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  • × year_i:[2000 TO 2010}
  • × theme_ss:"Automatisches Indexieren"
  1. Nohr, H.: Grundlagen der automatischen Indexierung : ein Lehrbuch (2003) 0.04 
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    Date
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    Footnote
    Rez. in: nfd 54(2003) H.5, S.314 (W. Ratzek): "Um entscheidungsrelevante Daten aus der ständig wachsenden Flut von mehr oder weniger relevanten Dokumenten zu extrahieren, müssen Unternehmen, öffentliche Verwaltung oder Einrichtungen der Fachinformation effektive und effiziente Filtersysteme entwickeln, einsetzen und pflegen. Das vorliegende Lehrbuch von Holger Nohr bietet erstmalig eine grundlegende Einführung in das Thema "automatische Indexierung". Denn: "Wie man Information sammelt, verwaltet und verwendet, wird darüber entscheiden, ob man zu den Gewinnern oder Verlierern gehört" (Bill Gates), heißt es einleitend. Im ersten Kapitel "Einleitung" stehen die Grundlagen im Mittelpunkt. Die Zusammenhänge zwischen Dokumenten-Management-Systeme, Information Retrieval und Indexierung für Planungs-, Entscheidungs- oder Innovationsprozesse, sowohl in Profit- als auch Non-Profit-Organisationen werden beschrieben. Am Ende des einleitenden Kapitels geht Nohr auf die Diskussion um die intellektuelle und automatische Indexierung ein und leitet damit über zum zweiten Kapitel "automatisches Indexieren. Hier geht der Autor überblickartig unter anderem ein auf - Probleme der automatischen Sprachverarbeitung und Indexierung - verschiedene Verfahren der automatischen Indexierung z.B. einfache Stichwortextraktion / Volltextinvertierung, - statistische Verfahren, Pattern-Matching-Verfahren. Die "Verfahren der automatischen Indexierung" behandelt Nohr dann vertiefend und mit vielen Beispielen versehen im umfangreichsten dritten Kapitel. Das vierte Kapitel "Keyphrase Extraction" nimmt eine Passpartout-Status ein: "Eine Zwischenstufe auf dem Weg von der automatischen Indexierung hin zur automatischen Generierung textueller Zusammenfassungen (Automatic Text Summarization) stellen Ansätze dar, die Schlüsselphrasen aus Dokumenten extrahieren (Keyphrase Extraction). Die Grenzen zwischen den automatischen Verfahren der Indexierung und denen des Text Summarization sind fließend." (S. 91). Am Beispiel NCR"s Extractor/Copernic Summarizer beschreibt Nohr die Funktionsweise.
  2. Grummann, M.: Sind Verfahren zur maschinellen Indexierung für Literaturbestände Öffentlicher Bibliotheken geeignet? : Retrievaltests von indexierten ekz-Daten mit der Software IDX (2000) 0.03 
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  3. Hauer, M.: Neue Qualitäten in Bibliotheken : Durch Content-Ergänzung, maschinelle Indexierung und modernes Information Retrieval können Recherchen in Bibliothekskatalogen deutlich verbessert werden (2004) 0.03 
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    Abstract
    Seit Frühjahr 2004 ist Dandelon.com als neues, offenes, internationales Wissenschaftsportal in Betrieb. Erste Retrieval-Tests bescheinigen deutlich bessere Suchergebnisse als in herkömmlichen OPACs oder Verbundsystemen. Seine Daten stammen aus intelligentCAPTURE und Bibliothekskatalogen. intelligentCAPTURE erfasst Content über Scanning oder File-Import oder Web-Spidering und indexiert nach morphosyntaktischen und semantischen Verfahren. Aufbereiteter Content und Indexate gehen an Bibliothekssysteme und an dandelon.com. Dandelon.com ist kostenlos zugänglich für Endbenutzer und ist zugleich Austauschzentrale und Katalogerweiterung für angeschlossene Bibliotheken. Neue Inhalte können so kostengünstig und performant erschlossen werden.
