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Abstract

The project CARMEN ("Content Analysis, Retrieval and Metadata: Effective Networking") aimed - among other goals - at improving the expansion of searches in bibliographic databases into Internet searches. We pursued a set of different approaches to the treatment of semantic heterogeneity (meta-data extraction, query translation using statistic relations and Cross-concordances). This paper describes the concepts and implementation of these approaches and the evaluation of the impact for the retrieval result.

Source

Gaining insight from research information (CRIS2002): Proceedings of the 6th International Conference an Current Research Information Systems, University of Kassel, August 29 - 31, 2002. Eds: W. Adamczak u. A. Nase

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Abstract

Die Sonderfördermaßnahme CARMEN (Content Analysis, Retrieval and Metadata: Effective Networking) zielt im Rahmen des vom BMB+F geförderten Programms GLOBAL INFO darauf ab, in der heutigen dezentralen Informationsweit geeignete Informationssysteme für die verteilten Datenbestände in Bibliotheken, Fachinformationszentren und im Internet zu schaffen. Diese Zusammenführung ist weniger technisch als inhaltlich und konzeptuell problematisch. Heterogenität tritt beispielsweise auf, wenn unterschiedliche Datenbestände zur Inhaltserschließung verschiedene Thesauri oder Klassifikationen benutzen, wenn Metadaten unterschiedlich oder überhaupt nicht erfasst werden oder wenn intellektuell aufgearbeitete Quellen mit in der Regel vollständig unerschlossenen Internetdokumenten zusammentreffen. Im Projekt CARMEN wird dieses Problem mit mehreren Methoden angegangen: Über deduktiv-heuristische Verfahren werden Metadaten automatisch aus Dokumenten generiert, außerdem lassen sich mit statistisch-quantitativen Methoden die unterschiedlichen Verwendungen von Termen in den verschiedenen Beständen aufeinander abbilden, und intellektuell erstellte Crosskonkordanzen schaffen sichere Übergänge von einer Dokumentationssprache in eine andere. Für die Extraktion von Metadaten gemäß Dublin Core (v. a. Autor, Titel, Institution, Abstract, Schlagworte) werden anhand typischer Dokumente (Dissertationen aus Math-Net im PostScript-Format und verschiedenste HTML-Dateien von WWW-Servern deutscher sozialwissenschaftlicher Institutionen) Heuristiken entwickelt. Die jeweilige Wahrscheinlichkeit, dass die so gewonnenen Metadaten korrekt und vertrauenswürdig sind, wird über Gewichte den einzelnen Daten zugeordnet. Die Heuristiken werden iterativ in ein Extraktionswerkzeug implementiert, getestet und verbessert, um die Zuverlässigkeit der Verfahren zu erhöhen. Derzeit werden an der Universität Osnabrück und im InformationsZentrum Sozialwissenschaften Bonn anhand mathematischer und sozialwissenschaftlicher Datenbestände erste Prototypen derartiger Transfermodule erstellt

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