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  • × theme_ss:"Automatisches Indexieren"
  1. Fuhr, N.: Rankingexperimente mit gewichteter Indexierung (1986) 0.11 
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    Abstract
    Der Beitrag enthält eine Darstellung zur Frage der Konzeption von Rankingalgorithmen auf Grundlage gewichteter Indexierung mittels statistischer Verfahren.
    Date
    14. 6.2015 22:12:56
    Source
    Automatische Indexierung zwischen Forschung und Anwendung, Hrsg.: G. Lustig
  2. Nohr, H.: Grundlagen der automatischen Indexierung : ein Lehrbuch (2003) 0.08 
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    Date
    22. 6.2009 12:46:51
    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.
    Im fünften Kapitel "Information Extraction" geht Nohr auf eine Problemstellung ein, die in der Fachwelt eine noch stärkere Betonung verdiente: "Die stetig ansteigende Zahl elektronischer Dokumente macht neben einer automatischen Erschließung auch eine automatische Gewinnung der relevanten Informationen aus diesen Dokumenten wünschenswert, um diese z.B. für weitere Bearbeitungen oder Auswertungen in betriebliche Informationssysteme übernehmen zu können." (S. 103) "Indexierung und Retrievalverfahren" als voneinander abhängige Verfahren werden im sechsten Kapitel behandelt. Hier stehen Relevance Ranking und Relevance Feedback sowie die Anwendung informationslinguistischer Verfahren in der Recherche im Mittelpunkt. Die "Evaluation automatischer Indexierung" setzt den thematischen Schlusspunkt. Hier geht es vor allem um die Oualität einer Indexierung, um gängige Retrievalmaße in Retrievaltest und deren Einssatz. Weiterhin ist hervorzuheben, dass jedes Kapitel durch die Vorgabe von Lernzielen eingeleitet wird und zu den jeweiligen Kapiteln (im hinteren Teil des Buches) einige Kontrollfragen gestellt werden. Die sehr zahlreichen Beispiele aus der Praxis, ein Abkürzungsverzeichnis und ein Sachregister erhöhen den Nutzwert des Buches. Die Lektüre förderte beim Rezensenten das Verständnis für die Zusammenhänge von BID-Handwerkzeug, Wirtschaftsinformatik (insbesondere Data Warehousing) und Künstlicher Intelligenz. Die "Grundlagen der automatischen Indexierung" sollte auch in den bibliothekarischen Studiengängen zur Pflichtlektüre gehören. Holger Nohrs Lehrbuch ist auch für den BID-Profi geeignet, um die mehr oder weniger fundierten Kenntnisse auf dem Gebiet "automatisches Indexieren" schnell, leicht verständlich und informativ aufzufrischen."
  3. Lepsky, K.; Vorhauer, J.: Lingo - ein open source System für die Automatische Indexierung deutschsprachiger Dokumente (2006) 0.08 
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    Abstract
    Lingo ist ein frei verfügbares System (open source) zur automatischen Indexierung der deutschen Sprache. Bei der Entwicklung von lingo standen hohe Konfigurierbarkeit und Flexibilität des Systems für unterschiedliche Einsatzmöglichkeiten im Vordergrund. Der Beitrag zeigt den Nutzen einer linguistisch basierten automatischen Indexierung für das Information Retrieval auf. Die für eine Retrievalverbesserung zur Verfügung stehende linguistische Funktionalität von lingo wird vorgestellt und an Beispielen erläutert: Grundformerkennung, Kompositumerkennung bzw. Kompositumzerlegung, Wortrelationierung, lexikalische und algorithmische Mehrwortgruppenerkennung, OCR-Fehlerkorrektur. Der offene Systemaufbau von lingo wird beschrieben, mögliche Einsatzszenarien und Anwendungsgrenzen werden benannt.
