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  • × theme_ss:"Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval"
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  1. Faaborg, A.; Lagoze, C.: Semantic browsing (2003) 0.08
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    Source
    Research and advanced technology for digital libraries : 7th European Conference, proceedings / ECDL 2003, Trondheim, Norway, August 17-22, 2003
    Year
    2003
  2. Heinz, S.: Realisierung und Evaluierung eines virtuellen Bibliotheksregals für die Informationswissenschaft an der Universitätsbibliothek Hildesheim (2003) 0.03
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    Footnote
    Vgl. unter: http://web1.bib.uni-hildesheim.de/edocs/2003/363197524/meta/.
    Year
    2003
  3. ALEPH 500 mit multilingualem Thesaurus (2003) 0.02
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    Source
    Bibliotheksdienst. 37(2003) H.5, S.666
    Year
    2003
  4. Küssow, J.: ALEPH 500 mit multilingualem Thesaurus (2003) 0.02
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    Source
    BuB. 55(2003) H.6, S.378
    Year
    2003
  5. BOND: Assoziativ-OPAC SpiderSearch (2003) 0.02
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    Source
    Bibliotheksdienst. 37(2003) H.8/9, S.1131-1133
    Year
    2003
  6. AssoziativOPAC : SpiderSearch von BOND (2003) 0.02
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    Source
    B.I.T.online. 6(2003) H.3, S.281
    Year
    2003
  7. Knorz, G.; Rein, B.: Semantische Suche in einer Hochschulontologie (2005) 0.01
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    Date
    11. 2.2011 18:22:58
  8. Knorz, G.; Rein, B.: Semantische Suche in einer Hochschulontologie : Ontologie-basiertes Information-Filtering und -Retrieval mit relationalen Datenbanken (2005) 0.01
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    Date
    11. 2.2011 18:22:25
  9. Schek, M.: Automatische Klassifizierung und Visualisierung im Archiv der Süddeutschen Zeitung (2005) 0.01
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    Abstract
    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.
  10. Gillitzer, B.: Yewno (2017) 0.01
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    Date
    22. 2.2017 10:16:49