  4. Hlava, M.M.K.: Automatic indexing : comparing rule-based and statistics-based indexing systems (2005) 0.02 
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    Source
    Information outlook. 9(2005) no.8, S.22-23
  5. Mittelbach, J.; Probst, M.: Möglichkeiten und Grenzen maschineller Indexierung in der Sacherschließung : Strategien für das Bibliothekssystem der Freien Universität Berlin (2006) 0.02 
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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/
  6. Hauer, M.: Automatische Indexierung (2000) 0.02 
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    Source
    Wissen in Aktion: Wege des Knowledge Managements. 22. Online-Tagung der DGI, Frankfurt am Main, 2.-4.5.2000. Proceedings. Hrsg.: R. Schmidt
  7. Oberhauser, O.; Labner, J.: OPAC-Erweiterung durch automatische Indexierung : Empirische Untersuchung mit Daten aus dem Österreichischen Verbundkatalog (2002) 0.02 
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  8. Lepsky, K.; Vorhauer, J.: Lingo - ein open source System für die Automatische Indexierung deutschsprachiger Dokumente (2006) 0.01 
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    Date
    24. 3.2006 12:22:02
  9. Probst, M.; Mittelbach, J.: Maschinelle Indexierung in der Sacherschließung wissenschaftlicher Bibliotheken (2006) 0.01 
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    Date
    22. 3.2008 12:35:19
  10. Gaus, W.; Kaluscha, R.: Maschinelle inhaltliche Erschließung von Arztbriefen und Auswertung von Reha-Entlassungsberichten (2006) 0.01 
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    Abstract
    Schon Hippokrates empfahl den Ärzten, Krankenakten zu führen. Heute ist die detaillierte Dokumentation eine Standespflicht der Ärzte [Gaus et al 1999]. Diese Dokumentationen medizinischer Behandlungen bergen einen riesigen und wertvollen Erfahrungsschatz. Informationen zu Therapien und Behandlungsergebnissen, die in Studien erst mühsam erhoben werden müssten, sind bereits in der Routinedokumentation wie Operations- und Entlassungsberichten oder Arztbriefen zahlreich vorhanden. Mit der Einführung der elektronischen Datenverarbeitung in der Medizin liegen diese Informationen seit einigen Jahren auch maschinenlesbar vor, so dass ein Haupthemmnis für die Nutzung dieser Dokumentationen, nämlich die mühsame manuelle Aufbereitung der Papierakten, entfällt. Während die formale Erschließung nach Patientenmerkmalen wie Name und Geburtsdatum von den Krankenhaus- bzw. Praxisinformationssystemen heutzutage gut gelöst ist, bleibt die inhaltliche Erschließung dieser Dokumentationen schwierig, da nur wenige Informationen in strukturierter oder intellektuell indexierter Form vorliegen [Leiner et al. 2003]. Auch wenn nach der Einführung der Fallpauschalen (diagnosis related groups, DRG) in den Krankenhäusern die Diagnosen nach ICD-10 verschlüsselt werden, besteht ein Großteil der Informationen weiterhin aus freiem Text, dessen computerbasierte Erschließung aufgrund der Komplexität menschlicher Sprache nicht trivial ist. Zu diesen medizinischen Texten gehören u.a. Gutachten, verbal beschriebene (Differential-) Diagnosen, vielfältige Untersuchungs- und Befundberichte, Visitenblätter, Operationsberichte und der Arztbrief bzw. Entlassungsbericht. Arztbrief und Entlassbericht dienen der Information des einweisenden oder weiterbehandelnden Arztes (z.B. Hausarzt) über das, was mit dem Patienten geschehen ist, und geben Empfehlungen zur Weiterbehandlung. Sie fassen eine (stationäre) Behandlung epikritisch - also nachdem die Krankheit überwunden ist, im Rückblick - zusammen und geben einen Überblick über Anamnese (Vorgeschichte), Beschwerden und Symptome, die eingesetzten diagnostischen Verfahren, die gestellte(n) Diagnose(n), Therapie, Verlauf, Komplikationen und das erzielte Ergebnis. Sie haben somit eine ähnliche Funktion wie das Abstract in der Literaturdokumentation, oft wird eine Kopie in der Krankenakte obenauf abgelegt. Zumindest in Universitätskliniken möchten wissenschaftlich arbeitende Ärzte auch unter inhaltlichen Gesichtspunkten auf die Krankenakten zugreifen können, z.B. die Krankenakten aller Patienten mit einer bestimmten Diagnose einsehen, exzerpieren und die exzerpierten Daten auswerten. Auch bei der Suche nach ähnlichen Fällen oder im Bereich der Aus- und Fortbildung hilft eine inhaltliche Erschließung weiter. So könnte etwa ein Assistenzarzt, der im Rahmen seiner Weiterbildung demnächst Sonografien des Kniegelenkes durchzuführen hat, sich vorhandene Berichte von solchen Sonografien anschauen und sich so über relevante Untersuchungstechniken und Befunde vorab informieren.
