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  • × theme_ss:"Automatisches Indexieren"
  1. Fuhr, N.: Rankingexperimente mit gewichteter Indexierung (1986) 0.03 
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    14. 6.2015 22:12:56
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    Automatische Indexierung zwischen Forschung und Anwendung, Hrsg.: G. Lustig
  2. Croft, W.B.: Clustering large files of documents using the single link method (1977) 0.02 
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    Source
    Journal of the American Society for Information Science. 28(1977), S.341-344
    Year
    1977
  3. Probst, M.; Mittelbach, J.: Maschinelle Indexierung in der Sacherschließung wissenschaftlicher Bibliotheken (2006) 0.02 
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    22. 3.2008 12:35:19
    Source
    Bibliothek: Forschung und Praxis. 30(2006) H.2, S.168-176
  4. Renz, M.: Automatische Inhaltserschließung im Zeichen von Wissensmanagement (2001) 0.02 
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    Abstract
    Methoden der automatischen Inhaltserschließung werden seit mehr als 30 Jahren entwickelt, ohne in luD-Kreisen auf merkliche Akzeptanz zu stoßen. Gegenwärtig führen jedoch die steigende Informationsflut und der Bedarf an effizienten Zugriffsverfahren im Informations- und Wissensmanagement in breiten Anwenderkreisen zu einem wachsenden Interesse an diesen Methoden, zu verstärkten Anstrengungen in Forschung und Entwicklung und zu neuen Produkten. In diesem Beitrag werden verschiedene Ansätze zu intelligentem und inhaltsbasiertem Retrieval und zur automatischen Inhaltserschließung diskutiert sowie kommerziell vertriebene Softwarewerkzeuge und Lösungen präsentiert. Abschließend wird festgestellt, dass in naher Zukunft mit einer zunehmenden Automatisierung von bestimmten Komponenten des Informations- und Wissensmanagements zu rechnen ist, indem Software-Werkzeuge zur automatischen Inhaltserschließung in den Workflow integriert werden
    Date
    22. 3.2001 13:14:48
  5. 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) 0.01 
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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
  6. Sack, H.: Hybride Künstliche Intelligenz in der automatisierten Inhaltserschließung (2021) 0.01 
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    Abstract
    Effizienter (Online-)Zugang zu Bibliotheks- und Archivmaterialien erfordert eine qualitativ hinreichende inhaltliche Erschließung dieser Dokumente. Die passgenaue Verschlagwortung und Kategorisierung dieser unstrukturierten Dokumente ermöglichen einen strukturell gegliederten Zugang sowohl in der analogen als auch in der digitalen Welt. Darüber hinaus erweitert eine vollständige Transkription der Dokumente den Zugang über die Möglichkeiten der Volltextsuche. Angesichts der in jüngster Zeit erzielten spektakulären Erfolge der Künstlichen Intelligenz liegt die Schlussfolgerung nahe, dass auch das Problem der automatisierten Inhaltserschließung für Bibliotheken und Archive als mehr oder weniger gelöst anzusehen wäre. Allerdings lassen sich die oftmals nur in thematisch engen Teilbereichen erzielten Erfolge nicht immer problemlos verallgemeinern oder in einen neuen Kontext übertragen. Das Ziel der vorliegenden Darstellung liegt in der Diskussion des aktuellen Stands der Technik der automatisierten inhaltlichen Erschließung anhand ausgewählter Beispiele sowie möglicher Fortschritte und Prognosen basierend auf aktuellen Entwicklungen des maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz einschließlich deren Kritik.
  7. Nohr, H.: Grundlagen der automatischen Indexierung : ein Lehrbuch (2003) 0.01 
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    Date
    22. 6.2009 12:46:51
    Footnote
    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."
  8. Junger, U.: Möglichkeiten und Probleme automatischer Erschließungsverfahren in Bibliotheken : Bericht vom KASCADE-Workshop in der Universitäts- und Landesbibliothek Düsseldorf (1999) 0.01 
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    Source
    Bibliothek: Forschung und Praxis. 23(1999) H.1, S.88-90
  9. Giesselbach, S.; Estler-Ziegler, T.: Dokumente schneller analysieren mit Künstlicher Intelligenz (2021) 0.01 
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    Abstract
    Künstliche Intelligenz (KI) und natürliches Sprachverstehen (natural language understanding/NLU) verändern viele Aspekte unseres Alltags und unserer Arbeitsweise. Besondere Prominenz erlangte NLU durch Sprachassistenten wie Siri, Alexa und Google Now. NLU bietet Firmen und Einrichtungen das Potential, Prozesse effizienter zu gestalten und Mehrwert aus textuellen Inhalten zu schöpfen. So sind NLU-Lösungen in der Lage, komplexe, unstrukturierte Dokumente inhaltlich zu erschließen. Für die semantische Textanalyse hat das NLU-Team des IAIS Sprachmodelle entwickelt, die mit Deep-Learning-Verfahren trainiert werden. Die NLU-Suite analysiert Dokumente, extrahiert Eckdaten und erstellt bei Bedarf sogar eine strukturierte Zusammenfassung. Mit diesen Ergebnissen, aber auch über den Inhalt der Dokumente selbst, lassen sich Dokumente vergleichen oder Texte mit ähnlichen Informationen finden. KI-basierten Sprachmodelle sind der klassischen Verschlagwortung deutlich überlegen. Denn sie finden nicht nur Texte mit vordefinierten Schlagwörtern, sondern suchen intelligent nach Begriffen, die in ähnlichem Zusammenhang auftauchen oder als Synonym gebraucht werden. Der Vortrag liefert eine Einordnung der Begriffe "Künstliche Intelligenz" und "Natural Language Understanding" und zeigt Möglichkeiten, Grenzen, aktuelle Forschungsrichtungen und Methoden auf. Anhand von Praxisbeispielen wird anschließend demonstriert, wie NLU zur automatisierten Belegverarbeitung, zur Katalogisierung von großen Datenbeständen wie Nachrichten und Patenten und zur automatisierten thematischen Gruppierung von Social Media Beiträgen und Publikationen genutzt werden kann.
