Search (3156 results, page 1 of 158)

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Content

Vgl.: http://www.google.de/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=1&cad=rja&ved=0CEAQFjAA&url=http%3A%2F%2Fciteseerx.ist.psu.edu%2Fviewdoc%2Fdownload%3Fdoi%3D10.1.1.91.4940%26rep%3Drep1%26type%3Dpdf&ei=dOXrUMeIDYHDtQahsIGACg&usg=AFQjCNHFWVh6gNPvnOrOS9R3rkrXCNVD-A&sig2=5I2F5evRfMnsttSgFF9g7Q&bvm=bv.1357316858,d.Yms.

Date

8. 1.2013 10:22:32

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Abstract

By the explosion of possibilities for a ubiquitous content production, the information overload problem reaches the level of complexity which cannot be managed by traditional modelling approaches anymore. Due to their pure syntactical nature traditional information retrieval approaches did not succeed in treating content itself (i.e. its meaning, and not its representation). This leads to a very low usefulness of the results of a retrieval process for a user's task at hand. In the last ten years ontologies have been emerged from an interesting conceptualisation paradigm to a very promising (semantic) modelling technology, especially in the context of the Semantic Web. From the information retrieval point of view, ontologies enable a machine-understandable form of content description, such that the retrieval process can be driven by the meaning of the content. However, the very ambiguous nature of the retrieval process in which a user, due to the unfamiliarity with the underlying repository and/or query syntax, just approximates his information need in a query, implies a necessity to include the user in the retrieval process more actively in order to close the gap between the meaning of the content and the meaning of a user's query (i.e. his information need). This thesis lays foundation for such an ontology-based interactive retrieval process, in which the retrieval system interacts with a user in order to conceptually interpret the meaning of his query, whereas the underlying domain ontology drives the conceptualisation process. In that way the retrieval process evolves from a query evaluation process into a highly interactive cooperation between a user and the retrieval system, in which the system tries to anticipate the user's information need and to deliver the relevant content proactively. Moreover, the notion of content relevance for a user's query evolves from a content dependent artefact to the multidimensional context-dependent structure, strongly influenced by the user's preferences. This cooperation process is realized as the so-called Librarian Agent Query Refinement Process. In order to clarify the impact of an ontology on the retrieval process (regarding its complexity and quality), a set of methods and tools for different levels of content and query formalisation is developed, ranging from pure ontology-based inferencing to keyword-based querying in which semantics automatically emerges from the results. Our evaluation studies have shown that the possibilities to conceptualize a user's information need in the right manner and to interpret the retrieval results accordingly are key issues for realizing much more meaningful information retrieval systems.

Content

Vgl.: http%3A%2F%2Fdigbib.ubka.uni-karlsruhe.de%2Fvolltexte%2Fdocuments%2F1627&ei=tAtYUYrBNoHKtQb3l4GYBw&usg=AFQjCNHeaxKkKU3-u54LWxMNYGXaaDLCGw&sig2=8WykXWQoDKjDSdGtAakH2Q&bvm=bv.44442042,d.Yms.

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Content

Vgl. auch: https://studylibde.com/doc/13053640/richard-schrodt. Vgl. auch: http%3A%2F%2Fwww.univie.ac.at%2FGermanistik%2Fschrodt%2Fvorlesung%2Fwissenschaftssprache.doc&usg=AOvVaw1lDLDR6NFf1W0-oC9mEUJf.

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Content

Vgl.: http://ieeexplore.ieee.org/xpl/login.jsp?tp=&arnumber=5386707&url=http%3A%2F%2Fieeexplore.ieee.org%2Fxpls%2Fabs_all.jsp%3Farnumber%3D5386707.

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Footnote

Vgl.: http://ieeexplore.ieee.org/Xplore/login.jsp?reload=true&url=http%3A%2F%2Fieeexplore.ieee.org%2Fiel5%2F4755313%2F4755314%2F04755480.pdf%3Farnumber%3D4755480&authDecision=-203.

