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  1. Wolfram Language erkennt Bilder (2015) 0.01 
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    Abstract
    Wolfram Research hat seine Cloud-basierte Programmiersprache Wolfram Language um eine Funktion zur Bilderkennung erweitert. Der Hersteller des Computeralgebrasystems Mathematica und Betreiber der Wissens-Suchmaschine Wolfram Alpha hat seinem System die Erkennung von Bildern beigebracht. Mit der Funktion ImageIdentify bekommt man in Wolfram Language jetzt zu einem Bild eine symbolische Beschreibung des Inhalts, die sich in der Sprache danach sogar weiterverarbeiten lässt. Als Demo dieser Funktion dient die Website The Wolfram Language Image Identification Project: Dort kann man ein beliebiges Bild hochladen und sich das Ergebnis anschauen. Die Website speichert einen Thumbnail des hochgeladenen Bildes, sodass man einen Link zu der Ergebnisseite weitergeben kann. Wie so oft bei künstlicher Intelligenz sind die Ergebnisse manchmal lustig daneben, oft aber auch überraschend gut. Die Funktion arbeitet mit einem neuronalen Netz, das mit einigen -zig Millionen Bildern trainiert wurde und etwa 10.000 Objekte identifizieren kann.
  2. Mao, J.; Xu, W.; Yang, Y.; Wang, J.; Yuille, A.L.: Explain images with multimodal recurrent neural networks (2014) 0.01 
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    Abstract
    In this paper, we present a multimodal Recurrent Neural Network (m-RNN) model for generating novel sentence descriptions to explain the content of images. It directly models the probability distribution of generating a word given previous words and the image. Image descriptions are generated by sampling from this distribution. The model consists of two sub-networks: a deep recurrent neural network for sentences and a deep convolutional network for images. These two sub-networks interact with each other in a multimodal layer to form the whole m-RNN model. The effectiveness of our model is validated on three benchmark datasets (IAPR TC-12 [8], Flickr 8K [28], and Flickr 30K [13]). Our model outperforms the state-of-the-art generative method. In addition, the m-RNN model can be applied to retrieval tasks for retrieving images or sentences, and achieves significant performance improvement over the state-of-the-art methods which directly optimize the ranking objective function for retrieval.
  3. Karpathy, A.; Fei-Fei, L.: Deep visual-semantic alignments for generating image descriptions (2015) 0.01 
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    Abstract
    We present a model that generates free-form natural language descriptions of image regions. Our model leverages datasets of images and their sentence descriptions to learn about the inter-modal correspondences between text and visual data. Our approach is based on a novel combination of Convolutional Neural Networks over image regions, bidirectional Recurrent Neural Networks over sentences, and a structured objective that aligns the two modalities through a multimodal embedding. We then describe a Recurrent Neural Network architecture that uses the inferred alignments to learn to generate novel descriptions of image regions. We demonstrate the effectiveness of our alignment model with ranking experiments on Flickr8K, Flickr30K and COCO datasets, where we substantially improve on the state of the art. We then show that the sentences created by our generative model outperform retrieval baselines on the three aforementioned datasets and a new dataset of region-level annotations.
