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  1. Pfeffer, M.: Automatische Vergabe von RVK-Notationen mittels fallbasiertem Schließen (2009) 0.04 
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    Abstract
    Klassifikation von bibliografischen Einheiten ist für einen systematischen Zugang zu den Beständen einer Bibliothek und deren Aufstellung unumgänglich. Bislang wurde diese Aufgabe von Fachexperten manuell erledigt, sei es individuell nach einer selbst entwickelten Systematik oder kooperativ nach einer gemeinsamen Systematik. In dieser Arbeit wird ein Verfahren zur Automatisierung des Klassifikationsvorgangs vorgestellt. Dabei kommt das Verfahren des fallbasierten Schließens zum Einsatz, das im Kontext der Forschung zur künstlichen Intelligenz entwickelt wurde. Das Verfahren liefert für jedes Werk, für das bibliografische Daten vorliegen, eine oder mehrere mögliche Klassifikationen. In Experimenten werden die Ergebnisse der automatischen Klassifikation mit der durch Fachexperten verglichen. Diese Experimente belegen die hohe Qualität der automatischen Klassifikation und dass das Verfahren geeignet ist, Fachexperten bei der Klassifikationsarbeit signifikant zu entlasten. Auch die nahezu vollständige Resystematisierung eines Bibliothekskataloges ist - mit gewissen Abstrichen - möglich.
    Date
    22. 8.2009 19:51:28
    Series
    Zeitschrift für Bibliothekswesen und Bibliographie : Sonderband ; 96
    Source
    Wissen bewegen - Bibliotheken in der Informationsgesellschaft / 97. Deutscher Bibliothekartag in Mannheim, 2008. Hrsg. von Ulrich Hohoff und Per Knudsen. Bearb. von Stefan Siebert
  2. Pfeffer, M.: Automatische Vergabe von RVK-Notationen anhand von bibliografischen Daten mittels fallbasiertem Schließen (2007) 0.03 
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    Abstract
    Klassifikation von bibliografischen Einheiten ist für einen systematischen Zugang zu den Beständen einer Bibliothek und deren Aufstellung unumgänglich. Bislang wurde diese Aufgabe von Fachexperten manuell erledigt, sei es individuell nach einer selbst entwickelten Systematik oder kooperativ nach einer gemeinsamen Systematik. In dieser Arbeit wird ein Verfahren zur Automatisierung des Klassifikationsvorgangs vorgestellt. Dabei kommt das Verfahren des fallbasierten Schließens zum Einsatz, das im Kontext der Forschung zur künstlichen Intelligenz entwickelt wurde. Das Verfahren liefert für jedes Werk, für das bibliografische Daten vorliegen, eine oder mehrere mögliche Klassifikationen. In Experimenten werden die Ergebnisse der automatischen Klassifikation mit der durch Fachexperten verglichen. Diese Experimente belegen die hohe Qualität der automatischen Klassifikation und dass das Verfahren geeignet ist, Fachexperten bei der Klassifikationsarbeit signifikant zu entlasten. Auch die nahezu vollständige Resystematisierung eines Bibliothekskataloges ist - mit gewissen Abstrichen - möglich.
    Content
    Masterarbeit im Rahmen des postgradualen Fernstudiums Master of Arts (Library and Information Science)
    Imprint
    Berlin : Humboldt-Universität / Institut für Bibliotheks- und Informationswissenschaft
  3. Koch, T.; Vizine-Goetz, D.: DDC and knowledge organization in the digital library : Research and development. Demonstration pages (1999) 0.03 
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    Abstract
    Der Workshop gibt einen Einblick in die aktuelle Forschung und Entwicklung zur Wissensorganisation in digitalen Bibliotheken. Diane Vizine-Goetz vom OCLC Office of Research in Dublin, Ohio, stellt die Forschungsprojekte von OCLC zur Anpassung und Weiterentwicklung der Dewey Decimal Classification als Wissensorganisationsinstrument fuer grosse digitale Dokumentensammlungen vor. Traugott Koch, NetLab, Universität Lund in Schweden, demonstriert die Ansätze und Lösungen des EU-Projekts DESIRE zum Einsatz von intellektueller und vor allem automatischer Klassifikation in Fachinformationsdiensten im Internet.
