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Abstract

In der deutschen Sprache lassen sich Begriffe durch Komposita und Mehrwortgruppen ausdrücken. Letztere können dabei aber auch als Kompositum selbst ausgedrückt werden und entsprechend auf den gleichen Begriff verweisen. In der nachfolgenden Studie werden Mehrwortgruppen analysiert, die auch Komposita sein können. Ziel der Untersuchung ist es, diese Wortfolgen über Muster zu identifizieren. Analysiert wurden Daten des Karrieremanagers Placement24 GmbH - in Form von Stellenanzeigen. Die Extraktion von Mehrwortgruppen erfolgte algorithmisch und wurde mit der Open-Source Software Lingo durch geführt. Auf der Basis von Erweiterungen bzw. Anpassungen in Wörterbüchern und den darin getaggten Wörtern wurde drei- bis fünfstelligen Kandidaten analysiert. Aus positiv bewerteten Mehrwortgruppen wurden Komposita gebildet. Diese wurden mit den identifizierten Komposita aus den Stellenanzeigen verglichen. Der Vergleich zeigte, dass ein Großteil der neu generierten Komposita nicht durch eine Kompositaidentifizierung erzeugt wurde.

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Abstract

Mit Hilfe eines algorithmisch arbeitenden Verfahrens können Mehrwortgruppen aus elektronisch vorliegenden Texten identifiziert und extrahiert werden. Als Datengrundlage für diese Arbeit dienen kunsthistorische Lexikonartikel des Reallexikons zur Deutschen Kunstgeschichte. Die linguistisch, wörterbuchbasierte Open-Source-Software Lingo wurde in dieser Studie genutzt. Mit Lingo ist es möglich, auf Basis erstellter Wortmuster, bestimmte Wortfolgen aus elektronisch vorliegenden Daten algorithmisch zu identifizieren und zu extrahieren. Die erstellten Wortmuster basieren auf Wortklassen, mit denen die lexikalisierten Einträge in den Wörterbüchern getaggt sind und dadurch näher definiert werden. So wurden individuelle Wortklassen für Fachterminologie, Eigennamen, oder Adjektive vergeben. In der vorliegenden Arbeit werden zusätzlich Funktionswörter in die Musterbildung mit einbezogen. Dafür wurden neue Wortklassen definiert. Funktionswörter bestimmen Artikel, Konjunktionen und Präpositionen. Ziel war es fachterminologische Mehrwortgruppen mit kunsthistorischen Inhalten zu extrahieren unter der gezielten Einbindung von Funktionswörtern. Anhand selbst gebildeter Kriterien, wurden die extrahierten Mehrwortgruppen qualitativ analysiert. Es konnte festgestellt werden, dass die Verwendung von Funktionswörtern fachterminologische Mehrwortgruppen erzeugt, die als potentielle Indexterme weitere Verwendung im Information Retrieval finden können.
Mehrwortgruppen sind als lexikalische Einheit zu betrachten und bestehen aus mindestens zwei miteinander in Verbindung stehenden Begriffen. Durch die Ver-bindung mehrerer Fachwörter transportieren sie in Fachtexten aussagekräftige Informationen. Sie vermitteln eindeutige Informationen, da aus den resultierenden Beziehungen zwischen den in Verbindung stehenden Fachbegriffen die inhaltliche Bedeutung eines Fachtextes ersichtlich wird. Demzufolge ist es sinnvoll, Mehrwort-gruppen aus Fachtexten zu extrahieren, da diese die Inhalte eindeutig repräsentieren. So können Mehrwortgruppen für eine inhaltliche Erschließung genutzt und beispiels-weise als Indexterme im Information Retrieval bereitgestellt werden. Mehrwortgruppen enthalten Informationen eines Textes, die in natürlicher Sprache vorliegen. Zur Extraktion von Informationen eines elektronisch vorliegenden Textes kommen maschinelle Verfahren zum Einsatz, da Sprache Strukturen aufweist, die maschinell verarbeitet werden können. Eine mögliche Methode Mehrwortgruppen innerhalb von elektronisch vorliegenden Fachtexten zu identifizieren und extrahieren ist ein algorithmisches Verfahren. Diese Methode erkennt Wortfolgen durch das Bilden von Wortmustern, aus denen sich eine Mehrwortgruppe in einem Text zusammensetzt. Die Wortmuster repräsentieren somit die einzelnen Bestandteile einer Mehrwortgruppe. Bereits an mathematischen Fachtexten wurde dieses Verfahren untersucht und analysiert. Relevante Mehrwortgruppen, die ein mathematisches Konzept oder mathe-matischen Inhalt repräsentierten, konnten erfolgreich extrahiert werden. Zum Einsatz kam das Indexierungssystem Lingo, mit dessen Programmodul sequencer eine algorithmische Identifizierung und Extraktion von Mehrwortgruppen möglich ist. In der vorliegenden Arbeit wird dieses algorithmische Verfahren unter Einsatz der Software Lingo genutzt, um Mehrwortgruppen aus kunsthistorischen Fachtexten zu extrahieren. Als Datenquelle dienen kunsthistorische Lexikonartikel aus dem Reallexikon zur Deutschen Kunstgeschichte, welches in deutscher Sprache vorliegt. Es wird untersucht, ob positive Ergebnisse im Sinne von fachterminologischen Mehrwort-gruppen mit kunsthistorischen Inhalten erzeugt werden können. Dabei soll zusätzlich die Einbindung von Funktionswörtern innerhalb einer Mehrwortgruppe erfolgen. Funktionswörter definieren Artikel, Konjunktionen und Präpositionen, die für sich alleinstehend keine inhaltstragende Bedeutung besitzen, allerdings innerhalb einer Mehrwortgruppe syntaktische Funktionen erfüllen. Anhand der daraus resultierenden Ergebnisse wird analysiert, ob das Hinzufügen von Funktionswörtern innerhalb einer Mehrwortgruppe zu positiven Ergebnissen führt. Ziel soll es demnach sein, fach-terminologische Mehrwortgruppen mit kunsthistorischen Inhalten zu erzeugen, unter Einbindung von Funktionswörtern. Bei der Extraktion fachterminologischer Mehrwortgruppen wird im Folgenden insbesondere auf die Erstellung von Wortmustern eingegangen, da diese die Basis liefern, mit welchen das Programmmodul sequencer Wortfolgen innerhalb der kunst-historischen Lexikonartikel identifiziert. Eine Einordung der Indexierungsergebnisse erfolgt anhand selbst gebildeter Kriterien, die definieren, was unter einer fach-terminologischen Mehrwortgruppe zu verstehen ist.

