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  • × theme_ss:"Automatisches Indexieren"
  • × year_i:[2000 TO 2010}
  1. 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
  2. Scherer, B.: Automatische Indexierung und ihre Anwendung im DFG-Projekt "Gemeinsames Portal für Bibliotheken, Archive und Museen (BAM)" (2003) 0.02 
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    Abstract
    Automatische Indexierung verzeichnet schon seit einigen Jahren aufgrund steigender Informationsflut ein wachsendes Interesse. Allerdings gibt es immer noch Vorbehalte gegenüber der intellektuellen Indexierung in Bezug auf Qualität und größerem Aufwand der Systemimplementierung bzw. -pflege. Neuere Entwicklungen aus dem Bereich des Wissensmanagements, wie beispielsweise Verfahren aus der Künstlichen Intelligenz, der Informationsextraktion, dem Text Mining bzw. der automatischen Klassifikation sollen die automatische Indexierung aufwerten und verbessern. Damit soll eine intelligentere und mehr inhaltsbasierte Erschließung geleistet werden. In dieser Masterarbeit wird außerhalb der Darstellung von Grundlagen und Verfahren der automatischen Indexierung sowie neueren Entwicklungen auch Möglichkeiten der Evaluation dargestellt. Die mögliche Anwendung der automatischen Indexierung im DFG-ProjektGemeinsames Portal für Bibliotheken, Archive und Museen (BAM)" bilden den Schwerpunkt der Arbeit. Im Portal steht die bibliothekarische Erschließung von Texten im Vordergrund. In einem umfangreichen Test werden drei deutsche, linguistische Systeme mit statistischen Verfahren kombiniert (die aber teilweise im System bereits integriert ist) und evaluiert, allerdings nur auf der Basis der ausgegebenen Indexate. Abschließend kann festgestellt werden, dass die Ergebnisse und damit die Qualität (bezogen auf die Indexate) von intellektueller und automatischer Indexierung noch signifikant unterschiedlich sind. Die Gründe liegen in noch zu lösenden semantischen Problemen bzw, in der Obereinstimmung mit Worten aus einem Thesaurus, die von einem automatischen Indexierungssystem nicht immer nachvollzogen werden kann. Eine Inhaltsanreicherung mit den Indexaten zum Vorteil beim Retrieval kann, je nach System oder auch über die Einbindung durch einen Thesaurus, erreicht werden.
  3. 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
  4. Medelyan, O.; Witten, I.H.: Domain-independent automatic keyphrase indexing with small training sets (2008) 0.01 
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    Abstract
    Keyphrases are widely used in both physical and digital libraries as a brief, but precise, summary of documents. They help organize material based on content, provide thematic access, represent search results, and assist with navigation. Manual assignment is expensive because trained human indexers must reach an understanding of the document and select appropriate descriptors according to defined cataloging rules. We propose a new method that enhances automatic keyphrase extraction by using semantic information about terms and phrases gleaned from a domain-specific thesaurus. The key advantage of the new approach is that it performs well with very little training data. We evaluate it on a large set of manually indexed documents in the domain of agriculture, compare its consistency with a group of six professional indexers, and explore its performance on smaller collections of documents in other domains and of French and Spanish documents.
  5. Chung, Y.M.; Lee, J.Y.: ¬A corpus-based approach to comparative evaluation of statistical term association measures (2001) 0.01 
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    Abstract
    Statistical association measures have been widely applied in information retrieval research, usually employing a clustering of documents or terms on the basis of their relationships. Applications of the association measures for term clustering include automatic thesaurus construction and query expansion. This research evaluates the similarity of six association measures by comparing the relationship and behavior they demonstrate in various analyses of a test corpus. Analysis techniques include comparisons of highly ranked term pairs and term clusters, analyses of the correlation among the association measures using Pearson's correlation coefficient and MDS mapping, and an analysis of the impact of a term frequency on the association values by means of z-score. The major findings of the study are as follows: First, the most similar association measures are mutual information and Yule's coefficient of colligation Y, whereas cosine and Jaccard coefficients, as well as X**2 statistic and likelihood ratio, demonstrate quite similar behavior for terms with high frequency. Second, among all the measures, the X**2 statistic is the least affected by the frequency of terms. Third, although cosine and Jaccard coefficients tend to emphasize high frequency terms, mutual information and Yule's Y seem to overestimate rare terms