    Footnote
    Vortrag anläßlich des Workshops am 21.10.1999, Deutsche Bibliothek, Frankfurt/M.
  4. Automatische Klassifikation und Extraktion in Documentum (2005) 0.02 
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    "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."
    Footnote
    Kontakt: LCI GmbH, Freiburger Str. 16, 16,79199 Kirchzarten, Tel.: (0 76 61) 9 89 961o, Fax: (01212) 5 37 48 29 36, info@lci-software.com, www.lci-software.com
    Source
    Information - Wissenschaft und Praxis. 56(2005) H.5/6, S.276
  5. Wille, J.: Automatisches Klassifizieren bibliographischer Beschreibungsdaten : Vorgehensweise und Ergebnisse (2006) 0.02 
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    Abstract
    Diese Arbeit befasst sich mit den praktischen Aspekten des Automatischen Klassifizierens bibliographischer Referenzdaten. Im Vordergrund steht die konkrete Vorgehensweise anhand des eigens zu diesem Zweck entwickelten Open Source-Programms COBRA "Classification Of Bibliographic Records, Automatic". Es werden die Rahmenbedingungen und Parameter f¨ur einen Einsatz im bibliothekarischen Umfeld geklärt. Schließlich erfolgt eine Auswertung von Klassifizierungsergebnissen am Beispiel sozialwissenschaftlicher Daten aus der Datenbank SOLIS.
    Content
    [Diplomarbeit Studiengang Bibliothekswesen Fakultät für Informations- und Kommunikationswissenschaften]
    Imprint
    Köln : Fakultät für Informations- und Kommunikationswissenschaften
  6. Sommer, M.: Automatische Generierung von DDC-Notationen für Hochschulveröffentlichungen (2012) 0.02 
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    Abstract
    Das Thema dieser Bachelorarbeit ist die automatische Generierung von Notationen der Dewey-Dezimalklassifikation für Metadaten. Die Metadaten sind im Dublin-Core-Format und stammen vom Server für wissenschaftliche Schriften der Hochschule Hannover. Zu Beginn erfolgt eine allgemeine Einführung über die Methoden und Hauptanwendungsbereiche des automatischen Klassifizierens. Danach werden die Dewey-Dezimalklassifikation und der Prozess der Metadatengewinnung beschrieben. Der theoretische Teil endet mit der Beschreibung von zwei Projekten. In dem ersten Projekt wurde ebenfalls versucht Metadaten mit Notationen der Dewey-Dezimalklassifikation anzureichern. Das Ergebnis des zweiten Projekts ist eine Konkordanz zwischen der Schlagwortnormdatei und der Dewey-Dezimalklassifikation. Diese Konkordanz wurde im praktischen Teil dieser Arbeit dazu benutzt um automatisch Notationen der Dewey-Dezimalklassifikation zu vergeben.
