projekt GERHARD ist der Versuch unternommen worden, mit einem auf einem automatischen Klassifizierungsverfahren basierenden World Wide Web - Dienst eine Alternative zu herkömmlichen Methoden der Interneterschließung zu entwickeln. GERHARD ist im deutschsprachigen Raum das einzige Verzeichnis von Internetressourcen, dessen Erstellung und Aktualisierung vollständig automatisch (also maschinell) erfolgt. GERHARD beschränkt sich dabei auf den Nachweis von Dokumenten auf wissenschaftlichen WWW - Servern. Die Grundidee dabei war, kostenintensive intellektuelle Erschließung und Klassifizierung von lnternetseiten durch computerlinguistische und statistische Methoden zu ersetzen, um auf diese Weise die nachgewiesenen Internetressourcen automatisch auf das Vokabular eines bibliothekarischen Klassifikationssystems abzubilden. GERHARD steht für German Harvest Automated Retrieval and Directory. Die WWW - Adresse (URL) von GERHARD lautet: http://www.gerhard.de. Im Rahmen der vorliegenden Diplomarbeit soll eine Beschreibung des Dienstes mit besonderem Schwerpunkt auf dem zugrundeliegenden Indexierungs- bzw. Klassifizierungssystem erfolgen und anschließend mit Hilfe eines kleinen Retrievaltests die Effektivität von GERHARD überprüft werden.
Panyr, J.: Automatische thematische Textklassifikation und ihre Interpretation in der Dokumentengrobrecherche (1980) 0.00
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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

Wätjen, H.-J.: GERHARD : Automatisches Sammeln, Klassifizieren und Indexieren von wissenschaftlich relevanten Informationsressourcen im deutschen World Wide Web (1998) 0.00

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Theme: Klassifikationssysteme im Online-Retrieval

Oberhauser, O.: Automatisches Klassifizieren und Bibliothekskataloge (2005) 0.00
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Abstract

In der bibliothekarischen Welt sind die Vorzüge einer klassifikatorischen Inhaltserschließung seit jeher wohlbekannt. Auch im Zeitalter der Online-Kataloge gibt es dafür keinen wirklichen Ersatz, da - kurz formuliert - ein stichwortbasiertes Retrieval alleine mit Problemen wie Ambiguität und Mehrsprachigkeit nicht fertig zu werden vermag. Zahlreiche Online-Kataloge weisen daher Notationen verschiedener Klassifikationssysteme auf; allerdings sind die darauf basierenden Abfragemöglichkeiten meist noch arg unterentwickelt. Viele Datensätze in OPACs sind aber überhaupt nicht sachlich erschlossen, sei es, dass sie aus retrospektiv konvertierten Nominalkatalogen stammen, sei es, dass ein Mangel an personellen Ressourcen ihre inhaltliche Erschließung verhindert hat. Angesichts großer Mengen solcher Datensätze liegt ein Interesse an automatischen Verfahren zur Sacherschließung durchaus nahe.
Oberhauser, O.: Automatisches Klassifizieren : Entwicklungsstand - Methodik - Anwendungsbereiche (2005) 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.