  4. Grün, S.: Mehrwortbegriffe und Latent Semantic Analysis : Bewertung automatisch extrahierter Mehrwortgruppen mit LSA (2017) 0.01 
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    Abstract
    Die vorliegende Studie untersucht das Potenzial von Mehrwortbegriffen für das Information Retrieval. Zielsetzung der Arbeit ist es, intellektuell positiv bewertete Kandidaten mithilfe des Latent Semantic Analysis (LSA) Verfahren höher zu gewichten, als negativ bewertete Kandidaten. Die positiven Kandidaten sollen demnach bei einem Ranking im Information Retrieval bevorzugt werden. Als Kollektion wurde eine Version der sozialwissenschaftlichen GIRT-Datenbank (German Indexing and Retrieval Testdatabase) eingesetzt. Um Kandidaten für Mehrwortbegriffe zu identifizieren wurde die automatische Indexierung Lingo verwendet. Die notwendigen Kernfunktionalitäten waren Lemmatisierung, Identifizierung von Komposita, algorithmische Mehrworterkennung sowie Gewichtung von Indextermen durch das LSA-Modell. Die durch Lingo erkannten und LSAgewichteten Mehrwortkandidaten wurden evaluiert. Zuerst wurde dazu eine intellektuelle Auswahl von positiven und negativen Mehrwortkandidaten vorgenommen. Im zweiten Schritt der Evaluierung erfolgte die Berechnung der Ausbeute, um den Anteil der positiven Mehrwortkandidaten zu erhalten. Im letzten Schritt der Evaluierung wurde auf der Basis der R-Precision berechnet, wie viele positiv bewerteten Mehrwortkandidaten es an der Stelle k des Rankings geschafft haben. Die Ausbeute der positiven Mehrwortkandidaten lag bei durchschnittlich ca. 39%, während die R-Precision einen Durchschnittswert von 54% erzielte. Das LSA-Modell erzielt ein ambivalentes Ergebnis mit positiver Tendenz.
  5. Franke-Maier, M.: Anforderungen an die Qualität der Inhaltserschließung im Spannungsfeld von intellektuell und automatisch erzeugten Metadaten (2018) 0.01 
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    Abstract
    Spätestens seit dem Deutschen Bibliothekartag 2018 hat sich die Diskussion zu den automatischen Verfahren der Inhaltserschließung der Deutschen Nationalbibliothek von einer politisch geführten Diskussion in eine Qualitätsdiskussion verwandelt. Der folgende Beitrag beschäftigt sich mit Fragen der Qualität von Inhaltserschließung in digitalen Zeiten, wo heterogene Erzeugnisse unterschiedlicher Verfahren aufeinandertreffen und versucht, wichtige Anforderungen an Qualität zu definieren. Dieser Tagungsbeitrag fasst die vom Autor als Impulse vorgetragenen Ideen beim Workshop der FAG "Erschließung und Informationsvermittlung" des GBV am 29. August 2018 in Kiel zusammen. Der Workshop fand im Rahmen der 22. Verbundkonferenz des GBV statt.
  6. Hauer, M.: Tiefenindexierung im Bibliothekskatalog : 17 Jahre intelligentCAPTURE (2019) 0.00 
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    Source
    B.I.T.online. 22(2019) H.2, S.163-166
  7. Stankovic, R. et al.: Indexing of textual databases based on lexical resources : a case study for Serbian (2016) 0.00 
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    Date
    1. 2.2016 18:25:22
  8. Souza, R.R.; Gil-Leiva, I.: Automatic indexing of scientific texts : a methodological comparison (2016) 0.00 
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    Source
    Knowledge organization for a sustainable world: challenges and perspectives for cultural, scientific, and technological sharing in a connected society : proceedings of the Fourteenth International ISKO Conference 27-29 September 2016, Rio de Janeiro, Brazil / organized by International Society for Knowledge Organization (ISKO), ISKO-Brazil, São Paulo State University ; edited by José Augusto Chaves Guimarães, Suellen Oliveira Milani, Vera Dodebei
  9. Glaesener, L.: Automatisches Indexieren einer informationswissenschaftlichen Datenbank mit Mehrwortgruppen (2012) 0.00 
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    Date
    11. 9.2012 19:43:22
  10. Schulz, K.U.; Brunner, L.: Vollautomatische thematische Verschlagwortung großer Textkollektionen mittels semantischer Netze (2017) 0.00 
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    Source