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11. 9.2012 19:43:22

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22. 3.2015 9:17:30

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Abstract

Automatische Indexierung wird zunehmend als sinnvolle Möglichkeit erkannt, Daten für Informationsretrievalsysteme zu erzeugen und somit die Auffindbarkeit von Do-kumenten zu erhöhen. Die dafür geeigneten Methoden sind seit geraumer Zeit bekannt und umfassen statistische bzw. computerlinguistische Sprachanalysetechniken, die im Gegensatz zur gebräuchlichen Freitextinvertierung entscheidende Vor-teile hinsichtlich des Retrievals bieten. So bilden erst die Wortformenreduzierung und die semantische Zerlegung sowie die Gewichtung der ermittelten Indexterme die Grundlagen für die gezielte sachliche Suche im Online-Katalog. Entsprechende Ver-fahren, die sich für Bibliotheken eignen, stehen seit Mitte der neunziger Jahre auch für den praktischen Einsatz bereit und werden - nicht zuletzt aufgrund steigender Akzeptanz - ständig weiterentwickelt. Dabei geht es nicht nur um die Steigerung der allgemeinen Leistungsfähigkeit von maschinellen Indexierungssystemen, sondern auch um ihre Fähigkeit, die im Bibliothekswesen verfügbare, sehr heterogene Daten-grundlage optimal zu nutzen. Wichtige Kriterien sind zudem eine vertretbare Fehler-quote, die Integrierbarkeit in die Geschäftsgänge und die Darstellbarkeit der anfal-lenden Datenmengen in entsprechenden Datenrepräsentationsmodellen. Im Fokus der Untersuchung stehen die allgemeine Betrachtung der Vor- und Nachteile der beiden gängigen Indexierungssysteme MILOS und intelligentCAPTURE sowie die Möglichkeiten und Grenzen ihres Einsatzes im Bibliothekssystem der Freien Universität Berlin. Diese Veröffentlichung geht zurück auf eine Master-Arbeit im postgradualen Fernstudiengang Master of Arts (Library and Information Science) an der Humboldt-Universität zu Berlin. Online-Version: http://www.ib.hu-berlin.de/~kumlau/handreichungen/h183/

