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  • × theme_ss:"Automatisches Klassifizieren"
  1. Schulze, U.: Erfahrungen bei der Anwendung automatischer Klassifizierungsverfahren zur Inhaltsanalyse einer Dokumentenmenge (1978) 0.02 
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    Source
    Kooperation in der Klassifikation I. Proc. der Sekt.1-3 der 2. Fachtagung der Gesellschaft für Klassifikation, Frankfurt-Hoechst, 6.-7.4.1978. Bearb.: W. Dahlberg
  2. Reiner, U.: Automatische DDC-Klassifizierung von bibliografischen Titeldatensätzen (2009) 0.02 
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    Date
    22. 8.2009 12:54:24
  3. Salles, T.; Rocha, L.; Gonçalves, M.A.; Almeida, J.M.; Mourão, F.; Meira Jr., W.; Viegas, F.: ¬A quantitative analysis of the temporal effects on automatic text classification (2016) 0.02 
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  4. Hotho, A.; Bloehdorn, S.: Data Mining 2004 : Text classification by boosting weak learners based on terms and concepts (2004) 0.02 
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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
  5. Liu, R.-L.: Context recognition for hierarchical text classification (2009) 0.01 
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  6. Classification, automation, and new media : Proceedings of the 24th Annual Conference of the Gesellschaft für Klassifikation e.V., University of Passau, March 15 - 17, 2000 (2002) 0.01 
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    Editor
    Gaul, W. u. G. Ritter
  7. Liu, R.-L.: ¬A passage extractor for classification of disease aspect information (2013) 0.01 
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    Date
    28.10.2013 19:22:57
  8. Reiner, U.: Automatische DDC-Klassifizierung bibliografischer Titeldatensätze der Deutschen Nationalbibliografie (2009) 0.01 
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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
  9. Yu, W.; Gong, Y.: Document clustering by concept factorization (2004) 0.01 
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  10. Oberhauser, O.: Automatisches Klassifizieren : Entwicklungsstand - Methodik - Anwendungsbereiche (2005) 0.01 
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    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.
    Theme
    Grundlagen u. Einführungen: Allgemeine Literatur
  11. 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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    Footnote
    Zugleich Dissertation U Saarbrücken 1085
  12. Reiner, U.: Automatic analysis of DDC notations (2007) 0.01 
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  13. Fangmeyer, H.; Gloden, R.: Bewertung und Vergleich von Klassifikationsergebnissen bei automatischen Verfahren (1978) 0.01 
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    Source
    Kooperation in der Klassifikation I. Proc. der Sekt.1-3 der 2. Fachtagung der Gesellschaft für Klassifikation, Frankfurt-Hoechst, 6.-7.4.1978. Bearb.: W. Dahlberg
  14. Bollmann, P.; Konrad, E.; Schneider, H.-J.; Zuse, H.: Anwendung automatischer Klassifikationsverfahren mit dem System FAKYR (1978) 0.01 
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    Source
    Kooperation in der Klassifikation I. Proc. der Sekt.1-3 der 2. Fachtagung der Gesellschaft für Klassifikation, Frankfurt-Hoechst, 6.-7.4.1978. Bearb.: W. Dahlberg
  15. Huang, Y.-L.: ¬A theoretic and empirical research of cluster indexing for Mandarine Chinese full text document (1998) 0.01 
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  16. 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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  17. Panyr, J.: Automatische thematische Textklassifikation und ihre Interpretation in der Dokumentengrobrecherche (1980) 0.01 
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    Source
    Wissensstrukturen und Ordnungsmuster. Proc. der 4. Fachtagung der Gesellschaft für Klassifikation, Salzburg, 16.-19.4.1980. Red.: W. Dahlberg
  18. Koch, T.; Ardö, A.; Noodén, L.: ¬The construction of a robot-generated subject index : DESIRE II D3.6a, Working Paper 1 (1999) 0.01 
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  19. Hung, C.-M.; Chien, L.-F.: Web-based text classification in the absence of manually labeled training documents (2007) 0.01 
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  20. Liu, R.-L.: Dynamic category profiling for text filtering and classification (2007) 0.01 
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