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  • × theme_ss:"Automatisches Klassifizieren"
  • × year_i:[2010 TO 2020}
  1. HaCohen-Kerner, Y. et al.: Classification using various machine learning methods and combinations of key-phrases and visual features (2016) 0.01
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    Date
    1. 2.2016 18:25:22
  2. Zhu, W.Z.; Allen, R.B.: Document clustering using the LSI subspace signature model (2013) 0.01
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    Date
    23. 3.2013 13:22:36
  3. Egbert, J.; Biber, D.; Davies, M.: Developing a bottom-up, user-based method of web register classification (2015) 0.01
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    Date
    4. 8.2015 19:22:04
  4. 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
  5. Golub, K.; Hansson, J.; Soergel, D.; Tudhope, D.: Managing classification in libraries : a methodological outline for evaluating automatic subject indexing and classification in Swedish library catalogues (2015) 0.01
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    Date
    5.11.2015 21:43:18
  6. Groß, T.; Faden, M.: Automatische Indexierung elektronischer Dokumente an der Deutschen Zentralbibliothek für Wirtschaftswissenschaften : Bericht über die Jahrestagung der Internationalen Buchwissenschaftlichen Gesellschaft (2010) 0.00
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    Abstract
    Die zunehmende Verfügbarmachung digitaler Informationen in den letzten Jahren sowie die Aussicht auf ein weiteres Ansteigen der sogenannten Datenflut kumulieren in einem grundlegenden, sich weiter verstärkenden Informationsstrukturierungsproblem. Die stetige Zunahme von digitalen Informationsressourcen im World Wide Web sichert zwar jederzeit und ortsungebunden den Zugriff auf verschiedene Informationen; offen bleibt der strukturierte Zugang, insbesondere zu wissenschaftlichen Ressourcen. Angesichts der steigenden Anzahl elektronischer Inhalte und vor dem Hintergrund stagnierender bzw. knapper werdender personeller Ressourcen in der Sacherschließun schafft keine Bibliothek bzw. kein Bibliotheksverbund es mehr, weder aktuell noch zukünftig, alle digitalen Daten zu erfassen, zu strukturieren und zueinander in Beziehung zu setzen. In der Informationsgesellschaft des 21. Jahrhunderts wird es aber zunehmend wichtiger, die in der Flut verschwundenen wissenschaftlichen Informationen zeitnah, angemessen und vollständig zu strukturieren und somit als Basis für eine Wissensgenerierung wieder nutzbar zu machen. Eine normierte Inhaltserschließung digitaler Informationsressourcen ist deshalb für die Deutsche Zentralbibliothek für Wirtschaftswissenschaften (ZBW) als wichtige Informationsinfrastruktureinrichtung in diesem Bereich ein entscheidender und auch erfolgskritischer Aspekt im Wettbewerb mit anderen Informationsdienstleistern. Weil die traditionelle intellektuelle Sacherschließung aber nicht beliebig skalierbar ist - mit dem Anstieg der Zahl an Online-Dokumenten steigt proportional auch der personelle Ressourcenbedarf an Fachreferenten, wenn ein gewisser Qualitätsstandard gehalten werden soll - bedarf es zukünftig anderer Sacherschließungsverfahren. Automatisierte Verschlagwortungsmethoden werden dabei als einzige Möglichkeit angesehen, die bibliothekarische Sacherschließung auch im digitalen Zeitalter zukunftsfest auszugestalten. Zudem können maschinelle Ansätze dazu beitragen, die Heterogenitäten (Indexierungsinkonsistenzen) zwischen den einzelnen Sacherschließer zu nivellieren, und somit zu einer homogeneren Erschließung des Bibliotheksbestandes beitragen.
  7. Piros, A.: Automatic interpretation of complex UDC numbers : towards support for library systems (2015) 0.00
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    Date
    5.11.2015 21:43:18