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Bertram, J.: Einführung in die inhaltliche Erschließung : Grundlagen - Methoden - Instrumente (2005)
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- Abstract
- Das Buch beginnt mit einem Überblick über die wesentlichen Themen der Inhaltserschließung (Kap. 1). Es führt in die zentrale Problemstellung ein, die sich an die Dualität zwischen Begriffen und Bezeichnungen knüpft (Kap. 2). Danach stehen die Methoden der Inhaltserschließung im Vordergrund: Das Abstracting (Kap. 3), das Indexieren (Kap. 4) und automatische Verfahren der Inhaltserschließung (Kap. 5). Für diese Methoden werden jeweils Arbeitschritte und Qualitätskriterien benannt und es werden typologische Unterteilungen vorgenommen. Ein weiteres Kapitel ist einem häufig vernachlässigtem Produkt inhaltserschließender Tätigkeit gewidmet, dem Register (Kap. 6). Mit Dokumentationssprachen kommen dann wichtige Erschließungsinstrumente zu Wort. Nach einem Überblick (Kap. 7) geht es um ihre beiden Ausprägungen, nämlich um Klassifikationen (Kap. 8-10) und um Thesauri (Kap. 11-12). Sie werden vor allem unter dem Aspekt ihrer Erstellung thematisiert. Zudem werden Qualitätskriterien und typologische Ausformungen angesprochen. Nach einem zusammenfassenden Vergleich von Dokumentationssprachen (Kap. 13) wird mit dem Internet schließlich exemplarisch ein Anwendungsbereich vorgestellt. Dabei geht es zunächst um die Erschließung von Internetquellen ganz allgemein (Kap. 14) und dann besonders um diejenige von Fachinformationsquellen (Kap. 15). Jedes Kapitel beginnt mit einem Überblick über die wesentlichen Inhalte und die zugrunde liegende Literatur und endet mit ausgewählten bibliographischen Angaben. Diese sind gegebenenfalls mit Hinweisen auf Rezensionen versehen. Die Gesamtheit der zitierten Literatur findet sich im abschließenden Literaturverzeichnis. Grundlegende Begriffe sind gesperrt kursiv, Beispiele und Eigennamen einfach kursiv gesetzt, Pfeile (->) stellen stets Verweise auf Abbildungen oder Tabellen dar. Die angeführten Internetquellen wurden zuletzt am 11-2-2005 auf ihre Gültigkeit hin überprüft. Die vier theoretischen Kernmodule (Abstracting, Indexieren, Klassifikationen, Thesauri) werden von Übungsbeispielen flankiert, wie ich sie so oder so ähnlich in der Lehre am IID eingesetzt habe. Sie sind mit exemplarischen Lösungsvorschlägen versehen. Dabei versteht es sich von selbst, daß diese Vorschläge nur einige wenige von vielen möglichen darstellen. Mein Dank für das Zustandekommen dieser Publikation gilt zunächst den Teilnehmerinnen und Teilnehmer meiner Kurse am III). Sie haben mich durch ihre ermutigenden Rückmeldungen, ihre rege Beteiligung am Unterrichtsgeschehen und ihre kritischen Fragen immer wieder dazu motiviert, Lehrinhalte zu hinterfragen und zu präzisieren. Jutta Lindenthal hat mit wertvollen Anregungen zu diesem Buch beigetragen. Außerdem danke ich ihr für die immense Sorgfalt, Zeit und Geduld, die sie auf das Gegenlesen des Manuskripts verwandt hat, und vor allem für ihre Begeisterungsfähigkeit. Für die akribische Suche nach formalen Fehlern geht ein herzliches Dankeschön an meinen Vater. Mein Dank für Korrekturtätigkeiten gilt ferner Sabine Walz und Jan Dürrschnabel. Zum Schluß noch eine persönliche Anmerkung: Ich übernahm die Inhaltserschließung damals mit einer großen Portion Skepsis und in der Erwartung, es mit einer unendlich trockenen Materie zu tun zu bekommen. Je intensiver ich mich dann damit beschäftigte, desto größer wurde meine Begeisterung. Wenn ich meinen Lesern auch nur einen Funken davon vermitteln kann, dann wäre das für mich ein großer Erfolg.