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Footnote

Masterarbeit im Studiengang Information Engineering zur Erlagung des Grades eines Master of Science in Information science,

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Content

Schriftliche Hausarbeit (Masterarbeit) zur Erlangung des Grades eines Master of Arts An der Universität Trier Fachbereich II Studiengang Computerlinguistik.

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Abstract

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit modernen Retrievalverfahren in klassischen bibliotheksbezogenen Anwendungen. Wie die Verbindung der beiden gegensätzlich scheinenden Wortgruppen im Titel zeigt, werden in der Arbeit Aspekte aus der Informatik bzw. Informationswissenschaft mit Aspekten aus der Bibliothekstradition verknüpft. Nach einer kurzen Schilderung der Ausgangslage, der so genannten Informationsflut, im ersten Kapitel stellt das zweite Kapitel eine Einführung in die Theorie des Information Retrieval dar. Im Einzelnen geht es um die Grundlagen von Information Retrieval und Information-Retrieval-Systemen sowie um die verschiedenen Möglichkeiten der Informationserschließung. Hier werden Formal- und Sacherschließung, Indexierung und automatische Indexierung behandelt. Des Weiteren werden im Rahmen der Theorie des Information Retrieval unterschiedliche Information-Retrieval-Modelle und die Evaluation durch Retrievaltests vorgestellt. Nach der Theorie folgt im dritten Kapitel die Praxis des Information Retrieval. Es werden die organisationsinterne Anwendung, die Anwendung im Informations- und Dokumentationsbereich sowie die Anwendung im Bibliotheksbereich unterschieden. Die organisationsinterne Anwendung wird durch das Beispiel der Datenbank KURS zur Aus- und Weiterbildung veranschaulicht. Die Anwendung im Bibliotheksbereich bezieht sich in erster Linie auf den OPAC als Kompromiss zwischen bibliothekarischer Indexierung und Endnutzeranforderungen und auf seine Anreicherung (sog. Catalogue Enrichment), um das Retrieval zu verbessern. Der Bibliotheksbereich wird ausführlicher behandelt, indem ein Rückblick auf abgeschlossene Projekte zu Informations- und Indexierungssystemen aus den Neunziger Jahren (OSIRIS, MILOS I und II, KASCADE) sowie ein Einblick in aktuelle Projekte gegeben werden. In den beiden folgenden Kapiteln wird je ein aktuelles Projekt zur Verbesserung des Retrievals durch Kataloganreicherung, automatische Erschließung und fortschrittliche Retrievalverfahren präsentiert: das Suchportal dandelon.com und das 180T-Projekt des Hochschulbibliothekszentrums des Landes Nordrhein-Westfalen. Hierbei werden jeweils Projektziel, Projektpartner, Projektorganisation, Projektverlauf und die verwendete Technologie vorgestellt. Die Projekte unterscheiden sich insofern, dass in dem einen Fall eine große Verbundzentrale die Projektkoordination übernimmt, im anderen Fall jede einzelne teilnehmende Bibliothek selbst für die Durchführung verantwortlich ist. Im sechsten und letzten Kapitel geht es um das Fazit und die Perspektiven. Es werden sowohl die beiden beschriebenen Projekte bewertet als auch ein Ausblick auf Entwicklungen bezüglich des Bibliothekskatalogs gegeben. Diese Veröffentlichung geht zurück auf eine Master-Arbeit im postgradualen Fernstudiengang Master of Arts (Library and Information Science) an der Humboldt-Universität zu Berlin.

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Content

Masterarbeit, ausgearbeitet von Zeljko Carevic zur Erlangung des akademischen Grades Master of Science vorgelegt an der Fachhochschule Köln Campus Gummersbach im Studiengang Medieninformatik. Vgl.. unter: http://opus.bibl.fh-koeln.de/volltexte/2012/376/pdf/Carevic.pdf.

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