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  • × theme_ss:"Automatisches Indexieren"
  1. 7e Dag van het Document : 19 & 20 mei 1998, Congrescentrum De Reehorst, Ede ; proceedings (1998) 0.03 
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    BK
    06.00 (Information und Dokumentation: Allgemeines)
    Classification
    06.00 (Information und Dokumentation: Allgemeines)
  2. 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) 0.02 
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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
  3. Nohr, H.: Grundlagen der automatischen Indexierung : ein Lehrbuch (2003) 0.02 
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    Date
    22. 6.2009 12:46:51
    Footnote
    Rez. in: nfd 54(2003) H.5, S.314 (W. Ratzek): "Um entscheidungsrelevante Daten aus der ständig wachsenden Flut von mehr oder weniger relevanten Dokumenten zu extrahieren, müssen Unternehmen, öffentliche Verwaltung oder Einrichtungen der Fachinformation effektive und effiziente Filtersysteme entwickeln, einsetzen und pflegen. Das vorliegende Lehrbuch von Holger Nohr bietet erstmalig eine grundlegende Einführung in das Thema "automatische Indexierung". Denn: "Wie man Information sammelt, verwaltet und verwendet, wird darüber entscheiden, ob man zu den Gewinnern oder Verlierern gehört" (Bill Gates), heißt es einleitend. Im ersten Kapitel "Einleitung" stehen die Grundlagen im Mittelpunkt. Die Zusammenhänge zwischen Dokumenten-Management-Systeme, Information Retrieval und Indexierung für Planungs-, Entscheidungs- oder Innovationsprozesse, sowohl in Profit- als auch Non-Profit-Organisationen werden beschrieben. Am Ende des einleitenden Kapitels geht Nohr auf die Diskussion um die intellektuelle und automatische Indexierung ein und leitet damit über zum zweiten Kapitel "automatisches Indexieren. Hier geht der Autor überblickartig unter anderem ein auf - Probleme der automatischen Sprachverarbeitung und Indexierung - verschiedene Verfahren der automatischen Indexierung z.B. einfache Stichwortextraktion / Volltextinvertierung, - statistische Verfahren, Pattern-Matching-Verfahren. Die "Verfahren der automatischen Indexierung" behandelt Nohr dann vertiefend und mit vielen Beispielen versehen im umfangreichsten dritten Kapitel. Das vierte Kapitel "Keyphrase Extraction" nimmt eine Passpartout-Status ein: "Eine Zwischenstufe auf dem Weg von der automatischen Indexierung hin zur automatischen Generierung textueller Zusammenfassungen (Automatic Text Summarization) stellen Ansätze dar, die Schlüsselphrasen aus Dokumenten extrahieren (Keyphrase Extraction). Die Grenzen zwischen den automatischen Verfahren der Indexierung und denen des Text Summarization sind fließend." (S. 91). Am Beispiel NCR"s Extractor/Copernic Summarizer beschreibt Nohr die Funktionsweise.
    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."
  4. Nohr, H.: Automatische Indexierung : Einführung in betriebliche Verfahren, Systeme und Anwendungen (2001) 0.02 
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    Abstract
    Das vorliegende Buch zur automatischen Indexierung trägt dem Umstand Rechnung, dass ein ständig wachsender Berg von Dokumenten in Unternehmen, öffentlichen Verwaltungen, Einrichtungen der Fachinformation oder dem Internet entscheidungsrelevante Informationen enthält, die mit manuellen Mitteln und Methoden kaum mehr beherrschbar und erschließbar sind. Diese unstrukturierten Informationen sind in einer zunehmend von der schnellen Verarbeitung der Ressource Information abhängigen Wirtschaft von größter Bedeutung, ihre Beherrschung ist unabdingbar für den Wettbewerbserfolg. Verfahren der automatischen Indexierung von Dokumenten sind damit eine Basistechnik der betrieblichen Informationswirtschaft geworden. Trotz dieses Urnstandes, liegt bis auf den heutigen Tag keine einführende Darstellung in