    Theorie, Semantik und Organisation von Wissen: Proceedings der 13. Tagung der Deutschen Sektion der Internationalen Gesellschaft für Wissensorganisation (ISKO) und dem 13. Internationalen Symposium der Informationswissenschaft der Higher Education Association for Information Science (HI) Potsdam (19.-20.03.2013): 'Theory, Information and Organization of Knowledge' / Proceedings der 14. Tagung der Deutschen Sektion der Internationalen Gesellschaft für Wissensorganisation (ISKO) und Natural Language & Information Systems (NLDB) Passau (16.06.2015): 'Lexical Resources for Knowledge Organization' / Proceedings des Workshops der Deutschen Sektion der Internationalen Gesellschaft für Wissensorganisation (ISKO) auf der SEMANTICS Leipzig (1.09.2014): 'Knowledge Organization and Semantic Web' / Proceedings des Workshops der Polnischen und Deutschen Sektion der Internationalen Gesellschaft für Wissensorganisation (ISKO) Cottbus (29.-30.09.2011): 'Economics of Knowledge Production and Organization'. Hrsg. von W. Babik, H.P. Ohly u. K. Weber
  11. Böhm, A.; Seifert, C.; Schlötterer, J.; Granitzer, M.: Identifying tweets from the economic domain (2017) 0.00 
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    Source
    Theorie, Semantik und Organisation von Wissen: Proceedings der 13. Tagung der Deutschen Sektion der Internationalen Gesellschaft für Wissensorganisation (ISKO) und dem 13. Internationalen Symposium der Informationswissenschaft der Higher Education Association for Information Science (HI) Potsdam (19.-20.03.2013): 'Theory, Information and Organization of Knowledge' / Proceedings der 14. Tagung der Deutschen Sektion der Internationalen Gesellschaft für Wissensorganisation (ISKO) und Natural Language & Information Systems (NLDB) Passau (16.06.2015): 'Lexical Resources for Knowledge Organization' / Proceedings des Workshops der Deutschen Sektion der Internationalen Gesellschaft für Wissensorganisation (ISKO) auf der SEMANTICS Leipzig (1.09.2014): 'Knowledge Organization and Semantic Web' / Proceedings des Workshops der Polnischen und Deutschen Sektion der Internationalen Gesellschaft für Wissensorganisation (ISKO) Cottbus (29.-30.09.2011): 'Economics of Knowledge Production and Organization'. Hrsg. von W. Babik, H.P. Ohly u. K. Weber
  12. Kempf, A.O.: Neue Verfahrenswege der Wissensorganisation : eine Evaluation automatischer Indexierung in der sozialwissenschaftlichen Fachinformation (2017) 0.00 
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    Theorie, Semantik und Organisation von Wissen: Proceedings der 13. Tagung der Deutschen Sektion der Internationalen Gesellschaft für Wissensorganisation (ISKO) und dem 13. Internationalen Symposium der Informationswissenschaft der Higher Education Association for Information Science (HI) Potsdam (19.-20.03.2013): 'Theory, Information and Organization of Knowledge' / Proceedings der 14. Tagung der Deutschen Sektion der Internationalen Gesellschaft für Wissensorganisation (ISKO) und Natural Language & Information Systems (NLDB) Passau (16.06.2015): 'Lexical Resources for Knowledge Organization' / Proceedings des Workshops der Deutschen Sektion der Internationalen Gesellschaft für Wissensorganisation (ISKO) auf der SEMANTICS Leipzig (1.09.2014): 'Knowledge Organization and Semantic Web' / Proceedings des Workshops der Polnischen und Deutschen Sektion der Internationalen Gesellschaft für Wissensorganisation (ISKO) Cottbus (29.-30.09.2011): 'Economics of Knowledge Production and Organization'. Hrsg. von W. Babik, H.P. Ohly u. K. Weber
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    Abstract
    Große Aufmerksamkeit richtet sich im Moment auf das Potential von automatisierten Methoden in der Sacherschließung und deren Interaktionsmöglichkeiten mit intellektuellen Methoden. In diesem Kontext befasst sich der vorliegende Beitrag mit den folgenden Fragen: Was sind die Anforderungen an bibliothekarische Metadaten aus Sicht der Wissenschaft? Was wird gebraucht, um den Informationsbedarf der Fachcommunities zu bedienen? Und was bedeutet das entsprechend für die Automatisierung der Metadatenerstellung und -pflege? Dieser Beitrag fasst die von der Autorin eingenommene Position in einem Impulsvortrag und der Podiumsdiskussion beim Workshop der FAG "Erschließung und Informationsvermittlung" des GBV zusammen. Der Workshop fand im Rahmen der 22. Verbundkonferenz des GBV statt.
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