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  1. Schek, M.: Automatische Klassifizierung in Erschließung und Recherche eines Pressearchivs (2006) 0.00
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    Abstract
    Die Süddeutsche Zeitung (SZ) verfügt seit ihrer Gründung 1945 über ein Pressearchiv, das die Texte der eigenen Redakteure und zahlreicher nationaler und internationaler Publikationen dokumentiert und für Recherchezwecke bereitstellt. Die DIZ-Pressedatenbank (www.medienport.de) ermöglicht die browserbasierte Recherche für Redakteure und externe Kunden im Intra- und Internet und die kundenspezifischen Content Feeds für Verlage, Rundfunkanstalten und Portale. Die DIZ-Pressedatenbank enthält z. Zt. 7,8 Millionen Artikel, die jeweils als HTML oder PDF abrufbar sind. Täglich kommen ca. 3.500 Artikel hinzu, von denen ca. 1.000 durch Dokumentare inhaltlich erschlossen werden. Die Informationserschließung erfolgt im DIZ nicht durch die Vergabe von Schlagwörtern am Dokument, sondern durch die Verlinkung der Artikel mit "virtuellen Mappen", den Dossiers. Insgesamt enthält die DIZ-Pressedatenbank ca. 90.000 Dossiers, die untereinander zum "DIZ-Wissensnetz" verlinkt sind. DIZ definiert das Wissensnetz als Alleinstellungsmerkmal und wendet beträchtliche personelle Ressourcen für die Aktualisierung und Qualitätssicherung der Dossiers auf. Im Zuge der Medienkrise mussten sich DIZ der Herausforderung stellen, bei sinkenden Lektoratskapazitäten die Qualität der Informationserschließung im Input zu erhalten. Auf der Outputseite gilt es, eine anspruchsvolle Zielgruppe - u.a. die Redakteure der Süddeutschen Zeitung - passgenau und zeitnah mit den Informationen zu versorgen, die sie für ihre tägliche Arbeit benötigt. Bezogen auf die Ausgangssituation in der Dokumentation der Süddeutschen Zeitung identifizierte DIZ drei Ansatzpunkte, wie die Aufwände auf der Inputseite (Lektorat) zu optimieren sind und gleichzeitig auf der Outputseite (Recherche) das Wissensnetz besser zu vermarkten ist: - (Teil-)Automatische Klassifizierung von Pressetexten (Vorschlagwesen) - Visualisierung des Wissensnetzes - Neue Retrievalmöglichkeiten (Ähnlichkeitssuche, Clustering) Im Bereich "Visualisierung" setzt DIZ auf den Net-Navigator von intelligent views, eine interaktive Visualisierung allgemeiner Graphen, basierend auf einem physikalischen Modell. In den Bereichen automatische Klassifizierung, Ähnlichkeitssuche und Clustering hat DIZ sich für das Produkt nextBot der Firma Brainbot entschieden.
    Imprint
    Hannover : ASpB / Sektion 5 im DBV
    Source
    Spezialbibliotheken zwischen Auftrag und Ressourcen: 6.-9. September 2005 in München, 30. Arbeits- und Fortbildungstagung der ASpB e.V. / Sektion 5 im Deutschen Bibliotheksverband. Red.: M. Brauer
  2. Frederichs, A.: Natürlichsprachige Abfrage und 3-D-Visualisierung von Wissenszusammenhängen (2007) 0.00
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    Abstract
    Eine der größten Herausforderungen für alle technischen Anwendungen ist die sogenannte Mensch-Maschine-Schnittstelle, also der Problemkreis, wie der bedienende Mensch mit der zu bedienenden Technik kommunizieren kann. Waren die Benutzungsschnittstellen bis Ende der Achtziger Jahre vor allem durch die Notwendigkeit des Benutzers geprägt, sich an die Erfordernisse der Maschine anzupassen, so wurde mit Durchsetzung grafischer Benutzungsoberflächen zunehmend versucht, die Bedienbarkeit so zu gestalten, dass ein Mensch auch ohne größere Einarbeitung in die Lage versetzt werden sollte, seine Befehle der Technik - letztlich also dem Computer - zu übermitteln. Trotz aller Fortschritte auf diesem Gebiet blieb immer die Anforderung, der Mensch solle auf die ihm natürlichste Art und Weise kommunizieren können, mit menschlicher Sprache. Diese Anforderung gilt gerade auch für das Retrieval von Informationen: Warum ist es nötig, die Nutzung von Booleschen Operatoren zu erlernen, nur um eine Suchanfrage stellen zu können? Ein anderes Thema ist die Frage nach der Visualisierung von Wissenszusammenhängen, die sich der Herausforderung stellt, in einem geradezu uferlos sich ausweitenden Informationsangebot weiterhin den Überblick behalten und relevante Informationen schnellstmöglich finden zu können.
