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  1. Gabler, S.: Vergabe von DDC-Sachgruppen mittels eines Schlagwort-Thesaurus (2021) 0.19 
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    Content
    Master thesis Master of Science (Library and Information Studies) (MSc), Universität Wien. Advisor: Christoph Steiner. Vgl.: https://www.researchgate.net/publication/371680244_Vergabe_von_DDC-Sachgruppen_mittels_eines_Schlagwort-Thesaurus. DOI: 10.25365/thesis.70030. Vgl. dazu die Präsentation unter: https://www.google.com/url?sa=i&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=&ved=0CAIQw7AJahcKEwjwoZzzytz_AhUAAAAAHQAAAAAQAg&url=https%3A%2F%2Fwiki.dnb.de%2Fdownload%2Fattachments%2F252121510%2FDA3%2520Workshop-Gabler.pdf%3Fversion%3D1%26modificationDate%3D1671093170000%26api%3Dv2&psig=AOvVaw0szwENK1or3HevgvIDOfjx&ust=1687719410889597&opi=89978449.
  2. Eibl, M.; Haupt, J.; Kahl, S.; Taubert, S.; Wilhelm-Stein, T.: Audio- und Musik-Retrieval (2023) 0.01 
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    Abstract
    Das Gebiet Audio-Retrieval kann grob in drei Bereiche unterteilt werden: Musik-Retrieval, Retrieval gesprochener Sprache und Retrieval akustischer Ereignisse. Alle drei Bereiche gehen i. d. R. vom Audiosignal als Quelle aus, welches über eine Signalanalyse, meist eine Spektralanalyse über eine Fouriertransformation, weiterverarbeitet und in eine für das Retrieval geeignete Beschreibung gebracht wird. Dabei gibt es auch alternative Ansätze, wie z. B. die Nutzung der hier nicht diskutierten MIDI-Codierung im Musik-Retrieval, die ohne ein akustisches Signal auskommt und bereits eine für das Retrieval geeignete Form der Kodierung als Grundlage hat.
  3. Strecker, D.: Dataset Retrieval : Informationsverhalten von Datensuchenden und das Ökosystem von Data-Retrieval-Systemen (2022) 0.01 
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    Abstract
    Verschiedene Stakeholder fordern eine bessere Verfügbarkeit von Forschungsdaten. Der Erfolg dieser Initiativen hängt wesentlich von einer guten Auffindbarkeit der publizierten Datensätze ab, weshalb Dataset Retrieval an Bedeutung gewinnt. Dataset Retrieval ist eine Sonderform von Information Retrieval, die sich mit dem Auffinden von Datensätzen befasst. Dieser Beitrag fasst aktuelle Forschungsergebnisse über das Informationsverhalten von Datensuchenden zusammen. Anschließend werden beispielhaft zwei Suchdienste verschiedener Ausrichtung vorgestellt und verglichen. Um darzulegen, wie diese Dienste ineinandergreifen, werden inhaltliche Überschneidungen von Datenbeständen genutzt, um den Metadatenaustausch zu analysieren.
  4. Wiesenmüller, H.: Verbale Erschließung in Katalogen und Discovery-Systemen : Überlegungen zur Qualität (2021) 0.01 
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    Date
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    Theme
    Verbale Doksprachen im Online-Retrieval
  5. Hauff-Hartig, S.: Wissensrepräsentation durch RDF: Drei angewandte Forschungsbeispiele : Bitte recht vielfältig: Wie Wissensgraphen, Disco und FaBiO Struktur in Mangas und die Humanities bringen (2021) 0.01 
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    Abstract
    In der Session "Knowledge Representation" auf der ISI 2021 wurden unter der Moderation von Jürgen Reischer (Uni Regensburg) drei Projekte vorgestellt, in denen Knowledge Representation mit RDF umgesetzt wird. Die Domänen sind erfreulich unterschiedlich, die gemeinsame Klammer indes ist die Absicht, den Zugang zu Forschungsdaten zu verbessern: - Japanese Visual Media Graph - Taxonomy of Digital Research Activities in the Humanities - Forschungsdaten im konzeptuellen Modell von FRBR
    Date
    22. 5.2021 12:43:05
  6. Mandl, T.; Diem, S.: Bild- und Video-Retrieval (2023) 0.01 
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    Abstract
    Digitale Bildverarbeitung hat längst den Alltag erreicht: Automatisierte Passkontrollen, Gesichtserkennung auf dem Mobiltelefon und Apps zum Bestimmen von Pflanzen anhand von Fotos sind nur einige Beispiele für den Einsatz dieser Technologie. Digitale Bildverarbeitung zur Analyse der Inhalte von Bildern kann den Zugang zu Wissen verbessern und ist somit relevant für die Informationswissenschaft. Häufig greifen Systeme bei der Suche nach visueller Information nach wie vor auf beschreibende Metadaten zu, weil diese sprachbasierten Methoden für Massendaten meist robust funktionieren. Der Fokus liegt in diesem Beitrag auf automatischer Inhaltsanalyse von Bildern (content based image retrieval) und nicht auf reinen Metadaten-Systemen, welche Wörter für die Beschreibung von Bildern nutzen (s. Kapitel B 9 Metadaten) und somit letztlich Text-Retrieval ausführen (concept based image retrieval) (s. Kapitel C 1 Informationswissenschaftliche Perspektiven des Information Retrieval).
