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  • × author_ss:"Endres-Niggemeyer, B."
  • × theme_ss:"Automatisches Abstracting"
  1. Endres-Niggemeyer, B.: Referierregeln und Referate : Abstracting als regelgesteuerter Textverarbeitungsprozeß (1985) 0.02 
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    Abstract
    Referierregeln steuern Referierprozesse. Inhaltsbezogene Vorschriften aus drei Referierregeln wurden mit zugehö-rigen Abstracts verglichen. Das Ergebnis war unbefriedi-gend: Referierregeln sind teilweise inkonsistent, ihre Angaben sind nicht immer sachgerecht und oft als Hand-lungsanleitung nicht geeignet. Referieren erscheint als unterbestimmter Denk- und Textverarbeitungsvorgang mit beachtlichem Klärungs- und Gestaltungsbedarf. Die Regeln enthalten zuwenig Wissen über die von ihnen geregelten Sachverhalte. Sie geben oft zu einfache und sachferne Inhaltsstrukturen vor. Ideen für differenziertere Referatstrukturen werden entwickelt. Sie berücksichtigen die Abhängigkeit der Referatstruktur von der Textstruktur des Originaldokuments stärker. Die Klärung des Referier-vorganges bis zu einer gemeinsamen Zieldefinition ist für die weitere Entwicklung des intellektuellen wie des automatischen Referierens wichtig.
    Type
    a
  2. Endres-Niggemeyer, B.; Jauris-Heipke, S.; Pinsky, S.M.; Ulbricht, U.: Wissen gewinnen durch Wissen : Ontologiebasierte Informationsextraktion (2006) 0.01 
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    Abstract
    Die ontologiebasierte Informationsextraktion, über die hier berichtet wird, ist Teil eines Systems zum automatischen Zusammenfassen, das sich am Vorgehen kompetenter Menschen orientiert. Dahinter steht die Annahme, dass Menschen die Ergebnisse eines Systems leichter übernehmen können, wenn sie mit Verfahren erarbeitet worden sind, die sie selbst auch benutzen. Das erste Anwendungsgebiet ist Knochenmarktransplantation (KMT). Im Kern des Systems Summit-BMT (Summarize It in Bone Marrow Transplantation) steht eine Ontologie des Fachgebietes. Sie ist als MySQL-Datenbank realisiert und versorgt menschliche Benutzer und Systemkomponenten mit Wissen. Summit-BMT unterstützt die Frageformulierung mit einem empirisch fundierten Szenario-Interface. Die Retrievalergebnisse werden durch ein Textpassagenretrieval vorselektiert und dann kognitiv fundierten Agenten unterbreitet, die unter Einsatz ihrer Wissensbasis / Ontologie genauer prüfen, ob die Propositionen aus der Benutzerfrage getroffen werden. Die relevanten Textclips aus dem Duelldokument werden in das Szenarioformular eingetragen und mit einem Link zu ihrem Vorkommen im Original präsentiert. In diesem Artikel stehen die Ontologie und ihr Gebrauch zur wissensbasierten Informationsextraktion im Mittelpunkt. Die Ontologiedatenbank hält unterschiedliche Wissenstypen so bereit, dass sie leicht kombiniert werden können: Konzepte, Propositionen und ihre syntaktisch-semantischen Schemata, Unifikatoren, Paraphrasen und Definitionen von Frage-Szenarios. Auf sie stützen sich die Systemagenten, welche von Menschen adaptierte Zusammenfassungsstrategien ausführen. Mängel in anderen Verarbeitungsschritten führen zu Verlusten, aber die eigentliche Qualität der Ergebnisse steht und fällt mit der Qualität der Ontologie. Erste Tests der Extraktionsleistung fallen verblüffend positiv aus.