    Date
    25.10.2007 9:51:29
    Series
    Schriften der Vereinigung Österreichischer Bibliothekarinnen und Bibliothekare (VÖB); Bd. 2
    Source
    Wa(h)re Information: 29. Österreichischer Bibliothekartag Bregenz, 19.-23.9.2006. Hrsg.: Harald Weigel
  3. Rudolph, S.; Hemmje, M.: Visualisierung von Thesauri zur interaktiven Unterstüzung von visuellen Anfragen an Textdatenbanken (1994) 0.00
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    Abstract
    In der folgenden Studie wird eine Komponente für eine visuelle Benutzerschnittstelle zu Textdatenbanken entworfen. Mit Hilfe einer Terminologievisualisierung wird dem Benutzer eine Hilfestellung bei der Relevanzbewertung von Dokumenten und bei der Erweiterung seiner visuellen Anfrage an das Retrieval-System gegeben. Dazu werden zuerst die grundlegenden Information-Retrieval-Modelle eingehender vorgestellt, d.h., generelle Retrieval-Modelle, Retrievaloperationen und spezielle Retrieval-Modelle wie Text-Retrieval werden erläutert. Die Funktionalität eines Text-Retrieval-Systems wird vorgestellt. Darüber hinaus werden bereits existierende Implementierungen visueller Information-Retrieval-Benutzerschnittstellen vorgestellt. Im weiteren Verlauf der Arbeit werden mögliche Visualisierungen der mit Hilfe eines Text-Retrieval-Systems gefundenen Dokumente aufgezeigt. Es werden mehrere Vorschläge zur Visualisierung von Thesauri diskutiert. Es wird gezeigt, wie neuronale Netze zur Kartierung eines Eingabebereiches benutzt werden können. Klassifikationsebenen einer objekt-orientierten Annäherung eines Information-Retrieval-Systems werden vorgestellt. In diesem Zusammenhang werden auch die Eigenschaften von Thesauri sowie die Architektur und Funktion eines Parsersystems erläutert. Mit diesen Voraussetzung wird die Implementierung einer visuellen Terminologierunterstützung realisiert. Abschließend wird ein Fazit zur vorgestellten Realisierung basierend auf einem Drei-Schichten-Modell von [Agosti et al. 1990] gezogen.
  4. Hemmje, M.: LyberWorld : eine 3D-basierte Benutzerschnittstelle für die computerunterstützte Informationssuche in Dokumentmengen (1993) 0.00
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    Source
    GMD-Spiegel. 1993. H.1, S.56-63
  5. Ahn, J.-w.; Brusilovsky, P.: Adaptive visualization for exploratory information retrieval (2013) 0.00
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    Footnote
    Beitrag im Rahmen einer Special section on Human-computer Information Retrieval.
  6. Hemmje, M.; Kunkel, C.; Willett, A.: LyberWorld - a visualization user interface supporting fulltext retrieval (1994) 0.00
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    Source
    Proceeding SIGIR '94: Proceedings of the 17th annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval
  7. Fowler, R.H.; Wilson, B.A.; Fowler, W.A.L.: Information navigator : an information system using associative networks for display and retrieval (1992) 0.00
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    Series
    Report NAG9-551, No. 92-1
  8. Cao, N.; Sun, J.; Lin, Y.-R.; Gotz, D.; Liu, S.; Qu, H.: FacetAtlas : Multifaceted visualization for rich text corpora (2010) 0.00
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    Abstract
    Documents in rich text corpora usually contain multiple facets of information. For example, an article about a specific disease often consists of different facets such as symptom, treatment, cause, diagnosis, prognosis, and prevention. Thus, documents may have different relations based on different facets. Powerful search tools have been developed to help users locate lists of individual documents that are most related to specific keywords. However, there is a lack of effective analysis tools that reveal the multifaceted relations of documents within or cross the document clusters. In this paper, we present FacetAtlas, a multifaceted visualization technique for visually analyzing rich text corpora. FacetAtlas combines search technology with advanced visual analytical tools to convey both global and local patterns simultaneously. We describe several unique aspects of FacetAtlas, including (1) node cliques and multifaceted edges, (2) an optimized density map, and (3) automated opacity pattern enhancement for highlighting visual patterns, (4) interactive context switch between facets. In addition, we demonstrate the power of FacetAtlas through a case study that targets patient education in the health care domain. Our evaluation shows the benefits of this work, especially in support of complex multifaceted data analysis.