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Footnote

Bachelorarbeit zur Erlangung des Bachelor-Grades Bachelor of Arts im Studiengang Bibliothekswissenschaft an der Fakultät für Informationswissenschaft der Technischen Hochschule Köln.

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Diese Veröffentlichung geht zurück auf eine Master-Arbeit im postgradualen Fernstudiengang Master of Arts (Library and Information Science) an der Humboldt-Universität zu Berlin im Sommersemester 2007. - Erhältlich unter: http://www.ib.hu-berlin.de/~kumlau/handreichungen/h219/.

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

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Content

Masterarbeit im weiterbildenden Masterstudiengang "Hagener Masterstudium Management" zur Erlangung des akademischen Grades "Master of Science"

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Footnote

Masterthesis zur Erlangung des akademischen Grades Master of Science (M.Sc.) vorgelegt an der Fachhochschule Köln / Fakultät für Informatik und Ingenieurswissenschaften im Studiengang Medieninformatik.

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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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Content

Diese Publikation entstand im Rahmen einer Thesis zum Bachelor of Science FHO in Information Science. Vgl. unter: http://www.htwchur.ch/uploads/media/CSI_78_Dietiker.pdf.

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Abstract

Um die Vernetzung von Daten, Informationen und Wissen imWWWzu verbessern, werden verschiedene Ansätze verfolgt. Neben dem Semantic Web mit seinen verschiedenen Ausprägungen gibt es auch andere Ideen und Konzepte, welche die Verknüpfung von Wissen unterstützen. Foren, soziale Netzwerke und Wikis sind eine Möglichkeit des Wissensaustausches. In Wikis wird Wissen in Form von Artikeln gebündelt, um es so einer breiten Masse zur Verfügung zu stellen. Hier angebotene Informationen sollten jedoch kritisch hinterfragt werden, da die Autoren der Artikel in den meisten Fällen keine Verantwortung für die dort veröffentlichten Inhalte übernehmen müssen. Ein anderer Weg Wissen zu vernetzen bietet das Web of Linked Data. Hierbei werden strukturierte Daten des WWWs durch Verweise auf andere Datenquellen miteinander verbunden. Der Nutzer wird so im Zuge der Suche auf themenverwandte und verlinkte Datenquellen verwiesen. Die geowissenschaftlichen Metadaten mit ihren Inhalten und Beziehungen untereinander, die beim GFZ unter anderem im Information System and Data Center (ISDC) gespeichert sind, sollen als Ontologie in dieser Arbeit mit den Sprachkonstrukten von OWL modelliert werden. Diese Ontologie soll die Repräsentation und Suche von ISDC-spezifischem Domänenwissen durch die semantische Vernetzung persistenter ISDC-Metadaten entscheidend verbessern. Die in dieser Arbeit aufgezeigten Modellierungsmöglichkeiten, zunächst mit der Extensible Markup Language (XML) und später mit OWL, bilden die existierenden Metadatenbestände auf einer semantischen Ebene ab (siehe Abbildung 2). Durch die definierte Nutzung der Semantik, die in OWL vorhanden ist, kann mittels Maschinen ein Mehrwert aus den Metadaten gewonnen und dem Nutzer zur Verfügung gestellt werden. Geowissenschaftliche Informationen, Daten und Wissen können in semantische Zusammenhänge gebracht und verständlich repräsentiert werden. Unterstützende Informationen können ebenfalls problemlos in die Ontologie eingebunden werden. Dazu gehören z.B. Bilder zu den im ISDC gespeicherten Instrumenten, Plattformen oder Personen. Suchanfragen bezüglich geowissenschaftlicher Phänomene können auch ohne Expertenwissen über Zusammenhänge und Begriffe gestellt und beantwortet werden. Die Informationsrecherche und -aufbereitung gewinnt an Qualität und nutzt die existierenden Ressourcen im vollen Umfang.