Footnote

Rez. in: VÖB-Mitteilungen 58(2005) H.3, S.102-104 (R.F. Müller); ZfBB 53(2006) H.5, S.282-283 (L. Svensson): "Das Sammeln und Verzeichnen elektronischer Ressourcen gehört in wissenschaftlichen Bibliotheken längst zum Alltag. Parallel dazu kündigt sich ein Paradigmenwechsel bei den Findmitteln an: Um einen effizienten und benutzerorientierten Zugang zu den gemischten Kollektionen bieten zu können, experimentieren einige bibliothekarische Diensteanbieter wie z. B. das hbz (http://suchen.hbz-nrw.de/dreilaender/), die Bibliothek der North Carolina State University (www.lib.ncsu.edu/) und demnächst vascoda (www.vascoda.de/) und der Librarians-Internet Index (www.lii.org/) zunehmend mit Suchmaschinentechnologie. Dabei wird angestrebt, nicht nur einen vollinvertierten Suchindex anzubieten, sondern auch das Browsing durch eine hierarchisch geordnete Klassifikation. Von den Daten in den deutschen Verbunddatenbanken ist jedoch nur ein kleiner Teil schon klassifikatorisch erschlossen. Fremddaten aus dem angloamerikanischen Bereich sind oft mit LCC und/oder DDC erschlossen, wobei die Library of Congress sich bei der DDCErschließung auf Titel, die hauptsächlich für die Public Libraries interessant sind, konzentriert. Die Deutsche Nationalbibliothek wird ab 2007 Printmedien und Hochschulschriften flächendeckend mit DDC erschließen. Es ist aber schon offensichtlich, dass v. a. im Bereich der elektronischen Publikationen die anfallenden Dokumentenmengen mit immer knapperen Personalressourcen nicht intellektuell erschlossen werden können, sondern dass neue Verfahren entwickelt werden müssen. Hier kommt Oberhausers Buch gerade richtig. Seit Anfang der 1990er Jahre sind mehrere Projekte zum Thema automatisches Klassifizieren durchgeführt worden. Wer sich in diese Thematik einarbeiten wollte oder sich für die Ergebnisse der größeren Projekte interessierte, konnte bislang auf keine Überblicksdarstellung zurückgreifen, sondern war auf eine Vielzahl von Einzeluntersuchungen sowie die Projektdokumentationen angewiesen. Oberhausers Darstellung, die auf einer Fülle von publizierter und grauer Literatur fußt, schließt diese Lücke. Das selbst gesetzte Ziel, einen guten Überblick über den momentanen Kenntnisstand und die Ergebnisse der einschlägigen Projekte verständlich zu vermitteln, erfüllt der Autor mit Bravour. Dabei ist anzumerken, dass er ein bibliothekarisches Grundwissen und mindestens grundlegende Kenntnisse über informationswissenschaftliche Grundbegriffe und Fragestellungen voraussetzt, wobei hier für den Einsteiger einige Hinweise auf einführende Darstellungen wünschenswert gewesen wären.
Die am Anfang des Werkes gestellte Frage, ob »die Techniken des automatischen Klassifizierens heute bereits so weit [sind], dass damit grosse Mengen elektronischer Dokumente [-] zufrieden stellend erschlossen werden können? « (S. 13), beantwortet der Verfasser mit einem eindeutigen »nein«, was Salton und McGills Aussage von 1983, »daß einfache automatische Indexierungsverfahren schnell und kostengünstig arbeiten, und daß sie Recall- und Precisionwerte erreichen, die mindestens genauso gut sind wie bei der manuellen Indexierung mit kontrolliertem Vokabular « (Gerard Salton und Michael J. McGill: Information Retrieval. Hamburg u.a. 1987, S. 64 f.) kräftig relativiert. Über die Gründe, warum drei der großen Projekte nicht weiter verfolgt werden, will Oberhauser nicht spekulieren, nennt aber mangelnden Erfolg, Verlagerung der Arbeit in den beteiligten Institutionen sowie Finanzierungsprobleme als mögliche Ursachen. Das größte Entwicklungspotenzial beim automatischen Erschließen großer Dokumentenmengen sieht der Verfasser heute in den Bereichen der Patentund Mediendokumentation. Hier solle man im bibliothekarischen Bereich die Entwicklung genau verfolgen, da diese »sicherlich mittelfristig auf eine qualitativ zufrieden stellende Vollautomatisierung« abziele (S. 146). Oberhausers Darstellung ist ein rundum gelungenes Werk, das zum Handapparat eines jeden, der sich für automatische Erschließung interessiert, gehört."
Hoffmann, R.: Entwicklung einer benutzerunterstützten automatisierten Klassifikation von Web - Dokumenten : Untersuchung gegenwärtiger Methoden zur automatisierten Dokumentklassifikation und Implementierung eines Prototyps zum verbesserten Information Retrieval für das xFIND System (2002) 0.00
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Abstract

