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rswk_00%3a%22Altmetrische daten%22 4

Junger, U.; Schwens, U.: ¬Die inhaltliche Erschließung des schriftlichen kulturellen Erbes auf dem Weg in die Zukunft : Automatische Vergabe von Schlagwörtern in der Deutschen Nationalbibliothek (2017) 0.05
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Abstract

Wir leben im 21. Jahrhundert, und vieles, was vor hundert und noch vor fünfzig Jahren als Science Fiction abgetan worden wäre, ist mittlerweile Realität. Raumsonden fliegen zum Mars, machen dort Experimente und liefern Daten zur Erde zurück. Roboter werden für Routineaufgaben eingesetzt, zum Beispiel in der Industrie oder in der Medizin. Digitalisierung, künstliche Intelligenz und automatisierte Verfahren sind kaum mehr aus unserem Alltag wegzudenken. Grundlage vieler Prozesse sind lernende Algorithmen. Die fortschreitende digitale Transformation ist global und umfasst alle Lebens- und Arbeitsbereiche: Wirtschaft, Gesellschaft und Politik. Sie eröffnet neue Möglichkeiten, von denen auch Bibliotheken profitieren. Der starke Anstieg digitaler Publikationen, die einen wichtigen und prozentual immer größer werdenden Teil des Kulturerbes darstellen, sollte für Bibliotheken Anlass sein, diese Möglichkeiten aktiv aufzugreifen und einzusetzen. Die Auswertbarkeit digitaler Inhalte, beispielsweise durch Text- and Data-Mining (TDM), und die Entwicklung technischer Verfahren, mittels derer Inhalte miteinander vernetzt und semantisch in Beziehung gesetzt werden können, bieten Raum, auch bibliothekarische Erschließungsverfahren neu zu denken. Daher beschäftigt sich die Deutsche Nationalbibliothek (DNB) seit einigen Jahren mit der Frage, wie sich die Prozesse bei der Erschließung von Medienwerken verbessern und maschinell unterstützen lassen. Sie steht dabei im regelmäßigen kollegialen Austausch mit anderen Bibliotheken, die sich ebenfalls aktiv mit dieser Fragestellung befassen, sowie mit europäischen Nationalbibliotheken, die ihrerseits Interesse an dem Thema und den Erfahrungen der DNB haben. Als Nationalbibliothek mit umfangreichen Beständen an digitalen Publikationen hat die DNB auch Expertise bei der digitalen Langzeitarchivierung aufgebaut und ist im Netzwerk ihrer Partner als kompetente Gesprächspartnerin geschätzt.

Date

19. 8.2017 9:24:22

Gross, D.: Maschinelle Bilderkennung mit Big Data und Deep Learning (2017) 0.04

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Abstract: Die Arbeit mit unstrukturierten Daten dient gerne als Paradebeispiel für Big Data, weil die technologischen Möglichkeiten das Speichern und Verarbeiten großer Datenmengen erlauben und die Mehrheit dieser Daten unstrukturiert ist. Allerdings ist im Zusammenhang mit unstrukturierten Daten meist von der Analyse und der Extraktion von Informationen aus Texten die Rede. Viel weniger hingegen wird das Thema der Bildanalyse thematisiert. Diese gilt aber nach wie vor als eine Königdisziplin der modernen Computerwissenschaft.

Mödden, E.; Dreger, A.; Hommes, K.P.; Mohammadianbisheh, N.; Mölck, L.; Pinna, L.; Sitte-Zöllner, D.: ¬Der Weg zur Gründung der AG Erschließung ÖB-DNB und die Entwicklung eines maschinellen Verfahrens zur Verschlagwortung der Kinder- und Jugendliteratur mit GND-Vokabular (2020) 0.02
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Abstract

Man einigte sich auf das Vorhaben, die THEMA-angereicherten Daten des Buchhandels bibliotheksspezifisch aufzuarbeiten und maschinell in verbale Erschließungskategorien zu transferieren. Es wurde darüber informiert, dass die Marketing- und Verlagsservice für den Buchhandel GmbH - MVB sich intensiv bemüht, die Verwendung von THEMA durch die Verlage im Rahmen einer Offensive zur Verbesserung der Qualität der Daten im Verzeichnis Lieferbarer Bücher zu forcieren. Die Workshop-Teilnehmenden waren sich einig in der Auffassung, an der Normierung des Schlagwortvokabulars, wie sie über die GND stattfindet, festzuhalten. Denkbar sei, freie Schlagwörter aus den MVB-Daten mit der GND abzugleichen und/oder eine Liste von Begriffen zu erstellen, die für ein Mapping der THEMA-Notationen auf die GND geeignet wären. Als geeignetstes Segment empfahl sich die Kinderliteratur, zum einen wegen ihrer großen Menge und hohen Bedeutung in den ÖBs und der mangelnden Erschließung durch jedwede Klassifikation, zum anderen wegen der Menge und Qualität der freien Schlagwörter in den Daten des Buchhandels. Verabredet wurde, dass die DNB eine Skizze für ein Projekt zur Nutzbarmachung von THEMA und der freien MVB-Schlagwörter erarbeiten und zur Verfügung stellen sollte, während die ÖB-Vertretungen eine Liste von Schlagwörtern im Bereich der Kinderliteratur, die von besonderer Relevanz z.B. bei der Auskunftserteilung sind, an die DNB übermitteln wollten.
Schöneberg, U.; Gödert, W.: Erschließung mathematischer Publikationen mittels linguistischer Verfahren (2012) 0.02
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Abstract

Die Zahl der mathematik-relevanten Publikationn steigt von Jahr zu Jahr an. Referatedienste wie da Zentralblatt MATH und Mathematical Reviews erfassen die bibliographischen Daten, erschließen die Arbeiten inhaltlich und machen sie - heute über Datenbanken, früher in gedruckter Form - für den Nutzer suchbar. Keywords sind ein wesentlicher Bestandteil der inhaltlichen Erschließung der Publikationen. Keywords sind meist keine einzelnen Wörter, sondern Mehrwortphrasen. Das legt die Anwendung linguistischer Methoden und Verfahren nahe. Die an der FH Köln entwickelte Software 'Lingo' wurde für die speziellen Anforderungen mathematischer Texte angepasst und sowohl zum Aufbau eines kontrollierten Vokabulars als auch zur Extraction von Keywords aus mathematischen Publikationen genutzt. Es ist geplant, über eine Verknüpfung von kontrolliertem Vokabular und der Mathematical Subject Classification Methoden für die automatische Klassifikation für den Referatedienst Zentralblatt MATH zu entwickeln und zu erproben.

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