Content

Zum Erlangen des akademischen Grades "Master of Engineering" (M.Eng.) im Studiengang Geoinformatik Vgl.: http://digibib.hs-nb.de/file/dbhsnb_derivate_0000000780/Masterarbeit-Pfeiffer-2010.pdf Vgl. auch: urn:nbn:de:gbv:519-thesis2010-0139-4

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Abstract

Eine Neuorientierung der Wissensarchitektur bei der Generierung und Gestaltung der konstellativen dynamischen und mehrdimensionalen Wissensräume wird eine zentrale Herausforderung in der digitalen Wissenswelt werden. Die <Einheit des Wissens> wird dabei nicht mehr als universeller interdisziplinärer Wissensraum mit dem Problem <lost within the space of knowledge> verstanden, sondern assistierende Netz- Avatare konfigurieren den erforderlichen Wissensraum durch die Orientierung des konstellativen Nutzerprofils selbstständig. Es wäre jedoch vermessen, hier den Anspruch eines neuen Ordnungsprinzips des Wissens zu erheben. Mit dieser Arbeit können aber Impulse für einen "semantischen Code des Wissens" gegeben werden, wie durch eine Klassifikation der Wissensräume ein neues Konzept zur "Einheit des Wissens" in einem Raum-Zeit-Gefüge entstehen kann. Dabei werden wir uns auch der fundamentalen Frage stellen müssen, wie sich eine neue Wissenskultur definiert, in der das Jahrtausende währende Kulturerbe der Schriftlichkeit des Wissens sich zu einer Flüchtigkeit des Wissens als Gebrauchsgut hin entwickelt. Es ist die gesellschaftliche Position der genuinen intellektuellen Leistung des Urhebers und Schöpfers einer Schriftlichkeit, die er an die "Wisdom of Community" abgibt. Parallel hierzu finden auch Divergenz-Prozesse statt, in der sich die Schriftlichkeit von dem Medium löst, um selbst laufend neue Konvergenz- Prozesse einzugehen, in denen nicht mehr der Inhalt das Medium bestimmt, sondern das Medium die charakteristischen Merkmale der Inhalte definiert.

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Abstract

Automatisches Klassifizieren von Textdokumenten bedeutet die maschinelle Zuordnung jeweils einer oder mehrerer Notationen eines vorgegebenen Klassifikationssystems zu natürlich-sprachlichen Texten mithilfe eines geeigneten Algorithmus. In der vorliegenden Arbeit wird in Form einer umfassenden Literaturstudie ein aktueller Kenntnisstand zu den Ein-satzmöglichkeiten des automatischen Klassifizierens für die sachliche Erschliessung von elektronischen Dokumenten, insbesondere von Web-Ressourcen, erarbeitet. Dies betrifft zum einen den methodischen Aspekt und zum anderen die in relevanten Projekten und Anwendungen gewonnenen Erfahrungen. In methodischer Hinsicht gelten heute statistische Verfahren, die auf dem maschinellen Lernen basieren und auf der Grundlage bereits klassifizierter Beispieldokumente ein Modell - einen "Klassifikator" - erstellen, das zur Klassifizierung neuer Dokumente verwendet werden kann, als "state-of-the-art". Die vier in den 1990er Jahren an den Universitäten Lund, Wolverhampton und Oldenburg sowie bei OCLC (Dublin, OH) durchgeführten "grossen" Projekte zum automatischen Klassifizieren von Web-Ressourcen, die in dieser Arbeit ausführlich analysiert werden, arbeiteten allerdings noch mit einfacheren bzw. älteren methodischen Ansätzen. Diese Projekte bedeuten insbesondere aufgrund ihrer Verwendung etablierter bibliothekarischer Klassifikationssysteme einen wichtigen Erfahrungsgewinn, selbst wenn sie bisher nicht zu permanenten und qualitativ zufriedenstellenden Diensten für die Erschliessung elektronischer Ressourcen geführt haben. Die Analyse der weiteren einschlägigen Anwendungen und Projekte lässt erkennen, dass derzeit in den Bereichen Patent- und Mediendokumentation die aktivsten Bestrebungen bestehen, Systeme für die automatische klassifikatorische Erschliessung elektronischer Dokumente im laufenden operativen Betrieb einzusetzen. Dabei dominieren jedoch halbautomatische Systeme, die menschliche Bearbeiter durch Klassifizierungsvorschläge unterstützen, da die gegenwärtig erreichbare Klassifizierungsgüte für eine Vollautomatisierung meist noch nicht ausreicht. Weitere interessante Anwendungen und Projekte finden sich im Bereich von Web-Portalen, Suchmaschinen und (kommerziellen) Informationsdiensten, während sich etwa im Bibliothekswesen kaum nennenswertes Interesse an einer automatischen Klassifizierung von Büchern bzw. bibliographischen Datensätzen registrieren lässt. Die Studie schliesst mit einer Diskussion der wichtigsten Projekte und Anwendungen sowie einiger im Zusammenhang mit dem automatischen Klassifizieren relevanter Fragestellungen und Themen.