    Date
    24. 3.2006 12:22:02
  4. Busch, D.: Domänenspezifische hybride automatische Indexierung von bibliographischen Metadaten (2019) 0.07 
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    Abstract
    Im Fraunhofer-Informationszentrum Raum und Bau (IRB) wird Fachliteratur im Bereich Planen und Bauen bibliographisch erschlossen. Die daraus resultierenden Dokumente (Metadaten-Einträge) werden u.a. bei der Produktion der bibliographischen Datenbanken des IRB verwendet. In Abb. 1 ist ein Dokument dargestellt, das einen Zeitschriftenartikel beschreibt. Die Dokumente werden mit Deskriptoren von einer Nomenklatur (Schlagwortliste IRB) indexiert. Ein Deskriptor ist "eine Benennung., die für sich allein verwendbar, eindeutig zur Inhaltskennzeichnung geeignet und im betreffenden Dokumentationssystem zugelassen ist". Momentan wird die Indexierung intellektuell von menschlichen Experten durchgeführt. Die intellektuelle Indexierung ist zeitaufwendig und teuer. Eine Lösung des Problems besteht in der automatischen Indexierung, bei der die Zuordnung von Deskriptoren durch ein Computerprogramm erfolgt. Solche Computerprogramme werden im Folgenden auch als Klassifikatoren bezeichnet. In diesem Beitrag geht es um ein System zur automatischen Indexierung von deutschsprachigen Dokumenten im Bereich Bauwesen mit Deskriptoren aus der Schlagwortliste IRB.
    Source
    B.I.T.online. 22(2019) H.6, S.465-469
  5. Fuhr, N.: Ranking-Experimente mit gewichteter Indexierung (1986) 0.07 
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    Date
    14. 6.2015 22:12:44
  6. Hauer, M.: Automatische Indexierung (2000) 0.07 
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    Wissen in Aktion: Wege des Knowledge Managements. 22. Online-Tagung der DGI, Frankfurt am Main, 2.-4.5.2000. Proceedings. Hrsg.: R. Schmidt
  7. Probst, M.; Mittelbach, J.: Maschinelle Indexierung in der Sacherschließung wissenschaftlicher Bibliotheken (2006) 0.06 
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    Abstract
    Obwohl fast alle größeren Bibliotheken intellektuelle Sacherschließung betreiben, sind elektronische Kataloge für die zielgerichtete sachliche Suche nur eingeschränkt nutzbar. Durch maschinelle Indexierung können ohne nennenswerten personellen Mehraufwand ausreichend große Datenmengen für Informationsretrievalsysteme erzeugt und somit die Auffindbarkeit von Dokumenten erhöht werden. Geeignete Sprachanalysetechniken zur Indextermerzeugung sind bekannt und bieten im Gegensatz zur gebräuchlichen Freitextinvertierung entscheidende Vorteile beim Retrieval. Im Fokus steht die Betrachtung der Vor- und Nachteile der gängigen Indexierungssysteme MILOS und intelligentCAPTURE.
    Date
    22. 3.2008 12:35:19
  8. Glaesener, L.: Automatisches Indexieren einer informationswissenschaftlichen Datenbank mit Mehrwortgruppen (2012) 0.06 
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    Abstract
    Ein Bericht über die Ergebnisse und die Prozessanalyse einer automatischen Indexierung mit Mehrwortgruppen. Diese Bachelorarbeit beschreibt, inwieweit der Inhalt informationswissenschaftlicher Fachtexte durch informationswissenschaftliches Fachvokabular erschlossen werden kann und sollte und dass in diesen wissenschaftlichen Texten ein Großteil der fachlichen Inhalte in Mehrwortgruppen vorkommt. Die Ergebnisse wurden durch eine automatische Indexierung mit Mehrwortgruppen mithilfe des Programme Lingo an einer informationswissenschaftlichen Datenbank ermittelt.
    Date
    11. 9.2012 19:43:22
  9. Nicoletti, M.: Automatische Indexierung (2001) 0.04 
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    Content
    Inhalt: 1. Aufgabe - 2. Ermittlung von Mehrwortgruppen - 2.1 Definition - 3. Kennzeichnung der Mehrwortgruppen - 4. Grundformen - 5. Term- und Dokumenthäufigkeit --- Termgewichtung - 6. Steuerungsinstrument Schwellenwert - 7. Invertierter Index. Vgl. unter: http://www.grin.com/de/e-book/104966/automatische-indexierung.