Das unüberschaubare und permanent wachsende Angebot von Informationen im Internet ermöglicht es den Menschen nicht mehr, dieses inhaltlich zu erfassen oder gezielt nach Informationen zu suchen. Einen Lösungsweg zur verbesserten Informationsauffindung stellt hierbei die Kategorisierung bzw. Klassifikation der Informationen auf Basis ihres thematischen Inhaltes dar. Diese thematische Klassifikation kann sowohl anhand manueller (intellektueller) Methoden als auch durch automatisierte Verfahren erfolgen. Doch beide Ansätze für sich konnten die an sie gestellten Erwartungen bis zum heutigen Tag nur unzureichend erfüllen. Im Rahmen dieser Arbeit soll daher der naheliegende Ansatz, die beiden Methoden sinnvoll zu verknüpfen, untersucht werden. Im ersten Teil dieser Arbeit, dem Untersuchungsbereich, wird einleitend das Problem des Informationsüberangebots in unserer Gesellschaft erläutert und gezeigt, dass die Kategorisierung bzw. Klassifikation dieser Informationen speziell im Internet sinnvoll erscheint. Die prinzipiellen Möglichkeiten der Themenzuordnung von Dokumenten zur Verbesserung der Wissensverwaltung und Wissensauffindung werden beschrieben. Dabei werden unter anderem verschiedene Klassifikationsschemata, Topic Maps und semantische Netze vorgestellt. Schwerpunkt des Untersuchungsbereiches ist die Beschreibung automatisierter Methoden zur Themenzuordnung. Neben einem Überblick über die gebräuchlichsten Klassifikations-Algorithmen werden sowohl am Markt existierende Systeme sowie Forschungsansätze und frei verfügbare Module zur automatischen Klassifikation vorgestellt. Berücksichtigt werden auch Systeme, die zumindest teilweise den erwähnten Ansatz der Kombination von manuellen und automatischen Methoden unterstützen. Auch die in Zusammenhang mit der Klassifikation von Dokumenten im Internet auftretenden Probleme werden aufgezeigt. Die im Untersuchungsbereich gewonnenen Erkenntnisse fließen in die Entwicklung eines Moduls zur benutzerunterstützten, automatischen Dokumentklassifikation im Rahmen des xFIND Systems (extended Framework for Information Discovery) ein. Dieses an der technischen Universität Graz konzipierte Framework stellt die Basis für eine Vielzahl neuer Ideen zur Verbesserung des Information Retrieval dar. Der im Gestaltungsbereich entwickelte Lösungsansatz sieht zunächst die Verwendung bereits im System vorhandener, manuell klassifizierter Dokumente, Server oder Serverbereiche als Grundlage für die automatische Klassifikation vor. Nach erfolgter automatischer Klassifikation können in einem nächsten Schritt dann Autoren und Administratoren die Ergebnisse im Rahmen einer Benutzerunterstützung anpassen. Dabei kann das kollektive Benutzerverhalten durch die Möglichkeit eines Votings - mittels Zustimmung bzw. Ablehnung der Klassifikationsergebnisse - Einfluss finden. Das Wissen von Fachexperten und Benutzern trägt somit letztendlich zur Verbesserung der automatischen Klassifikation bei. Im Gestaltungsbereich werden die grundlegenden Konzepte, der Aufbau und die Funktionsweise des entwickelten Moduls beschrieben, sowie eine Reihe von Vorschlägen und Ideen zur Weiterentwicklung der benutzerunterstützten automatischen Dokumentklassifikation präsentiert.

Bock, H.-H.: Datenanalyse zur Strukturierung und Ordnung von Information (1989) 0.00

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Pages: S.1-22

Pfeffer, M.: Automatische Vergabe von RVK-Notationen mittels fallbasiertem Schließen (2009) 0.00

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Date: 22. 8.2009 19:51:28

Schek, M.: Automatische Klassifizierung in Erschließung und Recherche eines Pressearchivs (2006) 0.00

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Theme: Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval

Schek, M.: Automatische Klassifizierung und Visualisierung im Archiv der Süddeutschen Zeitung (2005) 0.00

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Theme: Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval

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