    Content
    Vgl. unter: http://opus.bsz-bw.de/fhhv/volltexte/2012/397/pdf/Bachelorarbeit_final_Korrektur01.pdf. Bachelorarbeit, Hochschule Hannover, Fakultät III - Medien, Information und Design, Abteilung Information und Kommunikation, Studiengang Informationsmanagement
    Date
    29. 1.2013 15:44:43
    Imprint
    Hannover : Hochschule Hannover, Fakultät III - Medien, Information und Design, Abteilung Information und Kommunikation
  7. Walther, R.: Möglichkeiten und Grenzen automatischer Klassifikationen von Web-Dokumenten (2001) 0.02 
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    Abstract
    Automatische Klassifikationen von Web- und andern Textdokumenten ermöglichen es, betriebsinterne und externe Informationen geordnet zugänglich zu machen. Die Forschung zur automatischen Klassifikation hat sich in den letzten Jahren intensiviert. Das Resultat sind verschiedenen Methoden, die heute in der Praxis einzeln oder kombiniert für die Klassifikation im Einsatz sind. In der vorliegenden Lizenziatsarbeit werden neben allgemeinen Grundsätzen einige Methoden zur automatischen Klassifikation genauer betrachtet und ihre Möglichkeiten und Grenzen erörtert. Daneben erfolgt die Präsentation der Resultate aus einer Umfrage bei Anbieterrfirmen von Softwarelösungen zur automatische Klassifikation von Text-Dokumenten. Die Ausführungen dienen der myax internet AG als Basis, ein eigenes Klassifikations-Produkt zu entwickeln
    Footnote
    Lizenziatsarbeit an der Rechts- und Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät der Universität Bern, Institut für Wirtschaftsinformatik (Prof. G. Knolmayer)
    Imprint
    Bern : Rechts- und Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät
  8. Reiner, U.: Automatische DDC-Klassifizierung von bibliografischen Titeldatensätzen (2009) 0.02 
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    Content
    Präsentation zum Vortrag anlässlich des 98. Deutscher Bibliothekartag in Erfurt: Ein neuer Blick auf Bibliotheken; TK10: Information erschließen und recherchieren Inhalte erschließen - mit neuen Tools
    Date
    22. 8.2009 12:54:24
  9. Oberhauser, O.: Automatisches Klassifizieren : Entwicklungsstand - Methodik - Anwendungsbereiche (2005) 0.02 
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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.
    Zum Inhalt Auf einen kurzen einleitenden Abschnitt folgt eine Einführung in die grundlegende Methodik des automatischen Klassifizierens. Oberhauser erklärt hier Begriffe wie Einfach- und Mehrfachklassifizierung, Klassen- und Dokumentzentrierung, und geht danach auf die hauptsächlichen Anwendungen der automatischen Klassifikation von Textdokumenten, maschinelle Lernverfahren und Techniken der Dimensionsreduktion bei der Indexierung ein. Zwei weitere Unterkapitel sind der Erstellung von Klassifikatoren und den Methoden für deren Auswertung gewidmet. Das Kapitel wird abgerundet von einer kurzen Auflistung einiger Softwareprodukte für automatisches Klassifizieren, die sowohl kommerzielle Software, als auch Projekte aus dem Open-Source-Bereich umfasst. Der Hauptteil des Buches ist den großen Projekten zur automatischen Erschließung von Webdokumenten gewidmet, die von OCLC (Scorpion) sowie an den Universitäten Lund (Nordic WAIS/WWW, DESIRE II), Wolverhampton (WWLib-TOS, WWLib-TNG, Old ACE, ACE) und Oldenburg (GERHARD, GERHARD II) durchgeführt worden sind. Der Autor beschreibt hier sehr detailliert - wobei der Detailliertheitsgrad unterschiedlich ist, je nachdem, was aus der Projektdokumentation geschlossen werden kann - die jeweilige Zielsetzung des Projektes, die verwendete Klassifikation, die methodische Vorgehensweise sowie die Evaluierungsmethoden und -ergebnisse. Sofern Querverweise zu anderen Projekten bestehen, werden auch diese besprochen. Der Verfasser geht hier sehr genau auf wichtige Aspekte wie Vokabularbildung, Textaufbereitung und Gewichtung ein, so dass der Leser eine gute Vorstellung von den Ansätzen und der möglichen Weiterentwicklung des Projektes bekommt. In einem weiteren Kapitel wird auf einige kleinere Projekte eingegangen, die dem für Bibliotheken besonders interessanten Thema des automatischen Klassifizierens von Büchern sowie den Bereichen Patentliteratur, Mediendokumentation und dem Einsatz bei Informationsdiensten gewidmet sind. Die Darstellung wird ergänzt von einem Literaturverzeichnis mit über 250 Titeln zu den konkreten Projekten sowie einem Abkürzungs- und einem Abbildungsverzeichnis. In der abschließenden Diskussion der beschriebenen Projekte wird einerseits auf die Bedeutung der einzelnen Projekte für den methodischen Fortschritt eingegangen, andererseits aber auch einiges an Kritik geäußert, v. a. bezüglich der mangelnden Auswertung der Projektergebnisse und des Fehlens an brauchbarer Dokumentation. So waren z. B. die Projektseiten des Projekts GERHARD (www.gerhard.de/) auf den Stand von 1998 eingefroren, zurzeit [11.07.06] sind sie überhaupt nicht mehr erreichbar. Mit einigem Erstaunen stellt Oberhauser auch fest, dass - abgesehen von der fast 15 Jahre alten Untersuchung von Larsen - »keine signifikanten Studien oder Anwendungen aus dem Bibliotheksbereich vorliegen« (S. 139). Wie der Autor aber selbst ergänzend ausführt, dürfte dies daran liegen, dass sich bibliografische Metadaten wegen des geringen Textumfangs sehr schlecht für automatische Klassifikation eignen, und dass - wie frühere Ergebnisse gezeigt haben - das übliche TF/IDF-Verfahren nicht für Katalogisate geeignet ist (ibd.).