die Thematik vor. Die Zielsetzung dieses Buches ist es, einführend die Grundlagen sowie die verschiedenen Ansätze und Verfahren der automatischen Indexierung von Dokumenten vorzustellen. Die Darstellung verzichtet dabei bewusst auf die allzu detaillierte Tiefendarstellung einzelner Verfahren und Indexierungssysteme zugunsten einer Übersicht der grundsätzlichen Ansätze mit ihren jeweiligen Voraussetzungen, ihren Möglichkeiten und ihren Beschränkungen. Soweit einzelne Verfahren und Indexierungssysteme behandelt werden, besitzen diese beispielhaften Charakter für den behandelten Ansatz. Bei der Darstellung war ich stets uni eine verständliche Sprache bemüht. Der Text dieses Buches ist entstanden aus Vorlesungen in entsprechenden Lehrveranstaltungen im Studiengang Informationswirtschaft an der Fachhochschule Stuttgart. Die Darstellung richtet sich an Studierende und Lehrende der Informationswirtschaft, des Informationsmanagements, der Dokumentation sowie der Wirtschaftsinformatik, zugleich aber auch an die interessierten und mit der Thernatik konfrontierten Praktiker, die weniger an der technischen Seite der automatischen Indexierung, als vielmehr einen grundsätzlichen Informationsbedarf über die Möglichkeiten und die Schwierigkeiten des Einsatzes entsprechender Verfahren haben
    Classification
    AN 95300 Allgemeines / Buch- und Bibliothekswesen, Informationswissenschaft / Informationswissenschaft / Informationspraxis / Automatisches Indexing (z.B. KWIC, KWOC)
    RVK
    AN 95300 Allgemeines / Buch- und Bibliothekswesen, Informationswissenschaft / Informationswissenschaft / Informationspraxis / Automatisches Indexing (z.B. KWIC, KWOC)
    Series
    Materialien zur Information und Dokumentation; Bd.13
  5. 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.
    Series
    Bibliotheks- und Informationspraxis; 70
  6. Carevic, Z.: Semi-automatische Verschlagwortung zur Integration externer semantischer Inhalte innerhalb einer medizinischen Kooperationsplattform (2012) 0.01 
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    Abstract
    Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Integration von externen semantischen Inhalten auf Basis eines medizinischen Begriffssystems. Die zugrundeliegende Annahme ist, dass die Verwendung einer einheitlichen Terminologie auf Seiten des Anfragesystems und der Wissensbasis zu qualitativ hochwertigen Ergebnissen führt. Um dies zu erreichen muss auf Seiten des Anfragesystems eine Abbildung natürlicher Sprache auf die verwendete Terminologie gewährleistet werden. Dies geschieht auf Basis einer (semi-)automatischen Verschlagwortung textbasierter Inhalte. Im Wesentlichen lassen sich folgende Fragestellungen festhalten: Automatische Verschlagwortung textbasierter Inhalte Kann eine automatische Verschlagwortung textbasierter Inhalte auf Basis eines Begriffssystems optimiert werden? Der zentrale Aspekt der vorliegenden Arbeit ist die (semi-)automatische Verschlagwortung textbasierter Inhalte auf Basis eines medizinischen Begriffssystems. Zu diesem Zweck wird der aktuelle Stand der Forschung betrachtet. Es werden eine Reihe von Tokenizern verglichen um zu erfahren welche Algorithmen sich zur Ermittlung von Wortgrenzen eignen. Speziell wird betrachtet, wie die Ermittlung von Wortgrenzen in einer domänenspezifischen Umgebung eingesetzt werden kann. Auf Basis von identifizierten Token in einem Text werden die Auswirkungen des Stemming und POS-Tagging auf die Gesamtmenge der zu analysierenden Inhalte beobachtet. Abschließend wird evaluiert wie ein kontrolliertes Vokabular die Präzision bei der Verschlagwortung erhöhen kann. Dies geschieht unter der Annahme dass domänenspezifische Inhalte auch innerhalb eines domänenspezifischen Begriffssystems definiert sind. Zu diesem Zweck wird ein allgemeines Prozessmodell entwickelt anhand dessen eine Verschlagwortung vorgenommen wird.
