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  • × theme_ss:"Automatisches Klassifizieren"
  1. Wätjen, H.-J.; Diekmann, B.; Möller, G.; Carstensen, K.-U.: Bericht zum DFG-Projekt: GERHARD : German Harvest Automated Retrieval and Directory (1998) 0.09 
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  2. Reiner, U.: Automatische DDC-Klassifizierung bibliografischer Titeldatensätze der Deutschen Nationalbibliografie (2009) 0.05 
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    Abstract
    Das Klassifizieren von Objekten (z. B. Fauna, Flora, Texte) ist ein Verfahren, das auf menschlicher Intelligenz basiert. In der Informatik - insbesondere im Gebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) - wird u. a. untersucht, inweit Verfahren, die menschliche Intelligenz benötigen, automatisiert werden können. Hierbei hat sich herausgestellt, dass die Lösung von Alltagsproblemen eine größere Herausforderung darstellt, als die Lösung von Spezialproblemen, wie z. B. das Erstellen eines Schachcomputers. So ist "Rybka" der seit Juni 2007 amtierende Computerschach-Weltmeistern. Inwieweit Alltagsprobleme mit Methoden der Künstlichen Intelligenz gelöst werden können, ist eine - für den allgemeinen Fall - noch offene Frage. Beim Lösen von Alltagsproblemen spielt die Verarbeitung der natürlichen Sprache, wie z. B. das Verstehen, eine wesentliche Rolle. Den "gesunden Menschenverstand" als Maschine (in der Cyc-Wissensbasis in Form von Fakten und Regeln) zu realisieren, ist Lenat's Ziel seit 1984. Bezüglich des KI-Paradeprojektes "Cyc" gibt es CycOptimisten und Cyc-Pessimisten. Das Verstehen der natürlichen Sprache (z. B. Werktitel, Zusammenfassung, Vorwort, Inhalt) ist auch beim intellektuellen Klassifizieren von bibliografischen Titeldatensätzen oder Netzpublikationen notwendig, um diese Textobjekte korrekt klassifizieren zu können. Seit dem Jahr 2007 werden von der Deutschen Nationalbibliothek nahezu alle Veröffentlichungen mit der Dewey Dezimalklassifikation (DDC) intellektuell klassifiziert.
    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
  3. Reiner, U.: Automatische DDC-Klassifizierung von bibliografischen Titeldatensätzen (2009) 0.03 
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    22. 8.2009 12:54:24
  4. Reiner, U.: VZG-Projekt Colibri : Bewertung von automatisch DDC-klassifizierten Titeldatensätzen der Deutschen Nationalbibliothek (DNB) (2009) 0.03 
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    Abstract
    Das VZG-Projekt Colibri/DDC beschäftigt sich seit 2003 mit automatischen Verfahren zur Dewey-Dezimalklassifikation (Dewey Decimal Classification, kurz DDC). Ziel des Projektes ist eine einheitliche DDC-Erschließung von bibliografischen Titeldatensätzen und eine Unterstützung der DDC-Expert(inn)en und DDC-Laien, z. B. bei der Analyse und Synthese von DDC-Notationen und deren Qualitätskontrolle und der DDC-basierten Suche. Der vorliegende Bericht konzentriert sich auf die erste größere automatische DDC-Klassifizierung und erste automatische und intellektuelle Bewertung mit der Klassifizierungskomponente vc_dcl1. Grundlage hierfür waren die von der Deutschen Nationabibliothek (DNB) im November 2007 zur Verfügung gestellten 25.653 Titeldatensätze (12 Wochen-/Monatslieferungen) der Deutschen Nationalbibliografie der Reihen A, B und H. Nach Erläuterung der automatischen DDC-Klassifizierung und automatischen Bewertung in Kapitel 2 wird in Kapitel 3 auf den DNB-Bericht "Colibri_Auswertung_DDC_Endbericht_Sommer_2008" eingegangen. Es werden Sachverhalte geklärt und Fragen gestellt, deren Antworten die Weichen für den Verlauf der weiteren Klassifizierungstests stellen werden. Über das Kapitel 3 hinaus führende weitergehende Betrachtungen und Gedanken zur Fortführung der automatischen DDC-Klassifizierung werden in Kapitel 4 angestellt. Der Bericht dient dem vertieften Verständnis für die automatischen Verfahren.
  5. Reiner, U.: Automatic analysis of DDC notations (2007) 0.01 
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  6. Godby, C. J.; Stuler, J.: ¬The Library of Congress Classification as a knowledge base for automatic subject categorization (2001) 0.01 
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  7. 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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  8. Koch, T.; Ardö, A.: Automatic classification of full-text HTML-documents from one specific subject area : DESIRE II D3.6a, Working Paper 2 (2000) 0.01 
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    Content
    1 Introduction / 2 Method overview / 3 Ei thesaurus preprocessing / 4 Automatic classification process: 4.1 Matching -- 4.2 Weighting -- 4.3 Preparation for display / 5 Results of the classification process / 6 Evaluations / 7 Software / 8 Other applications / 9 Experiments with universal classification systems / References / Appendix A: Ei classification service: Software / Appendix B: Use of the classification software as subject filter in a WWW harvester.
  9. Lindholm, J.; Schönthal, T.; Jansson , K.: Experiences of harvesting Web resources in engineering using automatic classification (2003) 0.01 
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  10. Dolin, R.; Agrawal, D.; El Abbadi, A.; Pearlman, J.: Using automated classification for summarizing and selecting heterogeneous information sources (1998) 0.01 
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  11. Automatic classification research at OCLC (2002) 0.00 
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    Date
    5. 5.2003 9:22:09
  12. Dolin, R.; Agrawal, D.; El Abbadi, A.; Pearlman, J.: Using automated classification for summarizing and selecting heterogeneous information sources (1998) 0.00 
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