  7. Petras, V.; Womser-Hacker, C.: Evaluation im Information Retrieval (2023) 0.01 
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    Abstract
    Das Ziel einer Evaluation ist die Überprüfung, ob bzw. in welchem Ausmaß ein Informationssystem die an das System gestellten Anforderungen erfüllt. Informationssysteme können aus verschiedenen Perspektiven evaluiert werden. Für eine ganzheitliche Evaluation (als Synonym wird auch Evaluierung benutzt), die unterschiedliche Qualitätsaspekte betrachtet (z. B. wie gut ein System relevante Dokumente rankt, wie schnell ein System die Suche durchführt, wie die Ergebnispräsentation gestaltet ist oder wie Suchende durch das System geführt werden) und die Erfüllung mehrerer Anforderungen überprüft, empfiehlt es sich, sowohl eine perspektivische als auch methodische Triangulation (d. h. der Einsatz von mehreren Ansätzen zur Qualitätsüberprüfung) vorzunehmen. Im Information Retrieval (IR) konzentriert sich die Evaluation auf die Qualitätseinschätzung der Suchfunktion eines Information-Retrieval-Systems (IRS), wobei oft zwischen systemzentrierter und nutzerzentrierter Evaluation unterschieden wird. Dieses Kapitel setzt den Fokus auf die systemzentrierte Evaluation, während andere Kapitel dieses Handbuchs andere Evaluationsansätze diskutieren (s. Kapitel C 4 Interaktives Information Retrieval, C 7 Cross-Language Information Retrieval und D 1 Information Behavior).
  8. Dietz, K.: en.wikipedia.org > 6 Mio. Artikel (2020) 0.01 
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    "Die Englischsprachige Wikipedia verfügt jetzt über mehr als 6 Millionen Artikel. An zweiter Stelle kommt die deutschsprachige Wikipedia mit 2.3 Millionen Artikeln, an dritter Stelle steht die französischsprachige Wikipedia mit 2.1 Millionen Artikeln (via Researchbuzz: Firehose <https://rbfirehose.com/2020/01/24/techcrunch-wikipedia-now-has-more-than-6-million-articles-in-english/> und Techcrunch <https://techcrunch.com/2020/01/23/wikipedia-english-six-million-articles/?utm_source=feedburner&utm_medium=feed&utm_campaign=Feed%3A+Techcrunch+%28TechCrunch%29&guccounter=1&guce_referrer=aHR0cHM6Ly9yYmZpcmVob3NlLmNvbS8yMDIwLzAxLzI0L3RlY2hjcnVuY2gtd2lraXBlZGlhLW5vdy1oYXMtbW9yZS10aGFuLTYtbWlsbGlvbi1hcnRpY2xlcy1pbi1lbmdsaXNoLw&guce_referrer_sig=AQAAAK0zHfjdDZ_spFZBF_z-zDjtL5iWvuKDumFTzm4HvQzkUfE2pLXQzGS6FGB_y-VISdMEsUSvkNsg2U_NWQ4lwWSvOo3jvXo1I3GtgHpP8exukVxYAnn5mJspqX50VHIWFADHhs5AerkRn3hMRtf_R3F1qmEbo8EROZXp328HMC-o>). 250120 via digithek ch = #fineBlog s.a.: Angesichts der Veröffentlichung des 6-millionsten Artikels vergangene Woche in der englischsprachigen Wikipedia hat die Community-Zeitungsseite "Wikipedia Signpost" ein Moratorium bei der Veröffentlichung von Unternehmensartikeln gefordert. Das sei kein Vorwurf gegen die Wikimedia Foundation, aber die derzeitigen Maßnahmen, um die Enzyklopädie gegen missbräuchliches undeklariertes Paid Editing zu schützen, funktionierten ganz klar nicht. *"Da die ehrenamtlichen Autoren derzeit von Werbung in Gestalt von Wikipedia-Artikeln überwältigt werden, und da die WMF nicht in der Lage zu sein scheint, dem irgendetwas entgegenzusetzen, wäre der einzige gangbare Weg für die Autoren, fürs erste die Neuanlage von Artikeln über Unternehmen zu untersagen"*, schreibt der Benutzer Smallbones in seinem Editorial <https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Wikipedia_Signpost/2020-01-27/From_the_editor> zur heutigen Ausgabe."