    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."
  10. Hotho, A.; Bloehdorn, S.: Data Mining 2004 : Text classification by boosting weak learners based on terms and concepts (2004) 0.01 
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    Content
    Vgl.: http://www.google.de/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=1&cad=rja&ved=0CEAQFjAA&url=http%3A%2F%2Fciteseerx.ist.psu.edu%2Fviewdoc%2Fdownload%3Fdoi%3D10.1.1.91.4940%26rep%3Drep1%26type%3Dpdf&ei=dOXrUMeIDYHDtQahsIGACg&usg=AFQjCNHFWVh6gNPvnOrOS9R3rkrXCNVD-A&sig2=5I2F5evRfMnsttSgFF9g7Q&bvm=bv.1357316858,d.Yms.
    Date
    8. 1.2013 10:22:32
  11. Pfister, J.: Clustering von Patent-Dokumenten am Beispiel der Datenbanken des Fachinformationszentrums Karlsruhe (2006) 0.01 
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    Abstract
    In diesem Artikel, der im Anwendungsbereich der Patentrecherche und Patentinformation angesiedelt ist, wird das automatische Gruppieren von Patentdokumenten - das so genannte Clustering - als ein Werkzeug zur Aufbereitung der Ergebnismenge einer Datenbankanfrage untersucht. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Evaluierung von drei Clustering-Verfahren mittels Nutzerbewertungen.
    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
  12. Jersek, T.: Automatische DDC-Klassifizierung mit Lingo : Vorgehensweise und Ergebnisse (2012) 0.01 
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    Abstract
    Die Arbeit befasst sich mit der Realisierung und der Durchführung einer automatischen DDCKlassifizierung durch das Indexierungssystem Lingo. Dies geschieht durch die Einbeziehung von Relationen des DFG-Projektes CrissCross, anhand derer Lingo bibliographische Titeldatensätze automatisch klassifiziert. Der dabei verwendete Ansatz wird mit dem üblichen methodischen Vorgehen bei automatischen Klassifizierungssystemen verglichen. Das Klassifizierungsverfahren wird daraufhin anhand einer Testkollektion von bibliographischen Titeldatensätzen der Deutschen Nationalbibliothek (DNB) getestet. Es folgt eine Diskussion der Ergebnisse und eine Bewertung des Klassifizierungssystems.
    Content
    Diplomarbeit, Studiengang Bibliothekswesen, Fakultät für Informations- und Kommunikationswissenschaften, Fachhochschule Köln.
