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  • × theme_ss:"Automatisches Indexieren"
  • × year_i:[2000 TO 2010}
  1. Nohr, H.: Grundlagen der automatischen Indexierung : ein Lehrbuch (2003) 0.04 
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    Date
    22. 6.2009 12:46:51
    Footnote
    Rez. in: nfd 54(2003) H.5, S.314 (W. Ratzek): "Um entscheidungsrelevante Daten aus der ständig wachsenden Flut von mehr oder weniger relevanten Dokumenten zu extrahieren, müssen Unternehmen, öffentliche Verwaltung oder Einrichtungen der Fachinformation effektive und effiziente Filtersysteme entwickeln, einsetzen und pflegen. Das vorliegende Lehrbuch von Holger Nohr bietet erstmalig eine grundlegende Einführung in das Thema "automatische Indexierung". Denn: "Wie man Information sammelt, verwaltet und verwendet, wird darüber entscheiden, ob man zu den Gewinnern oder Verlierern gehört" (Bill Gates), heißt es einleitend. Im ersten Kapitel "Einleitung" stehen die Grundlagen im Mittelpunkt. Die Zusammenhänge zwischen Dokumenten-Management-Systeme, Information Retrieval und Indexierung für Planungs-, Entscheidungs- oder Innovationsprozesse, sowohl in Profit- als auch Non-Profit-Organisationen werden beschrieben. Am Ende des einleitenden Kapitels geht Nohr auf die Diskussion um die intellektuelle und automatische Indexierung ein und leitet damit über zum zweiten Kapitel "automatisches Indexieren. Hier geht der Autor überblickartig unter anderem ein auf - Probleme der automatischen Sprachverarbeitung und Indexierung - verschiedene Verfahren der automatischen Indexierung z.B. einfache Stichwortextraktion / Volltextinvertierung, - statistische Verfahren, Pattern-Matching-Verfahren. Die "Verfahren der automatischen Indexierung" behandelt Nohr dann vertiefend und mit vielen Beispielen versehen im umfangreichsten dritten Kapitel. Das vierte Kapitel "Keyphrase Extraction" nimmt eine Passpartout-Status ein: "Eine Zwischenstufe auf dem Weg von der automatischen Indexierung hin zur automatischen Generierung textueller Zusammenfassungen (Automatic Text Summarization) stellen Ansätze dar, die Schlüsselphrasen aus Dokumenten extrahieren (Keyphrase Extraction). Die Grenzen zwischen den automatischen Verfahren der Indexierung und denen des Text Summarization sind fließend." (S. 91). Am Beispiel NCR"s Extractor/Copernic Summarizer beschreibt Nohr die Funktionsweise.
    Year
    2003
  2. Schröther, C.: Automatische Indexierung, Kategorisierung und inhaltliche Erschließung von Textnachrichten (2003) 0.04 
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    Year
    2003
  3. Oberhauser, O.; Labner, J.: Einführung der automatischen Indexierung im Österreichischen Verbundkatalog? : Bericht über eine empirische Studie (2003) 0.04 
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    Year
    2003
  4. Peters, G.: Verschlagwortung und automatische Verfahren in der G+J Dokumentation (2003) 0.04 
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    Source
    http://archiv.tu-chemnitz.de/pub/2003/0061/index.html
    Year
    2003
  5. Hauer, M.: Digitalisierung von Aufsätzen und anderen Texten mit maschineller Inhaltserschließung am Beispiel der Vorarlberger Landesbibliothek Bregenz : Wissensressourcen zutage fördern (2003) 0.03 
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    BuB. 55(2003) H.3, S.192-196
    Year
    2003
  6. Zimmermann, H.H.: Möglichkeiten einer computergestützen Sacherschließung (2003) 0.03 
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    Source
    http://archiv.tu-chemnitz.de/pub/2003/0061/index.html
    Year
    2003
  7. Mongin, L.; Fu, Y.Y.; Mostafa, J.: Open Archives data Service prototype and automated subject indexing using D-Lib archive content as a testbed (2003) 0.03 
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    Abstract
    The Indiana University School of Library and Information Science opened a new research laboratory in January 2003; The Indiana University School of Library and Information Science Information Processing Laboratory [IU IP Lab]. The purpose of the new laboratory is to facilitate collaboration between scientists in the department in the areas of information retrieval (IR) and information visualization (IV) research. The lab has several areas of focus. These include grid and cluster computing, and a standard Java-based software platform to support plug and play research datasets, a selection of standard IR modules and standard IV algorithms. Future development includes software to enable researchers to contribute datasets, IR algorithms, and visualization algorithms into the standard environment. We decided early on to use OAI-PMH as a resource discovery tool because it is consistent with our mission.