  10. Lustig, G.: Ist die automatische Indexierung bereits anwendbar? (1969) 0.04 
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  11. Weidenbach, N.: Werkzeuge zur Evaluierung und Optimierung von Regeln zur Automatischen Indexierung : Anwendungssystementwicklung (1994) 0.04 
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  12. Panyr, J.: Automatische Indexierung und Klassifikation (1983) 0.04 
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    Abstract
    Im Beitrag wird zunächst eine terminologische Klärung und Gliederung für drei Indexierungsmethoden und weitere Begriffe, die Konsistenzprobleme bei intellektueller Indexierung betreffen, unternommen. Zur automatichen Indexierung werden Extraktionsmethoden erläutert und zur Automatischen Klassifikation (Clustering) und Indexierung zwei Anwendungen vorgestellt. Eine enge Kooperation zwischen den Befürwortern der intellektuellen und den Entwicklern von automatischen Indexierungsverfahren wird empfohlen
  13. Hüther, H.: Wachstumsfunktionen in der automatischen Indexierung (1989) 0.04 
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  14. agi: Maschinelle und manuelle Indexierung optimieren (1999) 0.04 
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  15. Lepsky, K.: Automatische Indexierung (2012) 0.04 
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  16. Lepsky, K.: Automatisches Indexieren (2023) 0.04 
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    Abstract
    Unter Indexierung versteht man die Zuordnung von inhaltskennzeichnenden Ausdrücken (Indextermen, Indexaten, Erschließungsmerkmalen) zu Dokumenten. Über die zugeteilten Indexterme soll ein gezieltes Auffinden der Dokumente ermöglicht werden. Indexterme können inhaltsbeschreibende Merkmale wie Notationen, Deskriptoren, kontrollierte oder freie Schlagwörter sein; es kann sich auch um reine Stichwörter handeln, die aus dem Text des Dokuments gewonnen werden. Eine Indexierung kann intellektuell, computerunterstützt oder automatisch erfolgen. Computerunterstützte Indexierungsverfahren kombinieren die intellektuelle Indexierung mit automatischen Vorarbeiten. Bei der automatischen Indexierung werden die Indexterme automatisch aus dem Dokumenttext ermittelt und dem Dokument zugeordnet. Automatische Indexierung bedient sich für die Verarbeitung der Zeichenketten im Dokument linguistischer und statistischer Verfahren.
  17. Thönssen, B.: Automatische Indexierung und Schnittstellen zu Thesauri (1988) 0.04 
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    Abstract
    Über eine Schnittstelle zwischen Programmen zur automatischen Indexierung (PRIMUS-IDX) und zur maschinellen Thesaurusverwaltung (INDEX) sollen große Textmengen schnell, kostengünstig und konsistent erschlossen und verbesserte Recherchemöglichkeiten geschaffen werden. Zielvorstellung ist ein Verfahren, das auf PCs ablauffähig ist und speziell deutschsprachige Texte bearbeiten kann
  18. Bunk, T.: Deskriptoren Stoppwortlisten und kryptische Zeichen (2008) 0.04 
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    Abstract
    Die Automatische Indexierung stellt eine Möglichkeit dar, große Dokumentenkollektionen nachträglich zu indexieren. Der hier vorliegende Artikel versucht aufzuzeigen, welcher intellektueller Aufwand dennoch notwendig ist, um aussagekräftige Deskriptoren mit Hilfe der Automatischen Indexierung zu erzeugen.
  19. Automatische Indexierung zwischen Forschung und Anwendung (1986) 0.04 
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    Abstract
    Die automatische Indexierung von Dokumenten für das Information Retrieval, d. h. die automatische Charakterisierung von Dokumentinhalten mittels Deskriptoren (Schlagwörtern) ist bereits seit über 25 Jahren ein Gebiet theoretischer und experimenteller Forschung. Dagegen wurde erst im Oktober 1985 mit der Anwendung der automatischen Indexierung in der Inputproduktion für ein großes Retrievalsystem begonnen. Es handelt sich um die Indexierung englischer Referatetexte für die Physik-Datenbasis des Informationszentrums Energie, Physik, Mathematik GmbH in Karlsruhe. In dem vorliegenden Buch beschreiben Mitarbeiter der Technischen Hochschule Darmstadt ihre Forschungs- und Entwicklungsarbeiten, die zu dieser Pilotanwendung geführt haben.
  20. Mohrenweis, T.: Konzepte der automatischen Indexierung und vergleichende Analyse der Systeme STAIRS, STEINADLER/CONDOR, CTX und PASSAT/GOLEM (1984) 0.04 
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