  9. Pavlus, J.: ¬Der gesunde Menschenverstand (2020) 0.01 
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    Content
    Von »Spektrum der Wissenschaft« übersetzte und redigierte Fassung des Artikels »Common Sense Comes Closer to Computers« aus »Quanta Magazine«, einem inhaltlich unabhängigen Magazin der Simons Foundation, die sich die Verbreitung von Forschungsergebnissen aus Mathematik und den Naturwissenschaften zum Ziel gesetzt hat.
  10. Elsweiler, D.; Kruschwitz, U.: Interaktives Information Retrieval (2023) 0.01 
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    Abstract
    Interaktives Information Retrieval (IIR) zielt darauf ab, die komplexen Interaktionen zwischen Nutzer*innen und Systemen im IR zu verstehen. Es gibt umfangreiche Literatur zu Themen wie der formalen Modellierung des Suchverhaltens, der Simulation der Interaktion, den interaktiven Funktionen zur Unterstützung des Suchprozesses und der Evaluierung interaktiver Suchsysteme. Dabei ist die interaktive Unterstützung nicht allein auf die Suche beschränkt, sondern hat ebenso die Hilfe bei Navigation und Exploration zum Ziel.
  11. ¬Der Student aus dem Computer (2023) 0.00 
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    Date
    27. 1.2023 16:22:55
  12. Jörs, B.: ¬Ein kleines Fach zwischen "Daten" und "Wissen" II : Anmerkungen zum (virtuellen) "16th International Symposium of Information Science" (ISI 2021", Regensburg) (2021) 0.00 
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    Abstract
    Nur noch Informationsethik, Informationskompetenz und Information Assessment? Doch gerade die Abschottung von anderen Disziplinen verstärkt die Isolation des "kleinen Faches" Informationswissenschaft in der Scientific Community. So bleiben ihr als letzte "eigenständige" Forschungsrandgebiete nur die, die Wolf Rauch als Keynote Speaker bereits in seinem einführenden, historisch-genetischen Vortrag zur Lage der Informationswissenschaft auf der ISI 2021 benannt hat: "Wenn die universitäre Informationswissenschaft (zumindest in Europa) wohl kaum eine Chance hat, im Bereich der Entwicklung von Systemen und Anwendungen wieder an die Spitze der Entwicklung vorzustoßen, bleiben ihr doch Gebiete, in denen ihr Beitrag in der kommenden Entwicklungsphase dringend erforderlich sein wird: Informationsethik, Informationskompetenz, Information Assessment" (Wolf Rauch: Was aus der Informationswissenschaft geworden ist; in: Thomas Schmidt; Christian Wolff (Eds): Information between Data and Knowledge. Schriften zur Informationswissenschaft 74, Regensburg, 2021, Seiten 20-22 - siehe auch die Rezeption des Beitrages von Rauch durch Johannes Elia Panskus, Was aus der Informationswissenschaft geworden ist. Sie ist in der Realität angekommen, in: Open Password, 17. März 2021). Das ist alles? Ernüchternd.
