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  • × theme_ss:"Automatisches Indexieren"
  • × year_i:[2000 TO 2010}
  1. Goller, C.; Löning, J.; Will, T.; Wolff, W.: Automatic document classification : a thourough evaluation of various methods (2000) 0.03 
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    Informationskompetenz - Basiskompetenz in der Informationsgesellschaft: Proceedings des 7. Internationalen Symposiums für Informationswissenschaft (ISI 2000), Hrsg.: G. Knorz u. R. Kuhlen
  2. Hauer, M.: Automatische Indexierung (2000) 0.03 
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    Wissen in Aktion: Wege des Knowledge Managements. 22. Online-Tagung der DGI, Frankfurt am Main, 2.-4.5.2000. Proceedings. Hrsg.: R. Schmidt
  3. Nohr, H.: Grundlagen der automatischen Indexierung : ein Lehrbuch (2003) 0.03 
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    Date
    22. 6.2009 12:46:51
    Theme
    Grundlagen u. Einführungen: Allgemeine Literatur
    Type
    m
  4. Peters, G.: Verschlagwortung und automatische Verfahren in der G+J Dokumentation (2003) 0.02 
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  5. Probst, M.; Mittelbach, J.: Maschinelle Indexierung in der Sacherschließung wissenschaftlicher Bibliotheken (2006) 0.02 
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    Date
    22. 3.2008 12:35:19
  6. Renz, M.: Automatische Inhaltserschließung im Zeichen von Wissensmanagement (2001) 0.02 
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    Date
    22. 3.2001 13:14:48
  7. Rapke, K.: Automatische Indexierung von Volltexten für die Gruner+Jahr Pressedatenbank (2001) 0.02 
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    Abstract
    Retrieval Tests sind die anerkannteste Methode, um neue Verfahren der Inhaltserschließung gegenüber traditionellen Verfahren zu rechtfertigen. Im Rahmen einer Diplomarbeit wurden zwei grundsätzlich unterschiedliche Systeme der automatischen inhaltlichen Erschließung anhand der Pressedatenbank des Verlagshauses Gruner + Jahr (G+J) getestet und evaluiert. Untersucht wurde dabei natürlichsprachliches Retrieval im Vergleich zu Booleschem Retrieval. Bei den beiden Systemen handelt es sich zum einen um Autonomy von Autonomy Inc. und DocCat, das von IBM an die Datenbankstruktur der G+J Pressedatenbank angepasst wurde. Ersteres ist ein auf natürlichsprachlichem Retrieval basierendes, probabilistisches System. DocCat demgegenüber basiert auf Booleschem Retrieval und ist ein lernendes System, das auf Grund einer intellektuell erstellten Trainingsvorlage indexiert. Methodisch geht die Evaluation vom realen Anwendungskontext der Textdokumentation von G+J aus. Die Tests werden sowohl unter statistischen wie auch qualitativen Gesichtspunkten bewertet. Ein Ergebnis der Tests ist, dass DocCat einige Mängel gegenüber der intellektuellen Inhaltserschließung aufweist, die noch behoben werden müssen, während das natürlichsprachliche Retrieval von Autonomy in diesem Rahmen und für die speziellen Anforderungen der G+J Textdokumentation so nicht einsetzbar ist
  8. Hauer, M: Silicon Valley Vorarlberg : Maschinelle Indexierung und semantisches Retrieval verbessert den Katalog der Vorarlberger Landesbibliothek (2004) 0.02 
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    Theme
    Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval
  9. Gaese, V.: "Automatische Klassifikation von Presseartikeln in der Gruner + Jahr Dokumentation" (2003) 0.01 
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    Abstract
    Das Klassifizieren von Texten, auch Indexieren, inhaltliches Erschließen oder verschlagworten genannt, gehört seit jeher zu den zwar notwendigen aber sehr aufwändigen Aufgaben von Archiven bzw. Dokumentationen. Ihre unterschiedlichen Zwecke bzw. Anforderungen sind sicher ein Grund dafür, dass es fast ebenso viele Erschließungsinventare, Thesauri oder Schlagwortverzeichnisse wie Dokumentationen gibt. Im folgenden werden Klassifizierung, Indexierung, Erschließung und Verschlagwortung synonym verwendet. In der G+J Dokumentation arbeiten heute ca. 20 Dokumentare an Auswahl und Erschließung von täglich etwa 1.100 Artikeln aus insgesamt ca. 210 Titeln. In der G+J Pressedatenbank sind aktuell ca. 7 Mio Artikel gespeichert, gut 2 Mio als digitaler Volltext (OCR/Satzdaten). Archiviert sind nur Artikel, für die die G+J Dokumentation die entsprechenden Rechte hat.