    Source
    D-Lib magazine. 9(2003) no.12, x S
    Year
    2003
  8. Hlava, M.M.K.: Automatic indexing : comparing rule-based and statistics-based indexing systems (2005) 0.02 
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    Source
    Information outlook. 9(2005) no.8, S.22-23
  9. Hauer, M.: Automatische Indexierung (2000) 0.02 
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    Source
    Wissen in Aktion: Wege des Knowledge Managements. 22. Online-Tagung der DGI, Frankfurt am Main, 2.-4.5.2000. Proceedings. Hrsg.: R. Schmidt
  10. Gaese, V.: "Automatische Klassifikation von Presseartikeln in der Gruner + Jahr Dokumentation" (2003) 0.02 
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    Year
    2003
  11. Scherer, B.: Automatische Indexierung und ihre Anwendung im DFG-Projekt "Gemeinsames Portal für Bibliotheken, Archive und Museen (BAM)" (2003) 0.01 
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    2003
  12. Oberhauser, O.; Labner, J.: OPAC-Erweiterung durch automatische Indexierung : Empirische Untersuchung mit Daten aus dem Österreichischen Verbundkatalog (2002) 0.01 
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    Source
    ABI-Technik. 23(2003) H.4, S.305-314
  13. Lepsky, K.; Vorhauer, J.: Lingo - ein open source System für die Automatische Indexierung deutschsprachiger Dokumente (2006) 0.01 
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  15. Bachfeld, S.: Möglichkeiten und Grenzen linguistischer Verfahren der automatischen Indexierung : Entwurf einer Simulation für den Einsatz im Grundstudium (2003) 0.01 
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  17. Newman, D.J.; Block, S.: Probabilistic topic decomposition of an eighteenth-century American newspaper (2006) 0.01 
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  18. Gaus, W.; Kaluscha, R.: Maschinelle inhaltliche Erschließung von Arztbriefen und Auswertung von Reha-Entlassungsberichten (2006) 0.01 
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    Abstract
    Schon Hippokrates empfahl den Ärzten, Krankenakten zu führen. Heute ist die detaillierte Dokumentation eine Standespflicht der Ärzte [Gaus et al 1999]. Diese Dokumentationen medizinischer Behandlungen bergen einen riesigen und wertvollen Erfahrungsschatz. Informationen zu Therapien und Behandlungsergebnissen, die in Studien erst mühsam erhoben werden müssten, sind bereits in der Routinedokumentation wie Operations- und Entlassungsberichten oder Arztbriefen zahlreich vorhanden. Mit der Einführung der elektronischen Datenverarbeitung in der Medizin liegen diese Informationen seit einigen Jahren auch maschinenlesbar vor, so dass ein Haupthemmnis für die Nutzung dieser Dokumentationen, nämlich die mühsame manuelle Aufbereitung der Papierakten, entfällt. Während die formale Erschließung nach Patientenmerkmalen wie Name und Geburtsdatum von den Krankenhaus- bzw. Praxisinformationssystemen heutzutage gut gelöst ist, bleibt die inhaltliche Erschließung dieser Dokumentationen schwierig, da nur wenige Informationen in strukturierter oder intellektuell indexierter Form vorliegen [Leiner et al. 2003]. Auch wenn nach der Einführung der Fallpauschalen (diagnosis related groups, DRG) in den Krankenhäusern die Diagnosen nach ICD-10 verschlüsselt werden, besteht ein Großteil der Informationen weiterhin aus freiem Text, dessen computerbasierte Erschließung aufgrund der Komplexität menschlicher Sprache nicht trivial ist. Zu diesen medizinischen Texten gehören u.a. Gutachten, verbal beschriebene (Differential-) Diagnosen, vielfältige Untersuchungs- und Befundberichte, Visitenblätter, Operationsberichte und der Arztbrief bzw. Entlassungsbericht. Arztbrief und Entlassbericht dienen der Information des einweisenden oder weiterbehandelnden Arztes (z.B. Hausarzt) über das, was mit dem Patienten geschehen ist, und geben Empfehlungen zur Weiterbehandlung. Sie fassen eine (stationäre) Behandlung epikritisch - also nachdem die Krankheit überwunden ist, im Rückblick - zusammen und geben einen Überblick über Anamnese (Vorgeschichte), Beschwerden und Symptome, die eingesetzten diagnostischen Verfahren, die gestellte(n) Diagnose(n), Therapie, Verlauf, Komplikationen und das erzielte Ergebnis. Sie haben somit eine ähnliche Funktion wie das Abstract in der Literaturdokumentation, oft wird eine Kopie in der Krankenakte obenauf abgelegt. Zumindest in Universitätskliniken möchten wissenschaftlich arbeitende Ärzte auch unter inhaltlichen Gesichtspunkten auf die Krankenakten zugreifen können, z.B. die Krankenakten aller Patienten mit einer bestimmten Diagnose einsehen, exzerpieren und die exzerpierten Daten auswerten. Auch bei der Suche nach ähnlichen Fällen oder im Bereich der Aus- und Fortbildung hilft eine inhaltliche Erschließung weiter. So könnte etwa ein Assistenzarzt, der im Rahmen seiner Weiterbildung demnächst Sonografien des Kniegelenkes durchzuführen hat, sich vorhandene Berichte von solchen Sonografien anschauen und sich so über relevante Untersuchungstechniken und Befunde vorab informieren.
  19. Lorenz, S.: Konzeption und prototypische Realisierung einer begriffsbasierten Texterschließung (2006) 0.01 
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  20. Rasmussen, E.M.: Indexing and retrieval for the Web (2002) 0.01 
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    Source
    Annual review of information science and technology. 37(2003), S.91-126

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