Search (1 results, page 1 of 1)

0.017136168 = product of:
  0.085680835 = sum of:
    0.085680835 = weight(_text_:thesaurus in 4283) [ClassicSimilarity], result of:
      0.085680835 = score(doc=4283,freq=4.0), product of:
        0.23732872 = queryWeight, product of:
          4.6210785 = idf(docFreq=1182, maxDocs=44218)
          0.051357865 = queryNorm
        0.36102176 = fieldWeight in 4283, product of:
          2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
            4.0 = termFreq=4.0
          4.6210785 = idf(docFreq=1182, maxDocs=44218)
          0.0390625 = fieldNorm(doc=4283)
  0.2 = coord(1/5)

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.