  13. Reiner, U.: Automatische DDC-Klassifizierung bibliografischer Titeldatensätze der Deutschen Nationalbibliografie (2009) 0.01 
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  0.3 = coord(3/10)
    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
  14. Schek, M.: Automatische Klassifizierung und Visualisierung im Archiv der Süddeutschen Zeitung (2005) 0.01 
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  0.2 = coord(2/10)
    Abstract
    Die Süddeutsche Zeitung (SZ) verfügt seit ihrer Gründung 1945 über ein Pressearchiv, das die Texte der eigenen Redakteure und zahlreicher nationaler und internationaler Publikationen dokumentiert und auf Anfrage für Recherchezwecke bereitstellt. Die Einführung der EDV begann Anfang der 90er Jahre mit der digitalen Speicherung zunächst der SZ-Daten. Die technische Weiterentwicklung ab Mitte der 90er Jahre diente zwei Zielen: (1) dem vollständigen Wechsel von der Papierablage zur digitalen Speicherung und (2) dem Wandel von einer verlagsinternen Dokumentations- und Auskunftsstelle zu einem auch auf dem Markt vertretenen Informationsdienstleister. Um die dabei entstehenden Aufwände zu verteilen und gleichzeitig Synergieeffekte zwischen inhaltlich verwandten Archiven zu erschließen, gründeten der Süddeutsche Verlag und der Bayerische Rundfunk im Jahr 1998 die Dokumentations- und Informationszentrum (DIZ) München GmbH, in der die Pressearchive der beiden Gesellschafter und das Bildarchiv des Süddeutschen Verlags zusammengeführt wurden. Die gemeinsam entwickelte Pressedatenbank ermöglichte das standortübergreifende Lektorat, die browserbasierte Recherche für Redakteure und externe Kunden im Intraund Internet und die kundenspezifischen Content Feeds für Verlage, Rundfunkanstalten und Portale. Die DIZPressedatenbank enthält zur Zeit 6,9 Millionen Artikel, die jeweils als HTML oder PDF abrufbar sind. Täglich kommen ca. 3.500 Artikel hinzu, von denen ca. 1.000 lektoriert werden. Das Lektorat erfolgt im DIZ nicht durch die Vergabe von Schlagwörtern am Dokument, sondern durch die Verlinkung der Artikel mit "virtuellen Mappen", den Dossiers. Diese stellen die elektronische Repräsentation einer Papiermappe dar und sind das zentrale Erschließungsobjekt. Im Gegensatz zu statischen Klassifikationssystemen ist die Dossierstruktur dynamisch und aufkommensabhängig, d.h. neue Dossiers werden hauptsächlich anhand der aktuellen Berichterstattung erstellt. Insgesamt enthält die DIZ-Pressedatenbank ca. 90.000 Dossiers, davon sind 68.000 Sachthemen (Topics), Personen und Institutionen. Die Dossiers sind untereinander zum "DIZ-Wissensnetz" verlinkt.
    DIZ definiert das Wissensnetz als Alleinstellungsmerkmal und wendet beträchtliche personelle Ressourcen für die Aktualisierung und Oualitätssicherung der Dossiers auf. Nach der Umstellung auf den komplett digitalisierten Workflow im April 2001 identifizierte DIZ vier Ansatzpunkte, wie die Aufwände auf der Inputseite (Lektorat) zu optimieren sind und gleichzeitig auf der Outputseite (Recherche) das Wissensnetz besser zu vermarkten ist: 1. (Teil-)Automatische Klassifizierung von Pressetexten (Vorschlagwesen) 2. Visualisierung des Wissensnetzes (Topic Mapping) 3. (Voll-)Automatische Klassifizierung und Optimierung des Wissensnetzes 4. Neue Retrievalmöglichkeiten (Clustering, Konzeptsuche) Die Projekte 1 und 2 "Automatische Klassifizierung und Visualisierung" starteten zuerst und wurden beschleunigt durch zwei Entwicklungen: - Der Bayerische Rundfunk (BR), ursprünglich Mitbegründer und 50%-Gesellschafter der DIZ München GmbH, entschloss sich aus strategischen Gründen, zum Ende 2003 aus der Kooperation auszusteigen. - Die Medienkrise, hervorgerufen durch den massiven Rückgang der Anzeigenerlöse, erforderte auch im Süddeutschen Verlag massive Einsparungen und die Suche nach neuen Erlösquellen. Beides führte dazu, dass die Kapazitäten im Bereich Pressedokumentation von ursprünglich rund 20 (nur SZ, ohne BR-Anteil) auf rund 13 zum 1. Januar 2004 sanken und gleichzeitig die Aufwände für die Pflege des Wissensnetzes unter verstärkten Rechtfertigungsdruck gerieten. Für die Projekte 1 und 2 ergaben sich daraus drei quantitative und qualitative Ziele: - Produktivitätssteigerung im Lektorat - Konsistenzverbesserung im Lektorat - Bessere Vermarktung und intensivere Nutzung der Dossiers in der Recherche Alle drei genannten Ziele konnten erreicht werden, wobei insbesondere die Produktivität im Lektorat gestiegen ist. Die Projekte 1 und 2 "Automatische Klassifizierung und Visualisierung" sind seit Anfang 2004 erfolgreich abgeschlossen. Die Folgeprojekte 3 und 4 laufen seit Mitte 2004 und sollen bis Mitte 2005 abgeschlossen sein. Im folgenden wird in Abschnitt 2 die Produktauswahl und Arbeitsweise der Automatischen Klassifizierung beschrieben. Abschnitt 3 schildert den Einsatz der Wissensnetz-Visualisierung in Lektorat und Recherche. Abschnitt 4 fasst die Ergebnisse der Projekte 1 und 2 zusammen und gibt einen Ausblick auf die Ziele der Projekte 3 und 4.