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Abstract

Ein wesentliches Bedürfnis im Rahmen der Mensch-Maschine-Interaktion ist die Suche nach Information. Um Information Retrieval (IR) Systeme kognitiv adäquat zu gestalten und sie an den Menschen anzupassen bieten sich Modelle des Soft Computing an. Ein umfassender state-of-the-art Bericht zu neuronalen Netzen im IR zeigt dass die meisten bestehenden Modelle das Potential neuronaler Netze nicht ausschöpfen. Das vorgestellte COSIMIR-Modell (Cognitive Similarity learning in Information Retrieval) basiert auf neuronalen Netzen und lernt, die Ähnlichkeit zwischen Anfrage und Dokument zu berechnen. Es trägt somit die kognitive Modellierung in den Kern eines IR Systems. Das Transformations-Netzwerk ist ein weiteres neuronales Netzwerk, das die Behandlung von Heterogenität anhand von Expertenurteilen lernt. Das COSIMIR-Modell und das Transformations-Netzwerk werden ausführlich diskutiert und anhand realer Datenmengen evaluiert

Content

Kapitel: 1 Einleitung - 2 Grundlagen des Information Retrieval - 3 Grundlagen neuronaler Netze - 4 Neuronale Netze im Information Retrieval - 5 Heterogenität und ihre Behandlung im Information Retrieval - 6 Das COSIMIR-Modell - 7 Experimente mit dem COSIMIR-Modell und dem Transformations-Netzwerk - 8 Fazit