  10. Biebricher, P.; Fuhr, N.; Niewelt, B.: ¬Der AIR-Retrievaltest (1986) 0.01 
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    Source
    Automatische Indexierung zwischen Forschung und Anwendung, Hrsg.: G. Lustig
  11. Automatische Indexierung zwischen Forschung und Anwendung (1986) 0.01 
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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.
  12. 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.
  13. Kasprzik, A.: Automatisierte und semiautomatisierte Klassifizierung : eine Analyse aktueller Projekte (2014) 0.01 
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    Abstract
    Das sprunghafte Anwachsen der Menge digital verfügbarer Dokumente gepaart mit dem Zeit- und Personalmangel an wissenschaftlichen Bibliotheken legt den Einsatz von halb- oder vollautomatischen Verfahren für die verbale und klassifikatorische Inhaltserschließung nahe. Nach einer kurzen allgemeinen Einführung in die gängige Methodik beleuchtet dieser Artikel eine Reihe von Projekten zur automatisierten Klassifizierung aus dem Zeitraum 2007-2012 und aus dem deutschsprachigen Raum. Ein Großteil der vorgestellten Projekte verwendet Methoden des Maschinellen Lernens aus der Künstlichen Intelligenz, arbeitet meist mit angepassten Versionen einer kommerziellen Software und bezieht sich in der Regel auf die Dewey Decimal Classification (DDC). Als Datengrundlage dienen Metadatensätze, Abstracs, Inhaltsverzeichnisse und Volltexte in diversen Datenformaten. Die abschließende Analyse enthält eine Anordnung der Projekte nach einer Reihe von verschiedenen Kriterien und eine Zusammenfassung der aktuellen Lage und der größten Herausfordungen für automatisierte Klassifizierungsverfahren.
  14. Grummann, M.: Sind Verfahren zur maschinellen Indexierung für Literaturbestände Öffentlicher Bibliotheken geeignet? : Retrievaltests von indexierten ekz-Daten mit der Software IDX (2000) 0.01 
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    Source
    Bibliothek: Forschung und Praxis. 24(2000) H.3, S.297-318
  15. Williams, R.V.: Hans Peter Luhn and Herbert M. Ohlman : their roles in the origins of keyword-in-context/permutation automatic indexing (2010) 0.01 
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    Theme
    Geschichte der Sacherschließung
  16. Kuhlen, R.: Experimentelle Morphologie in der Informationswissenschaft (1977) 0.01 
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    Year
    1977
  17. Scherer, B.: Automatische Indexierung und ihre Anwendung im DFG-Projekt "Gemeinsames Portal für Bibliotheken, Archive und Museen (BAM)" (2003) 0.01 
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    Abstract
    Automatische Indexierung verzeichnet schon seit einigen Jahren aufgrund steigender Informationsflut ein wachsendes Interesse. Allerdings gibt es immer noch Vorbehalte gegenüber der intellektuellen Indexierung in Bezug auf Qualität und größerem Aufwand der Systemimplementierung bzw. -pflege. Neuere Entwicklungen aus dem Bereich des Wissensmanagements, wie beispielsweise Verfahren aus der Künstlichen Intelligenz, der Informationsextraktion, dem Text Mining bzw. der automatischen Klassifikation sollen die automatische Indexierung aufwerten und verbessern. Damit soll eine intelligentere und mehr inhaltsbasierte Erschließung geleistet werden. In dieser Masterarbeit wird außerhalb der Darstellung von Grundlagen und Verfahren der automatischen Indexierung sowie neueren Entwicklungen auch Möglichkeiten der Evaluation dargestellt. Die mögliche Anwendung der automatischen Indexierung im DFG-ProjektGemeinsames Portal für Bibliotheken, Archive und Museen (BAM)" bilden den Schwerpunkt der Arbeit. Im Portal steht die bibliothekarische Erschließung von Texten im Vordergrund. In einem umfangreichen Test werden drei deutsche, linguistische Systeme mit statistischen Verfahren kombiniert (die aber teilweise im System bereits integriert ist) und evaluiert, allerdings nur auf der Basis der ausgegebenen Indexate. Abschließend kann festgestellt werden, dass die Ergebnisse und damit die Qualität (bezogen auf die Indexate) von intellektueller und automatischer Indexierung noch signifikant unterschiedlich sind. Die Gründe liegen in noch zu lösenden semantischen Problemen bzw, in der Obereinstimmung mit Worten aus einem Thesaurus, die von einem automatischen Indexierungssystem nicht immer nachvollzogen werden kann. Eine Inhaltsanreicherung mit den Indexaten zum Vorteil beim Retrieval kann, je nach System oder auch über die Einbindung durch einen Thesaurus, erreicht werden.
  18. Zeng, L.: Automatic indexing for Chinese text : problems and progress (1992) 0.01 
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    Year
    1992
  19. Jones, R.L.: Automatic document content analysis : the AIDA project (1992) 0.01 
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    Source
    Library hi tech. 10(1992) no.1/2, S.111-118
    Year
    1992
  20. Junger, U.; Scholze, F.: Neue Wege und Qualitäten : die Inhaltserschließungspolitik der Deutschen Nationalbibliothek (2021) 0.01 
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    Theme
    Geschichte der Sacherschließung

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