  13. Holland, M.: Sechs Jahre nach AlphaGo : Mensch besiegt erneut "zuverlässig" stärkste Go-KIs (2023) 0.00 
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    Abstract
    Eigentlich galt es als klar, dass Menschen gegen Go-Programme den Kürzeren ziehen. Doch gegen eine neue Strategie sind die KI-Systeme - noch - chancenlos. Mehr als sechs Jahre nach dem publikumswirksamen Sieg von Googles-KI AlphaGo gegen den koreanischen Spitzenspieler Lee Sedol im Strategiespiel Go hat sich der Mensch die Krone gewissermaßen zurückerobert. Wie die Financial Times berichtet, ist es dem US-Amerikaner Kellin Pelrine gelungen, zwei besonders weit entwickelte KI-Systeme ohne direkte Hilfe eines Computers zu besiegen, obwohl er selbst lediglich auf gehobenem Amateurlevel spielt. Bereits im Januar habe er sich dafür eine Schwäche der KI zunutze gemacht, die wiederum von einer anderen KI entdeckt worden war. Die Strategie sei für Menschen "nicht superschwer zu lernen". Damit lassen sich KI-Systeme auf "übermenschlicher" Schwierigkeitsstufe zuverlässig schlagen, während auch Go-Neulinge dagegen bestehen.
  14. Schaer, P.: Sprachmodelle und neuronale Netze im Information Retrieval (2023) 0.00 
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    Abstract
    In den letzten Jahren haben Sprachmodelltechnologien unterschiedlichster Ausprägungen in der Informationswissenschaft Einzug gehalten. Diesen Sprachmodellen, die unter den Bezeichnungen GPT, ELMo oder BERT bekannt sind, ist gemein, dass sie dank sehr großer Webkorpora auf eine Datenbasis zurückgreifen, die bei vorherigen Sprachmodellansätzen undenkbar war. Gleichzeitig setzen diese Modelle auf neuere Entwicklungen des maschinellen Lernens, insbesondere auf künstliche neuronale Netze. Diese Technologien haben auch im Information Retrieval (IR) Fuß gefasst und bereits kurz nach ihrer Einführung sprunghafte, substantielle Leistungssteigerungen erzielt. Neuronale Netze haben in Kombination mit großen vortrainierten Sprachmodellen und kontextualisierten Worteinbettungen geführt. Wurde in vergangenen Jahren immer wieder eine stagnierende Retrievalleistung beklagt, die Leistungssteigerungen nur gegenüber "schwachen Baselines" aufwies, so konnten mit diesen technischen und methodischen Innovationen beeindruckende Leistungssteigerungen in Aufgaben wie dem klassischen Ad-hoc-Retrieval, der maschinellen Übersetzung oder auch dem Question Answering erzielt werden. In diesem Kapitel soll ein kurzer Überblick über die Grundlagen der Sprachmodelle und der NN gegeben werden, um die prinzipiellen Bausteine zu verstehen, die hinter aktuellen Technologien wie ELMo oder BERT stecken, die die Welt des NLP und IR im Moment beherrschen.
  15. Fuhr, N.: Modelle im Information Retrieval (2023) 0.00 
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    Abstract
    Information-Retrieval-Modelle -(IR-Modelle) spezifizieren, wie zu einer gegebenen Anfrage die Antwortdokumente aus einer Dokumentenkollektion bestimmt werden. Ausgangsbasis jedes Modells sind dabei zunächst bestimmte Annahmen über die Wissensrepräsentation (s. Teil B Methoden und Systeme der Inhaltserschließung) von Fragen und Dokumenten. Hier bezeichnen wir die Elemente dieser Repräsentationen als Terme, wobei es aus der Sicht des Modells egal ist, wie diese Terme aus dem Dokument (und analog aus der von Benutzenden eingegebenen Anfrage) abgeleitet werden: Bei Texten werden hierzu häufig computerlinguistische Methoden eingesetzt, aber auch komplexere automatische oder manuelle Erschließungsverfahren können zur Anwendung kommen. Repräsentationen besitzen ferner eine bestimmte Struktur. Ein Dokument wird meist als Menge oder Multimenge von Termen aufgefasst, wobei im zweiten Fall das Mehrfachvorkommen berücksichtigt wird. Diese Dokumentrepräsentation wird wiederum auf eine sogenannte Dokumentbeschreibung abgebildet, in der die einzelnen Terme gewichtet sein können. Im Folgenden unterscheiden wir nur zwischen ungewichteter (Gewicht eines Terms ist entweder 0 oder 1) und gewichteter Indexierung (das Gewicht ist eine nichtnegative reelle Zahl). Analog dazu gibt es eine Fragerepräsentation; legt man eine natürlichsprachige Anfrage zugrunde, so kann man die o. g. Verfahren für Dokumenttexte anwenden. Alternativ werden auch grafische oder formale Anfragesprachen verwendet, wobei aus Sicht der Modelle insbesondere deren logische Struktur (etwa beim Booleschen Retrieval) relevant ist. Die Fragerepräsentation wird dann in eine Fragebeschreibung überführt.