Footnote

Rez. in: nfd - Information 54(2003) H.6, S.379-380 (U. Thiel): "Kannte G. Salton bei der Entwicklung des Vektorraummodells die kybernetisch orientierten Versuche mit assoziativen Speicherstrukturen? An diese und ähnliche Vermutungen, die ich vor einigen Jahren mit Reginald Ferber und anderen Kollegen diskutierte, erinnerte mich die Thematik des vorliegenden Buches. Immerhin lässt sich feststellen, dass die Vektorrepräsentation eine genial einfache Darstellung sowohl der im Information Retrieval (IR) als grundlegende Datenstruktur benutzten "inverted files" als auch der assoziativen Speichermatrizen darstellt, die sich im Laufe der Zeit Über Perzeptrons zu Neuronalen Netzen (NN) weiterentwickelten. Dieser formale Zusammenhang stimulierte in der Folge eine Reihe von Ansätzen, die Netzwerke im Retrieval zu verwenden, wobei sich, wie auch im vorliegenden Band, hybride Ansätze, die Methoden aus beiden Disziplinen kombinieren, als sehr geeignet erweisen. Aber der Reihe nach... Das Buch wurde vom Autor als Dissertation beim Fachbereich IV "Sprachen und Technik" der Universität Hildesheim eingereicht und resultiert aus einer Folge von Forschungsbeiträgen zu mehreren Projekten, an denen der Autor in der Zeit von 1995 bis 2000 an verschiedenen Standorten beteiligt war. Dies erklärt die ungewohnte Breite der Anwendungen, Szenarien und Domänen, in denen die Ergebnisse gewonnen wurden. So wird das in der Arbeit entwickelte COSIMIR Modell (COgnitive SIMilarity learning in Information Retrieval) nicht nur anhand der klassischen Cranfield-Kollektion evaluiert, sondern auch im WING-Projekt der Universität Regensburg im Faktenretrieval aus einer Werkstoffdatenbank eingesetzt. Weitere Versuche mit der als "Transformations-Netzwerk" bezeichneten Komponente, deren Aufgabe die Abbildung von Gewichtungsfunktionen zwischen zwei Termräumen ist, runden das Spektrum der Experimente ab. Aber nicht nur die vorgestellten Resultate sind vielfältig, auch der dem Leser angebotene "State-of-the-Art"-Überblick fasst in hoch informativer Breite Wesentliches aus den Gebieten IR und NN zusammen und beleuchtet die Schnittpunkte der beiden Bereiche. So werden neben den Grundlagen des Text- und Faktenretrieval die Ansätze zur Verbesserung der Adaptivität und zur Beherrschung von Heterogenität vorgestellt, während als Grundlagen Neuronaler Netze neben einer allgemeinen Einführung in die Grundbegriffe u.a. das Backpropagation-Modell, KohonenNetze und die Adaptive Resonance Theory (ART) geschildert werden. Einweiteres Kapitel stellt die bisherigen NN-orientierten Ansätze im IR vor und rundet den Abriss der relevanten Forschungslandschaft ab. Als Vorbereitung der Präsentation des COSIMIR-Modells schiebt der Autor an dieser Stelle ein diskursives Kapitel zum Thema Heterogenität im IR ein, wodurch die Ziele und Grundannahmen der Arbeit noch einmal reflektiert werden. Als Dimensionen der Heterogenität werden der Objekttyp, die Qualität der Objekte und ihrer Erschließung und die Mehrsprachigkeit genannt. Wenn auch diese Systematik im Wesentlichen die Akzente auf Probleme aus den hier tangierten Projekten legt, und weniger eine umfassende Aufbereitung z.B. der Literatur zum Problem der Relevanz anstrebt, ist sie dennoch hilfreich zum Verständnis der in den nachfolgenden Kapitel oft nur implizit angesprochenen Designentscheidungen bei der Konzeption der entwickelten Prototypen. Der Ansatz, Heterogenität durch Transformationen zu behandeln, wird im speziellen Kontext der NN konkretisiert, wobei andere Möglichkeiten, die z.B. Instrumente der Logik und Probabilistik einzusetzen, nur kurz diskutiert werden. Eine weitergehende Analyse hätte wohl auch den Rahmen der Arbeit zu weit gespannt,
Im abschließenden Kapitel des Buchs berichtet der Autor über eine Reihe von Experimenten, die im Kontext unterschiedlicher Anwendungen durchgeführt wurden. Die Evaluationen wurden sehr sorgfältig durchgeführt und werden kompetent kommentiert, so dass der Leser sich ein Bild von der Komplexität der Untersuchungen machen kann. Inhaltlich sind die Ergebnisse unterschiedlich, die Verwendung des NN-Ansatzes ist sehr abhängig von der Menge und Qualität des Trainingsmaterials (so sind die Ergebnisse auf der Cranfield-Kollektion wegen der geringen Anzahl von zur Verfügung stehenden Relevanzurteilen schlechter als die der traditionellen Verfahren). Das Experiment mit Werkstoffinformationen im Projekt WING ist eine eher traditionelle NN-Applikation: Aus Merkmalsvektoren soll auf die "Anwendungsähnlichkeit" von Werkstoffen geschlossen werden, was offenbar gut gelingt. Hier sind die konkurrierenden Verfahren aber weniger im IR zu vermuten, sondern eher im Gebiet des Data Mining. Die Versuche mit Textdaten sind Anregung, hier weitere, systematischere Untersuchungen vorzunehmen. So sollte z.B. nicht nur ein Vergleich mit klassischen One-shot IR-Verfahren durchgeführt werden, viel interessanter und aussagekräftiger ist die Gegenüberstellung von NN-Systemen und lernfähigen IR-Systemen, die z.B. über Relevance Feedback Wissen akkumulieren (vergleichbar den NN in der Trainingsphase). Am Ende könnte dann nicht nur ein einheitliches Modell stehen, sondern auch Erkenntnisse darüber, welches Lernverfahren wann vorzuziehen ist. Fazit: Das Buch ist ein hervorragendes Beispiel der "Schriften zur Informationswissenschaft", mit denen der HI (Hochschulverband für Informationswissenschaft) die Ergebnisse der informationswissenschaftlichen Forschung seit etlichen Jahren einem größerem Publikum vorstellt. Es bietet einen umfassenden Überblick zum dynamisch sich entwickelnden Gebiet der Neuronalen Netze im IR, die sich anschicken, ein "tolerantes Information Retrieval" zu ermöglichen."