  11. Halip, I.: Automatische Extrahierung von Schlagworten aus unstrukturierten Texten (2005) 0.01 
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    Abstract
    Durch die zunehmende Mediatisierung und Digitalisierung wird die moderne Gesellschaft immer mehr mit dem Thema der Informationsüberflutung konfrontiert. Erstaunlicherweise führt der Zuwachs an Informationen gleichzeitig zu einem Mangel an Wissen. Die Erklärung kann darin gefunden werden, dass ein großer Teil der existierenden Informationen nicht aufgefunden werden kann. Es handelt sich meistens um Informationen die auf semi- und nichtstrukturierte Daten beruhen. Schätzungen zufolge sind heute rund 80% der entscheidungsrelevanten Informationen in Unternehmen in unstrukturierter, d. h. meist textueller Form vorhanden. Die Unfähigkeit der Maschinen den Inhalt unstrukturierter Texte zu verstehen führt dazu, dass dokumentiertes Wissen schwer auffindbar ist und oft unentdeckt bleibt. Wegen des Informationsvolumens, das meistens zu groß ist, um gelesen, verstanden oder sogar benutzt zu werden, ergibt sich folgendes Problem, mit dem man konfrontiert wird: Informationen die nicht in Wissen umgewandelt werden können, bleiben als papiergebundene oder digitale Dokumente in Data-Repositories verschlossen. Angesichts der heute anfallenden Menge an Dokumenten erscheint eine manuelle Vergabe von Schlagworten nicht mehr realistisch. Deshalb entwickelt Wissensmanagement unterstützende Verfahren, die Informationen rechtzeitig, in der richtigen Qualität und den richtigen Personen verfügbar machen. Einige Schwerpunkte an denen zur Zeit geforscht wird, sind Modelle zur Repräsentation von Dokumenten, Methoden zur Ähnlichkeitsbestimmung von Anfragen zu Dokumenten und zur Indexierung von Dokumentenmengen, sowie die automatische Klassifikation. Vor diesem Hintergrund konzentriert sich diese Arbeit auf die unterschiedlichen Verfahren der automatischen Indexierung, hebt die algorithmischen Vor- und Nachteile hervor, mit dem Ziel die Funktionsweise im Bereich der unstrukturierten Texte zu analysieren. Hierfür erfolgt im 3. Kapitel eine genauere Untersuchung und Darstellung automatischer Indexierungsverfahren. Zuvor werden in Kapitel 2 grundlegende Begrifflichkeiten erklärt, eingeordnet und abgegrenzt. Abschließend werden anhand der theoretischen Darlegung Implementierungen der vorgestellten Verfahren kurz beschrieben. Die Ausarbeitung endet mit der Schlussfolgerung und dem Ausblick.
  12. Renz, M.: Automatische Inhaltserschließung im Zeichen von Wissensmanagement (2001) 0.01 
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    Date
    22. 3.2001 13:14:48
  13. Newman, D.J.; Block, S.: Probabilistic topic decomposition of an eighteenth-century American newspaper (2006) 0.01 
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    Date
    22. 7.2006 17:32:00
  14. Lohmann, H.: KASCADE: Dokumentanreicherung und automatische Inhaltserschließung : Projektbericht und Ergebnisse des Retrievaltests (2000) 0.01 
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    Abstract
    Der Test hat gezeigt, dass die Ergänzung der bibliothekarischen Titelaufnahme um zusätzliche inhaltsrelevante Daten zu einer beeindruckenden Verbesserung der Suchergebnisse führt. Die Dokumentanreicherung sollte daher als Ziel bibliothekarischer Bemühungen um eine Verbesserung des OPAC-Retrievals weiterverfolgt werden. Der im Projekt eingeschlagene Weg, die Inhaltsverzeichnisse zu scannen, erwies sich allerdings als wenig sinnvoll. Zwar erzielte das Scanningverfahren gute Ergebnisse, auch arbeitete die Texterkennungssoftware sehr zuverlässig. Das Scanning bietet darüber hinaus die Möglichkeit, die dabei angefertigte Grafik-Datei mit dem Titelsatz im OPAC zu verknüpfen und so dem Nutzer als Entscheidungshilfe bei der Ergebnismengenbeurteilung an die Hand zu geben. Die Arbeiten am Aufbau der Testdatenbank brachten aber die Erkenntnis, dass die Anreicherung im Wege des Scanning technisch außerordentlich problematisch ist und einen nicht vorauszusehenden und letztlich auch nicht zu rechtfertigenden Aufwand erfordert. Diese Methode der Anreicherung kann daher für einen Praxiseinsatz nicht empfohlen werden.
  15. Lorenz, S.: Konzeption und prototypische Realisierung einer begriffsbasierten Texterschließung (2006) 0.01 
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    Date
    22. 3.2015 9:17:30

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  • d 13
  • e 2

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