  16. Kurz, C.: Womit sich Strafverfolger bald befassen müssen : ChatGPT (2023) 0.00 
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    Content
    Vgl. den Europol-Bericht "ChatGPT: The impact of Large Language Models on Law Enforcement" unter: https://www.europol.europa.eu/cms/sites/default/files/documents/Tech%20Watch%20Flash%20-%20The%20Impact%20of%20Large%20Language%20Models%20on%20Law%20Enforcement.pdf.
  17. Grundlagen der Informationswissenschaft (2023) 0.00 
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    Content
    Hans-Christian Jetter: B 13 Informationsvisualisierung und Visual Analytics - 295 / Melanie Siegel: B 14 Maschinelle Übersetzung - 307 / Ulrich Herb: B 15 Verfahren der wissenschaftlichen Qualitäts-/ Relevanzsicherung / Evaluierung - 317 / Thomas Mandl: B 16 Text Mining und Data Mining - 327 / Heike Neuroth: B 17 Forschungsdaten - 339 / Isabella Peters: B 18 Folksonomies & Social Tagging - 351 / Christa Womser-Hacker: C 1 Informationswissenschaftliche Perspektiven des Information Retrieval - 365 / Norbert Fuhr: C 2 Modelle im Information Retrieval - 379 / Dirk Lewandowski: C 3 Suchmaschinen - 391 / David Elsweiler & Udo Kruschwitz: C 4 Interaktives Information Retrieval - 403 / Thomas Mandl & Sebastian Diem: C 5 Bild- und Video-Retrieval - 413 / Maximilian Eibl, Josef Haupt, Stefan Kahl, Stefan Taubert & Thomas Wilhelm-Stein: C 6 Audio- und Musik-Retrieval - 423 / Christa Womser-Hacker: C 7 Cross-Language Information Retrieval (CLIR) - 433 / Vivien Petras & Christa Womser-Hacker: C 8 Evaluation im Information Retrieval - 443 / Philipp Schaer: C 9 Sprachmodelle und neuronale Netze im Information Retrieval - 455 / Stefanie Elbeshausen: C 10 Modellierung von Benutzer*innen, Kontextualisierung, Personalisierung - 467 / Ragna Seidler-de Alwis: C 11 Informationsrecherche - 477 / Ulrich Reimer: C 12 Empfehlungssysteme - 485 / Elke Greifeneder & Kirsten Schlebbe: D 1 Information Behaviour - 499 / Nicola Döring: D 2 Computervermittelte Kommunikation - 511 / Hans-Christian Jetter: D 3 Mensch-Computer-Interaktion, Usability und User Experience - 525 / Gabriele Irle: D 4 Emotionen im Information Seeking - 535 /
  18. Jaeger, L.: Wissenschaftler versus Wissenschaft (2020) 0.00 
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    2. 3.2020 14:08:22
  19. Ibrahim, G.M.; Taylor, M.: Krebszellen manipulieren Neurone : Gliome (2023) 0.00 
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    Source
    Spektrum der Wissenschaft. 2023, H.10, S.22-24
  20. Expertenteams RDA-Anwendungsprofil für die verbale Inhaltserschließung (ET RAVI): Qualitätskriterien und Qualitätssicherung in der inhaltlichen Erschließung : Thesenpapier (2021) 0.00 
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    Verbale Doksprachen im Online-Retrieval

Authors

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  • a 61
  • el 40
  • m 7
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  • s 2
  • r 1
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