RSWK

Information Retrieval / Neuronales Netz

Subject

Information Retrieval / Neuronales Netz

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Source

Politische Meinung. 381(2001) Nr.1, S.65-74 [https%3A%2F%2Fwww.dgfe.de%2Ffileadmin%2FOrdnerRedakteure%2FSektionen%2FSek02_AEW%2FKWF%2FPublikationen_Reihe_1989-2003%2FBand_17%2FBd_17_1994_355-406_A.pdf&usg=AOvVaw2KcbRsHy5UQ9QRIUyuOLNi]

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Date

14. 8.2005 14:22:22

Source

Information retrieval. 6(2003) no.1, S.99-150

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RSWK

Semantisches Netz / Wissensrepräsentation
Semantisches Netz / Wissensrepräsentation / FILCOM <Programm>

Subject

Semantisches Netz / Wissensrepräsentation
Semantisches Netz / Wissensrepräsentation / FILCOM <Programm>

Theme

Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval

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Abstract

Das Werk behandelt die aktuellen Entwicklungen zur inhaltlichen Erschließung von Informationsquellen im Internet. Topic Maps, semantische Modelle vernetzter Informationsressourcen unter Verwendung von XML bzw. HyTime, bieten alle notwendigen Modellierungskonstrukte, um Dokumente im Internet zu klassifizieren und ein assoziatives, semantisches Netzwerk über diese zu legen. Neben Einführungen in XML, XLink, XPointer sowie HyTime wird anhand von Einsatzszenarien gezeigt, wie diese neuartige Technologie für Content Management und Information Retrieval im Internet funktioniert. Der Entwurf einer Abfragesprache wird ebenso skizziert wie der Prototyp einer intelligenten Suchmaschine. Das Buch zeigt, wie Topic Maps den Weg zu semantisch gesteuerten Suchprozessen im Internet weisen.

RSWK

Content Management / Semantisches Netz / HyTime
Content Management / Semantisches Netz / XML
Internet / Information Retrieval / Semantisches Netz / HyTime
Internet / Information Retrieval / Semantisches Netz / XML
Internet / Navigieren / Suchmaschine / Abfragesprache / Semantisches Netz / ISO-Norm

Subject

Content Management / Semantisches Netz / HyTime
Content Management / Semantisches Netz / XML
Internet / Information Retrieval / Semantisches Netz / HyTime
Internet / Information Retrieval / Semantisches Netz / XML
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Date

22. 1.2012 13:01:26

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Abstract

Die Dewey-Dezimalklassifikation (DDC) ist Ende 2003 in der 22. Ausgabe der Standard Edition auf Englisch erschienen und wird genau zwei Jahre später nun auch auf Deutsch veröffentlicht. Nach Übersetzungen ins Französische, Italienische, Russische und Spanische ist unter Beteiligung der drei deutschsprachigen Länder und mit Unterstützung durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft die Voraussetzung dafür geschaffen worden, dass diese international weit verbreitete Klassifikation auch in Deutschland, Österreich und der Schweiz heimisch werden kann. Die hier vorgelegten Übersichten, die die drei obersten Ebenen oder 1 000 Klassen der DDC umfassen, ermöglichen einen Einblick in die Gliederung der gesamten Klassifikation und sind in dieser Form für Bibliotheken und wissenschaftliche Einrichtungen frei verfügbar, während die tieferen Ebenen der DDC durch das Urheberrecht geschützt sind. Die vollständige Ausgabe der DDC 22 Deutsch erscheint 2005 im Verlag K. G. Saur. Mit dem Webservice Melvil bietet Die Deutsche Bibliothek ab Januar 2006 eine deutsche Version von WebDewey an, ergänzt um ein Recherchetool für das Retrieval DDC-erschlossener Daten. Die DDC 22 ist von einer an der Fachhochschule Köln angesiedelten Arbeitsgruppe ins Deutsche übersetzt worden, unterstützt von einemTeam von Fachreferentinnen und Fachreferenten an zahlreichen Bibliotheken des deutschen Sprachraums und fachlich beraten von der Expertengruppe DDC Deutsch. Die organisatorische Leitung des Projekts DDC Deutsch lag bei Der Deutschen Bibliothek als federführendem Mitglied des Konsortiums DDC Deutsch. Ab 2006 wird die Deutsche Nationalbibliografie vollständige DDC-Notationen mitliefern, bereits seit Bibliografiejahrgang 2004 folgen die Sachgruppen der Deutschen Nationalbibliografie einer auf den beiden obersten Ebenen der DDC basierenden Gliederung. Die hier vorgelegte Übersetzung der DDC wurde mit der Herausgeberin der DDC, Joan Mitchell (OCLC, Dublin/Ohio) und ihren Mitherausgebern an der Library of Congress abgestimmt, denen wir für ihre Unterstützung und Beratung herzlich danken. Die kurze Einführung in die Dewey-Dezimalklassifikation, die hier folgt, stellt das gesamte System der DDC vor, das mit seinen Haupt- und Hilfstafeln mehr als 60 000 Klassen umfasst. Die Möglichkeiten zur Erschließung differenzierterThemen gehen daher weit über die hier vorgelegten obersten Klassen der DDC hinaus und berücksichtigen viele moderne Teildisziplinen, die man in den Übersichten vielleicht vermisst. Bei der Verwendung der Übersichten ist zu beachten, dass aus drucktechnischen Gründen in einigen Fällen Klassen nur verkürzt wiedergegeben werden können und nur durch ihre Position innerhalb einer Folge von Klassen genau zu verstehen sind. Daher sollten für die Erschließung auch die vollständigen Klassenbenennungen herangezogen werden, die unter www.ddc-deutsch.de im Netz zur Verfügung stehen.