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Abstract

Im Rahmen des Seminars Suchmaschinen und Suchalgorithmen beschäftigt sich diese Arbeit mit dem Auffinden bestimmter Wörter oder Muster in Texten. Der Begriff "Text" wird hier in einem sehr allgemeinen Sinne als strukturierte Folge beliebiger Länge von Zeichen aus einem endlichen Alphabet verstanden. Somit fällt unter diesen Bereich ganz allgemein die Suche nach einem Muster in einer Sequenz von Zeichen. Beispiele hierfür sind neben der Suche von Wörtern in "literarischen" Texten, z.B. das Finden von Pixelfolgen in Bildern oder gar das Finden von Mustern in DNS-Strängen. Das Anwendungsgebiet für eine solche Suche ist weit gefächert. Man denke hier allein an Texteditoren, Literaturdatenbanken, digitale Lexika oder die besagte DNADatenbank. Betrachtet man allein das 1989 publizierte Oxford English Dictionary mit seinen etwa 616500 definierten Stichworten auf gedruckten 21728 Seiten, so gilt es, einen möglichst effizienten Algorithmus für die Suche in Texten zu nutzen. Der in der Arbeit zugrunde liegende Datentyp ist vom Typ String (Zeichenkette), wobei hier offen gelassen wird, wie der Datentyp programmtechnisch realisiert wird. Algorithmen zur Verarbeitung von Zeichenketten (string processing) umfassen ein bestimmtes Spektrum an Anwendungsgebieten [Ot96, S.617 f.], wie z.B. das Komprimieren, das Verschlüssen, das Analysieren (parsen), das Übersetzen von Texten sowie das Suchen in Texten, welches Thema dieses Seminars ist. Im Rahmen dieser Arbeit wird der Knuth-Morris-Pratt Algorithmus vorgestellt, der wie der ebenfalls in diesem Seminar vorgestellte Boyer-Moore Algorithmus einen effizienten Suchalgorithmus darstellt. Dabei soll ein gegebenes Suchwort oder Muster (pattern) in einer gegeben Zeichenkette erkannt werden (pattern matching). Gesucht werden dabei ein oder mehrere Vorkommen eines bestimmten Suchwortes (exact pattern matching). Der Knuth-Morris-Pratt Algorithmus wurde erstmals 1974 als Institutbericht der Stanford University beschrieben und erschien 1977 in der Fachzeitschrift Journal of Computing unter dem Titel "Fast Pattern Matching in Strings" [Kn77]. Der Algorithmus beschreibt eine Suche in Zeichenketten mit linearer Laufzeit. Der Name des Algorithmus setzt sich aus den Entwicklern des Algorithmus Donald E. Knuth, James H. Morris und Vaughan R. Pratt zusammen.

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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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Content

Masterarbeit zur Erlangung des akademischen Grades Master of Arts im Studiengang Informationswissenschaften. Vgl. auch: https://opus4.kobv.de/opus4-fhpotsdam/frontdoor/deliver/index/docId/903/file/Ordnungssysteme_im_Records_Management_Anne_Petit.pdf.

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