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Gurnsey, J.; White, M.: Information consultancy (1988)
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- LCSH
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Franz, G.: ¬Die vielen Wikipedias : Vielsprachigkeit als Zugang zu einer globalisierten Online-Welt (2011)
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- Series
- Reihe Web 2.0
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Information : a reader (2022)
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Witschel, H.F.: Terminologie-Extraktion : Möglichkeiten der Kombination statistischer uns musterbasierter Verfahren (2004)
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- Abstract
- Die Suche nach Informationen in unstrukturierten natürlichsprachlichen Daten ist Gegenstand des sogenannten Text Mining. In dieser Arbeit wird ein Teilgebiet des Text Mining beleuchtet, nämlich die Extraktion domänenspezifischer Fachbegriffe aus Fachtexten der jeweiligen Domäne. Wofür überhaupt Terminologie-Extraktion? Die Antwort darauf ist einfach: der Schlüssel zum Verständnis vieler Fachgebiete liegt in der Kenntnis der zugehörigen Terminologie. Natürlich genügt es nicht, nur eine Liste der Fachtermini einer Domäne zu kennen, um diese zu durchdringen. Eine solche Liste ist aber eine wichtige Voraussetzung für die Erstellung von Fachwörterbüchern (man denke z.B. an Nachschlagewerke wie das klinische Wörterbuch "Pschyrembel"): zunächst muß geklärt werden, welche Begriffe in das Wörterbuch aufgenommen werden sollen, bevor man sich Gedanken um die genaue Definition der einzelnen Termini machen kann. Ein Fachwörterbuch sollte genau diejenigen Begriffe einer Domäne beinhalten, welche Gegenstand der Forschung in diesem Gebiet sind oder waren. Was liegt also näher, als entsprechende Fachliteratur zu betrachten und das darin enthaltene Wissen in Form von Fachtermini zu extrahieren? Darüberhinaus sind weitere Anwendungen der Terminologie-Extraktion denkbar, wie z.B. die automatische Beschlagwortung von Texten oder die Erstellung sogenannter Topic Maps, welche wichtige Begriffe zu einem Thema darstellt und in Beziehung setzt. Es muß also zunächst die Frage geklärt werden, was Terminologie eigentlich ist, vor allem aber werden verschiedene Methoden entwickelt, welche die Eigenschaften von Fachtermini ausnutzen, um diese aufzufinden. Die Verfahren werden aus den linguistischen und 'statistischen' Charakteristika von Fachbegriffen hergeleitet und auf geeignete Weise kombiniert.
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Greifeneder, E.: Online-Hilfen in OPACs : Analyse deutscher Universitäts-Onlinekataloge (2007)
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- 22. 6.2008 13:03:30
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Bedford, D.: Knowledge architectures : structures and semantics (2021)
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- Content
- Section 1 Context and purpose of knowledge architecture -- 1 Making the case for knowledge architecture -- 2 The landscape of knowledge assets -- 3 Knowledge architecture and design -- 4 Knowledge architecture reference model -- 5 Knowledge architecture segments -- Section 2 Designing for availability -- 6 Knowledge object modeling -- 7 Knowledge structures for encoding, formatting, and packaging -- 8 Functional architecture for identification and distinction -- 9 Functional architectures for knowledge asset disposition and destruction -- 10 Functional architecture designs for knowledge preservation and conservation -- Section 3 Designing for accessibility -- 11 Functional architectures for knowledge seeking and discovery -- 12 Functional architecture for knowledge search -- 13 Functional architecture for knowledge categorization -- 14 Functional architectures for indexing and keywording -- 15 Functional architecture for knowledge semantics -- 16 Functional architecture for knowledge abstraction and surrogation -- Section 4 Functional architectures to support knowledge consumption -- 17 Functional architecture for knowledge augmentation, derivation, and synthesis -- 18 Functional architecture to manage risk and harm -- 19 Functional architectures for knowledge authentication and provenance -- 20 Functional architectures for securing knowledge assets -- 21 Functional architectures for authorization and asset management -- Section 5 Pulling it all together - the big picture knowledge architecture -- 22 Functional architecture for knowledge metadata and metainformation -- 23 The whole knowledge architecture - pulling it all together