    Type
    a
  3. Endres-Niggemeyer, B.; Ziegert, C.: SummIt-BMT : (Summarize It in BMT) in Diagnose und Therapie, Abschlussbericht (2002) 0.00 
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    Abstract
    SummIt-BMT (Summarize It in Bone Marrow Transplantation) - das Zielsystem des Projektes - soll Ärzten in der Knochenmarktransplantation durch kognitiv fundiertes Zusammenfassen (Endres-Niggemeyer, 1998) aus dem WWW eine schnelle Informationsaufnahme ermöglichen. Im bmbffinanzierten Teilprojekt, über das hier zu berichten ist, liegt der Schwerpunkt auf den klinischen Fragestellungen. SummIt-BMT hat als zentrale Komponente eine KMT-Ontologie. Den Systemablauf veranschaulicht Abb. 1: Benutzer geben ihren Informationsbedarf in ein strukturiertes Szenario ein. Sie ziehen dazu Begriffe aus der Ontologie heran. Aus dem Szenario werden Fragen an Suchmaschinen abgeleitet. Die Summit-BMT-Metasuchmaschine stößt Google an und sucht in Medline, der zentralen Literaturdatenbank der Medizin. Das Suchergebnis wird aufbereitet. Dabei werden Links zu Volltexten verfolgt und die Volltexte besorgt. Die beschafften Dokumente werden mit einem Schlüsselwortretrieval auf Passagen untersucht, in denen sich Suchkonzepte aus der Frage / Ontologie häufen. Diese Passagen werden zum Zusammenfassen vorgeschlagen. In ihnen werden die Aussagen syntaktisch analysiert. Die Systemagenten untersuchen sie. Lassen Aussagen sich mit einer semantischen Relation an die Frage anbinden, tragen also zur deren Beantwortung bei, werden sie in die Zusammenfassung aufgenommen, es sei denn, andere Agenten machen Hinderungsgründe geltend, z.B. Redundanz. Das Ergebnis der Zusammenfassung wird in das Frage/Antwort-Szenario integriert. Präsentiert werden Exzerpte aus den Quelldokumenten. Mit einem Link vermitteln sie einen sofortigen Rückgriff auf die Quelle. SummIt-BMT ist zum nächsten Durchgang von Informationssuche und Zusammenfassung bereit, sobald der Benutzer dies wünscht.
  4. Endres-Niggemeyer, B.; Maier, E.; Sigel, A.: How to implement a naturalistic model of abstracting : four core working steps of an expert abstractor (1995) 0.00 
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    Abstract
    4 working steps taken from a comprehensive empirical model of expert abstracting are studied in order to prepare an explorative implementation of a simulation model. It aims at explaining the knowledge processing activities during professional summarizing. Following the case-based and holistic strategy of qualitative empirical research, the main features of the simulation system were developed by investigating in detail a small but central test case - 4 working steps where an expert abstractor discovers what the paper is about and drafts the topic sentence of the abstract
    Type
    a
  5. Endres-Niggemeyer, B.: ¬An empirical process model of abstracting (1992) 0.00 
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    Mensch und Maschine: Informationelle Schnittstellen der Kommunikation. Proc. des 3. Int. Symposiums für Informationswissenschaft (ISI'92), 5.-7.11.1992 in Saarbrücken. Hrsg.: H.H. Zimmermann, H.-D. Luckhardt u. A. Schulz
    Type
    a
  6. Endres-Niggemeyer, B.: SimSum : an empirically founded simulation of summarizing (2000) 0.00 
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    a
  7. Endres-Niggemeyer, B.; Neugebauer, E.: Professional summarizing : no cognitive simulation without observation (1998) 0.00 
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    Abstract
    Develops a cognitive model of expert summarization, using 54 working processes of 6 experts recorded by thinking-alound protocols. It comprises up to 140 working steps. Components of the model are a toolbox of empirically founded strategies, principles of process organization, and interpreted working steps where the interaction of cognitive strategies can be investigated. In the computerized simulation the SimSum (Simulation of Summarizing) system, cognitive strategies are represented by object-oriented agents grouped around dedicated blckboards
    Type
    a
  8. Endres-Niggemeyer, B.: Summarizing information (1998) 0.00 
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    Abstract
    Summarizing is the process of reducing the large information size of something like a novel or a scientific paper to a short summary or abstract comprising only the most essential points. Summarizing is frequent in everyday communication, but it is also a professional skill for journalists and others. Automated summarizing functions are urgently needed by Internet users who wish to avoid being overwhelmed by information. This book presents the state of the art and surveys related research; it deals with everyday and professional summarizing as well as computerized approaches. The author focuses in detail on the cognitive pro-cess involved in summarizing and supports this with a multimedia simulation systems on the accompanying CD-ROM
  9. Endres-Niggemeyer, B.: Kognitive Modellierung des Abstracting (1991) 0.00 
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    a
  10. Sparck Jones, K.; Endres-Niggemeyer, B.: Introduction: automatic summarizing (1995) 0.00 
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    Abstract
    Automatic summarizing is a research topic whose time has come. The papers illustrate some of the relevant work already under way. Places these papers in their wider context: why research and development on automatic summarizing is timely, what areas of work and ideas it should draw on, how future investigations and experiments can be effectively framed
    Type
    a

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