  6. Maas, H.-D.: Indexieren mit AUTINDEX (2006) 0.01 
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    Abstract
    Wenn man ein Computerprogramm besitzt, das einem zu fast jedem Textwort dessen grammatische Merkmale bestimmt und außerdem noch seine interne Struktur und einige semantische Informationen liefert, dann fragt man sich irgendwann: Könnte ich nicht auf der Grundlage dieser Angaben einen Text global charakterisieren, etwa indem ich versuche, die wichtigen Wörter dieses Textes zu errechnen? Die häufigsten Textwörter können es nicht sein, denn gerade sie sind sehr nichtssagend. Die seltensten Textwörter sind zwar aussagekräftig, aber sie sind zu viele - die meisten Lemmata eines Textes erscheinen nur ein einziges Mal. Irgendwie müsste man den Wortschatz einschränken können. Die rettende Idee war: Wir tun so, als seien die semantischen Merkmale Wörter, denn dann enthält der Wortschatz dieser Sprache nur noch etwa hundert Elemente, weil unsere morphologische Analyse (Mpro) rund 100 semantische Features verwendet. Wir vermuteten nun, dass die häufig vorkommenden Features wichtig für den Text sind und die selteneren als Ausreißer betrachten werden können. Die Implementierung dieser Idee ist der Urahn unseres Programmpaketes AUTINDEX zur automatischen Indexierung von Texten. Dieses allererste Programm erstellte also zu einem Text eine Statistik der semantischen Merkmale und gab die drei häufigsten Klassen mit den zugehörigen Lemmata aus. Das Ergebnis war verblüffend: Auf den ersten Blick konnte man sehen, worum es in dem Text ging. Bei näherem Hinsehen wurden aber auch Unzulänglichkeiten deutlich. Einige der Schlagwörter waren doch ziemlich nichtssagend, andere hätte man gerne in der Liste gehabt, und schließlich hätte man sich noch eine ganz globale Charakterisierung des Textes durch die Angabe von Fachgebieten gewünscht, etwa in der Form: Der Text hat mit Politik oder Wirtschaft zu tun, er berichtet über einen Unfall, eine Feierlichkeit usw. Es wurde also sofort deutlich, dass das Programm ohne eine weitere Wissensquelle keine wirklich guten Ergebnisse würde liefern können. Man braucht also einen Thesaurus, ein Wörterbuch, in dem einzelne Lemmata und auch mehrwortige Ausdrücke mit zusätzlichen Informationen versehen sind.
    Die erste Implementierung wurde in Zusammenarbeit mit dem Fachinformationszentrum Technik (Frankfurt) erstellt. Eine Kontrolle der manuell vergebenen Grob- und Feinklassifizierung der Lexikonartikel des Brockhaus Multimedial und anderer Brockhaus-Lexika wurde mit AUTINDEX in Zusammenarbeit mit BIFAB (Mannheim) durchgeführt. AUTINDEX ist auch Bestandteil des Indexierungs- und Retrievalsystems der Firma AGI (Neustadt/Weinstraße), das in der Landesbibliothek Vorarlberg eingesetzt wird. Weiterhin wird AUTINDEX im System LEWI verwendet, das zusammen mit BIFAB entwickelt wird. Dieses System erlaubt natürlichsprachliche Anfragen an den Brockhaus Multimedial und liefert als Antwort die relevanten Lexikonartikel. Im IAI selbst wurden große Textmengen indexiert (Brockhaus- und Dudenlexika, Zeitungstexte usw.), die man für die Weiterentwicklung diverser Thesauri und Wörterbücher nutzen kann. Beispielsweise kann man sich für ein Wort alle Texte ausgeben lassen, in denen dieses Wort wichtig ist. Dabei sind die Texte nach Wichtigkeit sortiert. Zu einem gegebenen Wort kann man sich auch die Assoziationen oder die möglichen Klassifikationen berechnen lassen. Auf diese Weise kann man einen Thesaurus halbautomatisch erweitern.
  7. Lepsky, K.; Vorhauer, J.: Lingo - ein open source System für die Automatische Indexierung deutschsprachiger Dokumente (2006) 0.01 
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    Date
    24. 3.2006 12:22:02
  8. Probst, M.; Mittelbach, J.: Maschinelle Indexierung in der Sacherschließung wissenschaftlicher Bibliotheken (2006) 0.01 
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    Date
    22. 3.2008 12:35:19
  9. Renz, M.: Automatische Inhaltserschließung im Zeichen von Wissensmanagement (2001) 0.01 
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    Date
    22. 3.2001 13:14:48
  10. Newman, D.J.; Block, S.: Probabilistic topic decomposition of an eighteenth-century American newspaper (2006) 0.01 
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    Date
    22. 7.2006 17:32:00
  11. Lorenz, S.: Konzeption und prototypische Realisierung einer begriffsbasierten Texterschließung (2006) 0.01 
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    Date
    22. 3.2015 9:17:30
  12. Nohr, H.: Grundlagen der automatischen Indexierung : ein Lehrbuch (2003) 0.01 
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    Date
    22. 6.2009 12:46:51

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