  15. Frobese, D.T.: Klassifikationsaufgaben mit der SENTRAX : Konkreter Fall: Automatische Detektion von SPAM (2006) 0.01 
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  0.2 = coord(2/10)
    Abstract
    Die Suchfunktionen des SENTRAX-Verfahrens werden für die Klassifizierung von Mails und im Besonderen für die Detektion von SPAM eingesetzt. Die Eigenschaften einer kontextähnlichen Suche und die Fehlertoleranz sollen genutzt werden, um SPAM Nachrichten treffsicher aufzuspüren.
    Footnote
    Beitrag der Proceedings des Fünften Hildesheimer Evaluierungs- und Retrievalworkshop (HIER 2006), Hildesheim, xx.x.2006.
  16. Panyr, J.: Automatische thematische Textklassifikation und ihre Interpretation in der Dokumentengrobrecherche (1980) 0.01 
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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
    Source
    Wissensstrukturen und Ordnungsmuster. Proc. der 4. Fachtagung der Gesellschaft für Klassifikation, Salzburg, 16.-19.4.1980. Red.: W. Dahlberg
  17. Wätjen, H.-J.: GERHARD : Automatisches Sammeln, Klassifizieren und Indexieren von wissenschaftlich relevanten Informationsressourcen im deutschen World Wide Web (1998) 0.01 
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    Abstract
    Die intellektuelle Erschließung des Internet befindet sich in einer Krise. Yahoo und andere Dienste können mit dem Wachstum des Web nicht mithalten. GERHARD ist derzeit weltweit der einzige Such- und Navigationsdienst, der die mit einem Roboter gesammelten Internetressourcen mit computerlinguistischen und statistischen Verfahren auch automatisch vollständig klassifiziert. Weit über eine Million HTML-Dokumente von wissenschaftlich relevanten Servern in Deutschland können wie bei anderen Suchmaschinen in der Datenbank gesucht, aber auch über die Navigation in der dreisprachigen Universalen Dezimalklassifikation (ETH-Bibliothek Zürich) recherchiert werden
  18. Panyr, J.: STEINADLER: ein Verfahren zur automatischen Deskribierung und zur automatischen thematischen Klassifikation (1978) 0.01 
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    Source
    Nachrichten für Dokumentation. 29(1978), S.92-96
  19. Krüger, C.: Evaluation des WWW-Suchdienstes GERHARD unter besonderer Beachtung automatischer Indexierung (1999) 0.01 
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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.
    Footnote
    Diplomarbeit im Fach Inhaltliche Erschließung, Studiengang Informationsmanagement der FH Stuttgart - Hochschule für Bibliotheks- und Informationswesen
    Imprint
    Stuttgart : FH - Hochschule für Bibliotheks- und Informationswesen
  20. 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) 0.01 
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  0.2 = coord(2/10)
    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.
    Footnote
    Diplomarbeit an der Technischen Universität Graz, Institut für Informationsverarbeitung und Computerunterstützte neue Medien (IICM)
    Imprint
    Graz : Technischen Universität, Institut für Informationsverarbeitung und Computerunterstützte neue Medien (IICM)

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