  10. Rapke, K.: Automatische Indexierung von Volltexten für die Gruner+Jahr Pressedatenbank (2001) 0.01 
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    Abstract
    Retrievaltests sind die anerkannteste Methode, um neue Verfahren der Inhaltserschließung gegenüber traditionellen Verfahren zu rechtfertigen. Im Rahmen einer Diplomarbeit wurden zwei grundsätzlich unterschiedliche Systeme der automatischen inhaltlichen Erschließung anhand der Pressedatenbank des Verlagshauses Gruner + Jahr (G+J) getestet und evaluiert. Untersucht wurde dabei natürlichsprachliches Retrieval im Vergleich zu Booleschem Retrieval. Bei den beiden Systemen handelt es sich zum einen um Autonomy von Autonomy Inc. und DocCat, das von IBM an die Datenbankstruktur der G+J Pressedatenbank angepasst wurde. Ersteres ist ein auf natürlichsprachlichem Retrieval basierendes, probabilistisches System. DocCat demgegenüber basiert auf Booleschem Retrieval und ist ein lernendes System, das aufgrund einer intellektuell erstellten Trainingsvorlage indexiert. Methodisch geht die Evaluation vom realen Anwendungskontext der Textdokumentation von G+J aus. Die Tests werden sowohl unter statistischen wie auch qualitativen Gesichtspunkten bewertet. Ein Ergebnis der Tests ist, dass DocCat einige Mängel gegenüber der intellektuellen Inhaltserschließung aufweist, die noch behoben werden müssen, während das natürlichsprachliche Retrieval von Autonomy in diesem Rahmen und für die speziellen Anforderungen der G+J Textdokumentation so nicht einsetzbar ist
  11. Salton, G.: SMART System: 1961-1976 (2009) 0.01 
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  12. Hlava, M.M.K.: Automatic indexing : comparing rule-based and statistics-based indexing systems (2005) 0.01 
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    Source
    Information outlook. 9(2005) no.8, S.22-23
  13. Niggemann, E.: Wer suchet, der findet? : Verbesserung der inhaltlichen Suchmöglichkeiten im Informationssystem Der Deutschen Bibliothek (2006) 0.01 
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    Abstract
    Elektronische Bibliothekskataloge und Bibliografien haben ihr Monopol bei der Suche nach Büchern, Aufsätzen, musikalischen Werken u. a. verloren. Globale Suchmaschinen sind starke Konkurrenten, und Bibliotheken müssen heute so planen, dass ihre Dienstleistungen auch morgen noch interessant sind. Die Deutsche Bibliothek (DDB) wird ihre traditionelle Katalogrecherche zu einem globalen, netzbasierten Informationssystem erweitern, das die Vorteile der neutralen, qualitätsbasierten Katalogsuche mit den Vorteilen moderner Suchmaschinen zu verbinden sucht. Dieser Beitrag beschäftigt sich mit der Verbesserung der inhaltlichen Suchmöglichkeiten im Informationssystem Der Deutschen Bibliothek. Weitere Entwicklungsstränge sollen nur kurz im Ausblick angerissen werden.
  14. Thirion, B.; Leroy, J.P.; Baudic, F.; Douyère, M.; Piot, J.; Darmoni, S.J.: SDI selecting, decribing, and indexing : did you mean automatically? (2001) 0.01 
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  15. Nicoletti, M.: Automatische Indexierung (2001) 0.01 
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  16. Moens, M.F.: Automatic indexing and abstracting of document texts (2000) 0.01 
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  17. Rädler, K.: In Bibliothekskatalogen "googlen" : Integration von Inhaltsverzeichnissen, Volltexten und WEB-Ressourcen in Bibliothekskataloge (2004) 0.01 
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    Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval
  18. Nohr, H.: Theorie des Information Retrieval II : Automatische Indexierung (2004) 0.01 
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    Source
    Grundlagen der praktischen Information und Dokumentation. 5., völlig neu gefaßte Ausgabe. 2 Bde. Hrsg. von R. Kuhlen, Th. Seeger u. D. Strauch. Begründet von Klaus Laisiepen, Ernst Lutterbeck, Karl-Heinrich Meyer-Uhlenried. Bd.1: Handbuch zur Einführung in die Informationswissenschaft und -praxis
  19. Hauer, M.: Digitalisierung von Aufsätzen und anderen Texten mit maschineller Inhaltserschließung am Beispiel der Vorarlberger Landesbibliothek Bregenz : Wissensressourcen zutage fördern (2003) 0.00 
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  20. Grummann, M.: Sind Verfahren zur maschinellen Indexierung für Literaturbestände Öffentlicher Bibliotheken geeignet? : Retrievaltests von indexierten ekz-Daten mit der Software IDX (2000) 0.00 
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