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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

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Abstract

Examines techniques that discover features in sets of pre-categorized documents, such that similar documents can be found on the WWW. Examines techniques which will classifiy training examples with high accuracy, then explains why this is not necessarily useful. Describes a method for extracting word clusters from the raw document features. Results show that the clustering technique is successful in discovering word groups in personal Web pages which can be used to find similar information on the WWW

Date

1. 8.1996 22:08:06

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Abstract

Die Videos des TIB / AV-Portals werden mit insgesamt 63.356 GND-Sachbegriffen aus Naturwissenschaft und Technik automatisch verschlagwortet. Neben den deutschsprachigen Videos verfügt das TIB / AV-Portal auch über zahlreiche englischsprachige Videos. Die GND enthält zu den in der TIB / AV-Portal-Wissensbasis verwendeten Sachbegriffen nur sehr wenige englische Bezeichner. Es fehlt demnach ein englisches Indexierungsvokabular, mit dem die englischsprachigen Videos automatisch verschlagwortet werden können. Die Lösung dieses Problems sieht wie folgt aus: Die englischen Bezeichner sollen über ein Mapping der GND-Sachbegriffe auf andere Datensätze gewonnen werden, die eine englische Übersetzung der Begriffe enthalten. Die verwendeten Mappingstrategien nutzen die DBpedia, LCSH, MACS-Ergebnisse sowie den WTI-Thesaurus. Am Ende haben 35.025 GND-Sachbegriffe (mindestens) einen englischen Bezeichner ermittelt bekommen. Diese englischen Bezeichner können für die automatische Verschlagwortung der englischsprachigen Videos unmittelbar herangezogen werden. 11.694 GND-Sachbegriffe konnten zwar nicht ins Englische "übersetzt", aber immerhin mit einem Oberbegriff assoziiert werden, der eine englische Übersetzung hat. Diese Assoziation dient der Erweiterung der Suchergebnisse.

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Abstract

Conventional rule-based approaches use exact template matching to capture linguistic information and necessarily need to enumerate all variations. We propose a novel flexible template generation and matching scheme called the principle-based approach (PBA) based on sequence alignment, and employ it for reference metadata extraction (RME) to demonstrate its effectiveness. The main contributions of this research are threefold. First, we propose an automatic template generation that can capture prominent patterns using the dominating set algorithm. Second, we devise an alignment-based template-matching technique that uses a logistic regression model, which makes it more general and flexible than pure rule-based approaches. Last, we apply PBA to RME on extensive cross-domain corpora and demonstrate its robustness and generality. Experiments reveal that the same set of templates produced by the PBA framework not only deliver consistent performance on various unseen domains, but also surpass hand-crafted knowledge (templates). We use four independent journal style test sets and one conference style test set in the experiments. When compared to renowned machine learning methods, such as conditional random fields (CRF), as well as recent deep learning methods (i.e., bi-directional long short-term memory with a CRF layer, Bi-LSTM-CRF), PBA has the best performance for all datasets.

Source

Journal of the Association for Information Science and Technology. 72(2021) no.1, S.32-45

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Series

Communications in computer and information science; 544