    Integration externer Inhalte Inwieweit kann die Nutzung einer einheitlichen Terminologie zwischen Anfragesystem und Wissensbasis den Prozess der Informationsbeschaffung unterstützen? Zu diesem Zweck wird in einer ersten Phase ermittelt welche Wissensbasen aus der medizinischen Domäne in der Linked Data Cloud zur Verfügung stehen. Aufbauend auf den Ergebnissen werden Informationen aus verschiedenen dezentralen Wissensbasen exemplarisch integriert. Der Fokus der Betrachtung liegt dabei auf der verwendeten Terminologie sowie der Nutzung von Semantic Web Technologien. Neben Informationen aus der Linked Data Cloud erfolgt eine Suche nach medizinischer Literatur in PubMed. Wie auch in der Linked Data Cloud erfolgt die Integration unter Verwendung einer einheitlichen Terminologie. Eine weitere Fragestellung ist, wie Informationen aus insgesamt 21. Mio Aufsatzzitaten in PubMed sinnvoll integriert werden können. Dabei wird ermittelt welche Mechanismen eingesetzt werden können um die Präzision der Ergebnisse zu optimieren. Eignung medizinischer Begriffssystem Welche medizinischen Begriffssysteme existieren und wie eignen sich diese als zugrungeliegendes Vokabular für die automatische Verschlagwortung und Integration semantischer Inhalte? Der Fokus liegt dabei speziell auf einer Bewertung der Reichhaltigkeit von Begriffssystemen, wobei insbesondere der Detaillierungsgrad von Interesse ist. Handelt es sich um ein spezifisches oder allgemeines Begriffssystem und eignet sich dieses auch dafür bestimmte Teilaspekte der Medizin, wie bspw. die Chirurige oder die Anästhesie, in einer ausreichenden Tiefe zu beschreiben?
  7. 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.
  8. 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.
  9. Qualität in der Inhaltserschließung (2021) 0.01 
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    Abstract
    Der 70. Band der BIPRA-Reihe beschäftigt sich mit der Qualität in der Inhaltserschließung im Kontext etablierter Verfahren und technologischer Innovationen. Treffen heterogene Erzeugnisse unterschiedlicher Methoden und Systeme aufeinander, müssen minimale Anforderungen an die Qualität der Inhaltserschließung festgelegt werden. Die Qualitätsfrage wird zurzeit in verschiedenen Zusammenhängen intensiv diskutiert und im vorliegenden Band aufgegriffen. In diesem Themenfeld aktive Autor:innen beschreiben aus ihrem jeweiligen Blickwinkel unterschiedliche Aspekte zu Metadaten, Normdaten, Formaten, Erschließungsverfahren und Erschließungspolitik. Der Band versteht sich als Handreichung und Anregung für die Diskussion um die Qualität in der Inhaltserschließung.
    Content
    Inhalt: Editorial - Michael Franke-Maier, Anna Kasprzik, Andreas Ledl und Hans Schürmann Qualität in der Inhaltserschließung - Ein Überblick aus 50 Jahren (1970-2020) - Andreas Ledl Fit for Purpose - Standardisierung von inhaltserschließenden Informationen durch Richtlinien für Metadaten - Joachim Laczny Neue Wege und Qualitäten - Die Inhaltserschließungspolitik der Deutschen Nationalbibliothek - Ulrike Junger und Frank Scholze Wissensbasen für die automatische Erschließung und ihre Qualität am Beispiel von Wikidata - Lydia Pintscher, Peter Bourgonje, Julián Moreno Schneider, Malte Ostendorff und Georg Rehm Qualitätssicherung in der GND - Esther Scheven Qualitätskriterien und Qualitätssicherung in der inhaltlichen Erschließung - Thesenpapier des Expertenteams RDA-Anwendungsprofil für die verbale Inhaltserschließung (ET RAVI) Coli-conc - Eine Infrastruktur zur Nutzung und Erstellung von Konkordanzen - Uma Balakrishnan, Stefan Peters und Jakob Voß Methoden und Metriken zur Messung von OCR-Qualität für die Kuratierung von Daten und Metadaten - Clemens Neudecker, Karolina Zaczynska, Konstantin Baierer, Georg Rehm, Mike Gerber und Julián Moreno Schneider Datenqualität als Grundlage qualitativer Inhaltserschließung - Jakob Voß Bemerkungen zu der Qualitätsbewertung von MARC-21-Datensätzen - Rudolf Ungváry und Péter Király Named Entity Linking mit Wikidata und GND - Das Potenzial handkuratierter und strukturierter Datenquellen für die semantische Anreicherung von Volltexten - Sina Menzel, Hannes Schnaitter, Josefine Zinck, Vivien Petras, Clemens Neudecker, Kai Labusch, Elena Leitner und Georg Rehm Ein Protokoll für den Datenabgleich im Web am Beispiel von OpenRefine und der Gemeinsamen Normdatei (GND) - Fabian Steeg und Adrian Pohl Verbale Erschließung in Katalogen und Discovery-Systemen - Überlegungen zur Qualität - Heidrun Wiesenmüller Inhaltserschließung für Discovery-Systeme gestalten - Jan Frederik Maas Evaluierung von Verschlagwortung im Kontext des Information Retrievals - Christian Wartena und Koraljka Golub Die Qualität der Fremddatenanreicherung FRED - Cyrus Beck Quantität als Qualität - Was die Verbünde zur Verbesserung der Inhaltserschließung beitragen können - Rita Albrecht, Barbara Block, Mathias Kratzer und Peter Thiessen Hybride Künstliche Intelligenz in der automatisierten Inhaltserschließung - Harald Sack
    Footnote
    Vgl.: https://www.degruyter.com/document/doi/10.1515/9783110691597/html. DOI: https://doi.org/10.1515/9783110691597. Rez. in: Information - Wissenschaft und Praxis 73(2022) H.2-3, S.131-132 (B. Lorenz u. V. Steyer). Weitere Rezension in: o-bib 9(20229 Nr.3. (Martin Völkl) [https://www.o-bib.de/bib/article/view/5843/8714].