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Abstract

Es ist ein semantisches Netz für den Gegenstandsbereich Luftfahrt modelliert worden, welches Unternehmensinformationen, Organisationen, Fluglinien, Flughäfen, etc. enthält, Diese sind 10 Hauptkategorien zugeordnet worden, die untergliedert nach Facetten sind. Die Begriffe des Gegenstandsbereiches sind mit 23 unterschiedlichen Relationen verknüpft worden (Z. B.: 'hat Standort in', bietet an, 'ist Homebase von', etc). Der Schwerpunkt der Betrachtung liegt auf dem Unterschied zwischen den drei klassischen Standardrelationen und den zusätzlich eingerichteten Relationen, bezüglich ihrem Nutzen für ein effizientes Retrieval. Die angelegten Kategorien und Relationen sind sowohl für eine kognitive als auch für eine maschinelle Verarbeitung geeignet.

Date

26. 9.2006 21:00:22

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Date

17. 7.1996 9:33:22

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RSWK

Visuelles System / Synapse / Informationsverarbeitung / Objekterkennung / Merkmalsextraktion / Neuronales Feld

Subject

Visuelles System / Synapse / Informationsverarbeitung / Objekterkennung / Merkmalsextraktion / Neuronales Feld

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Date

10. 9.2000 17:38:22

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Date

11. 8.2001 16:22:19

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Abstract

Tips zur Suche nach: Aktuellen Nachrichten (www.paperball.de, www.paperazzi.de, www.genios.de) - Filmen und Musik (www.vdfkino.de, www.kino.de, www.cdnow.com, www.billboard.com) - Kids im Netz (www.blindekuh.de, www.safetykid.de, www.kindercampus.de) - Jobs - VIPs, Promis und normale Leute - Urlaub (www.ferien.de, www.travel24.de, www.abenteuerreisen.de) - Software (www.moreover.com, www.completeplanet.com) - Bücher (www.amazon.de, www.libri.de, www.zvab.com. www.ubka.uni-karlsruhe.de/kvk.html)

Date

11.11.2001 17:25:22

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Abstract

The explosive growth of digital image collections on the Web sites is calling for an efficient and intelligent method of browsing, searching, and retrieving images. In this article, an artificial neural network (ANN)-based approach is proposed to explore a promising solution to the Web image retrieval (IR). Compared with other image retrieval methods, this new approach has the following characteristics. First of all, the Content-Based features have been combined with Text-Based features to improve retrieval performance. Instead of solely relying on low-level visual features and high-level concepts, we also take the textual features into consideration, which are automatically extracted from image names, alternative names, page titles, surrounding texts, URLs, etc. Secondly, the Kohonen neural network model is introduced and led into the image retrieval process. Due to its self-organizing property, the cognitive knowledge is learned, accumulated, and solidified during the unsupervised training process. The architecture is presented to illustrate the main conceptual components and mechanism of the proposed image retrieval system. To demonstrate the superiority of the new IR system over other IR systems, the retrieval result of a test example is also given in the article.

Object

Kohonen-Netz

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Date

22. 6.2002 19:42:47

Theme

Klassifikationssysteme im Online-Retrieval