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  1. Reiner, U.: Automatische DDC-Klassifizierung von bibliografischen Titeldatensätzen (2009) 0.01 
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  2. Bock, H.-H.: Datenanalyse zur Strukturierung und Ordnung von Information (1989) 0.01 
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    Pages
    S.1-22
  3. Pfeffer, M.: Automatische Vergabe von RVK-Notationen mittels fallbasiertem Schließen (2009) 0.01 
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    22. 8.2009 19:51:28
  4. Reiner, U.: Automatische DDC-Klassifizierung bibliografischer Titeldatensätze der Deutschen Nationalbibliografie (2009) 0.00 
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  5. Wille, J.: Automatisches Klassifizieren bibliographischer Beschreibungsdaten : Vorgehensweise und Ergebnisse (2006) 0.00 
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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.
  6. Pfeffer, M.: Automatische Vergabe von RVK-Notationen anhand von bibliografischen Daten mittels fallbasiertem Schließen (2007) 0.00 
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    Content
    Masterarbeit im Rahmen des postgradualen Fernstudiums Master of Arts (Library and Information Science)
  7. Oberhauser, O.: Automatisches Klassifizieren : Verfahren zur Erschließung elektronischer Dokumente (2004) 0.00 
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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.
  8. Oberhauser, O.: Automatisches Klassifizieren : Entwicklungsstand - Methodik - Anwendungsbereiche (2005) 0.00 
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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.

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