    Series
    Bibliotheks- und Informationspraxis; 70
  10. 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.
    Imprint
    Konstanz : Universität / Fachbereich Informatik und Informationswissenschaft
  11. 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.
    Content
    Vgl.: http://www.imageidentify.com. Eine ausführlichere Erklärung der Funktionsweise und Hintergründe findet sich in Stephen Wolframs Blog-Eintrag: "Wolfram Language Artificial Intelligence: The Image Identification Project" unter: http://blog.stephenwolfram.com/2015/05/wolfram-language-artificial-intelligence-the-image-identification-project/. Vgl. auch: https://news.ycombinator.com/item?id=8621658.
  12. Fuhr, N.; Niewelt, B.: ¬Ein Retrievaltest mit automatisch indexierten Dokumenten (1984) 0.01 
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    Source
    Deutscher Dokumentartag 1983, Göttingen, 3.-7.10.1983: Fachinformation und Bildschirmtext. Bearb.: H. Strohl-Goebel
  13. Renz, M.: Automatische Inhaltserschließung im Zeichen von Wissensmanagement (2001) 0.01 
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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
    Source
    nfd Information - Wissenschaft und Praxis. 52(2001) H.2, S.69-78
  14. Probst, M.; Mittelbach, J.: Maschinelle Indexierung in der Sacherschließung wissenschaftlicher Bibliotheken (2006) 0.01 
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    Abstract
    Obwohl fast alle größeren Bibliotheken intellektuelle Sacherschließung betreiben, sind elektronische Kataloge für die zielgerichtete sachliche Suche nur eingeschränkt nutzbar. Durch maschinelle Indexierung können ohne nennenswerten personellen Mehraufwand ausreichend große Datenmengen für Informationsretrievalsysteme erzeugt und somit die Auffindbarkeit von Dokumenten erhöht werden. Geeignete Sprachanalysetechniken zur Indextermerzeugung sind bekannt und bieten im Gegensatz zur gebräuchlichen Freitextinvertierung entscheidende Vorteile beim Retrieval. Im Fokus steht die Betrachtung der Vor- und Nachteile der gängigen Indexierungssysteme MILOS und intelligentCAPTURE.
    Date
    22. 3.2008 12:35:19
    Source
    Bibliothek: Forschung und Praxis. 30(2006) H.2, S.168-176
  15. Glaesener, L.: Automatisches Indexieren einer informationswissenschaftlichen Datenbank mit Mehrwortgruppen (2012) 0.01 
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    Abstract
    Ein Bericht über die Ergebnisse und die Prozessanalyse einer automatischen Indexierung mit Mehrwortgruppen. Diese Bachelorarbeit beschreibt, inwieweit der Inhalt informationswissenschaftlicher Fachtexte durch informationswissenschaftliches Fachvokabular erschlossen werden kann und sollte und dass in diesen wissenschaftlichen Texten ein Großteil der fachlichen Inhalte in Mehrwortgruppen vorkommt. Die Ergebnisse wurden durch eine automatische Indexierung mit Mehrwortgruppen mithilfe des Programme Lingo an einer informationswissenschaftlichen Datenbank ermittelt.
    Content
    Bachelorarbeit im Studiengang Bibliothekswesen der Fakultät für Informations- und Kommunikationswissenschaften an der Fachhochschule Köln.
    Date
    11. 9.2012 19:43:22
    Imprint
    Köln : Fachhochschule / Fakultät für Informations- und Kommunikationswissenschaften
  16. Fuhr, N.: Rankingexperimente mit gewichteter Indexierung (1986) 0.01 
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    Date
    14. 6.2015 22:12:56
    Source
    Automatische Indexierung zwischen Forschung und Anwendung, Hrsg.: G. Lustig
  17. Lepsky, K.; Vorhauer, J.: Lingo - ein open source System für die Automatische Indexierung deutschsprachiger Dokumente (2006) 0.01 
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    Abstract
    Lingo ist ein frei verfügbares System (open source) zur automatischen Indexierung der deutschen Sprache. Bei der Entwicklung von lingo standen hohe Konfigurierbarkeit und Flexibilität des Systems für unterschiedliche Einsatzmöglichkeiten im Vordergrund. Der Beitrag zeigt den Nutzen einer linguistisch basierten automatischen Indexierung für das Information Retrieval auf. Die für eine Retrievalverbesserung zur Verfügung stehende linguistische Funktionalität von lingo wird vorgestellt und an Beispielen erläutert: Grundformerkennung, Kompositumerkennung bzw. Kompositumzerlegung, Wortrelationierung, lexikalische und algorithmische Mehrwortgruppenerkennung, OCR-Fehlerkorrektur. Der offene Systemaufbau von lingo wird beschrieben, mögliche Einsatzszenarien und Anwendungsgrenzen werden benannt.
    Date
    24. 3.2006 12:22:02
  18. Kasprzik, A.: Voraussetzungen und Anwendungspotentiale einer präzisen Sacherschließung aus Sicht der Wissenschaft (2018) 0.01 
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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.
  19. Lorenz, S.: Konzeption und prototypische Realisierung einer begriffsbasierten Texterschließung (2006) 0.01 
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    Abstract
    Im Rahmen dieser Arbeit wird eine Vorgehensweise entwickelt, die die Fixierung auf das Wort und die damit verbundenen Schwächen überwindet. Sie gestattet die Extraktion von Informationen anhand der repräsentierten Begriffe und bildet damit die Basis einer inhaltlichen Texterschließung. Die anschließende prototypische Realisierung dient dazu, die Konzeption zu überprüfen sowie ihre Möglichkeiten und Grenzen abzuschätzen und zu bewerten. Arbeiten zum Information Extraction widmen sich fast ausschließlich dem Englischen, wobei insbesondere im Bereich der Named Entities sehr gute Ergebnisse erzielt werden. Deutlich schlechter sehen die Resultate für weniger regelmäßige Sprachen wie beispielsweise das Deutsche aus. Aus diesem Grund sowie praktischen Erwägungen wie insbesondere der Vertrautheit des Autors damit, soll diese Sprache primär Gegenstand der Untersuchungen sein. Die Lösung von einer engen Termorientierung bei gleichzeitiger Betonung der repräsentierten Begriffe legt nahe, dass nicht nur die verwendeten Worte sekundär werden sondern auch die verwendete Sprache. Um den Rahmen dieser Arbeit nicht zu sprengen wird bei der Untersuchung dieses Punktes das Augenmerk vor allem auf die mit unterschiedlichen Sprachen verbundenen Schwierigkeiten und Besonderheiten gelegt.
    Content
    Dissertation an der Universität Trier - Fachbereich IV - zur Erlangung der Würde eines Doktors der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften. Vgl.: http://ubt.opus.hbz-nrw.de/volltexte/2006/377/pdf/LorenzSaschaDiss.pdf.
    Date
    22. 3.2015 9:17:30
  20. Kutschekmanesch, S.; Lutes, B.; Moelle, K.; Thiel, U.; Tzeras, K.: Automated multilingual indexing : a synthesis of rule-based and thesaurus-based methods (1998) 0.01 
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    Source
    Information und Märkte: 50. Deutscher Dokumentartag 1998, Kongreß der Deutschen Gesellschaft für Dokumentation e.V. (DGD), Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn, 22.-24. September 1998. Hrsg. von Marlies Ockenfeld u. Gerhard J. Mantwill

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