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  1. Hotho, A.; Bloehdorn, S.: Data Mining 2004 : Text classification by boosting weak learners based on terms and concepts (2004) 0.16 
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    Content
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    Date
    8. 1.2013 10:22:32
  2. Oberhauser, O.: Automatisches Klassifizieren : Entwicklungsstand - Methodik - Anwendungsbereiche (2005) 0.01 
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    Abstract
    Automatisches Klassifizieren von Textdokumenten bedeutet die maschinelle Zuordnung jeweils einer oder mehrerer Notationen eines vorgegebenen Klassifikationssystems zu natürlich-sprachlichen Texten mithilfe eines geeigneten Algorithmus. In der vorliegenden Arbeit wird in Form einer umfassenden Literaturstudie ein aktueller Kenntnisstand zu den Ein-satzmöglichkeiten des automatischen Klassifizierens für die sachliche Erschliessung von elektronischen Dokumenten, insbesondere von Web-Ressourcen, erarbeitet. Dies betrifft zum einen den methodischen Aspekt und zum anderen die in relevanten Projekten und Anwendungen gewonnenen Erfahrungen. In methodischer Hinsicht gelten heute statistische Verfahren, die auf dem maschinellen Lernen basieren und auf der Grundlage bereits klassifizierter Beispieldokumente ein Modell - einen "Klassifikator" - erstellen, das zur Klassifizierung neuer Dokumente verwendet werden kann, als "state-of-the-art". Die vier in den 1990er Jahren an den Universitäten Lund, Wolverhampton und Oldenburg sowie bei OCLC (Dublin, OH) durchgeführten "grossen" Projekte zum automatischen Klassifizieren von Web-Ressourcen, die in dieser Arbeit ausführlich analysiert werden, arbeiteten allerdings noch mit einfacheren bzw. älteren methodischen Ansätzen. Diese Projekte bedeuten insbesondere aufgrund ihrer Verwendung etablierter bibliothekarischer Klassifikationssysteme einen wichtigen Erfahrungsgewinn, selbst wenn sie bisher nicht zu permanenten und qualitativ zufriedenstellenden Diensten für die Erschliessung elektronischer Ressourcen geführt haben. Die Analyse der weiteren einschlägigen Anwendungen und Projekte lässt erkennen, dass derzeit in den Bereichen Patent- und Mediendokumentation die aktivsten Bestrebungen bestehen, Systeme für die automatische klassifikatorische Erschliessung elektronischer Dokumente im laufenden operativen Betrieb einzusetzen. Dabei dominieren jedoch halbautomatische Systeme, die menschliche Bearbeiter durch Klassifizierungsvorschläge unterstützen, da die gegenwärtig erreichbare Klassifizierungsgüte für eine Vollautomatisierung meist noch nicht ausreicht. Weitere interessante Anwendungen und Projekte finden sich im Bereich von Web-Portalen, Suchmaschinen und (kommerziellen) Informationsdiensten, während sich etwa im Bibliothekswesen kaum nennenswertes Interesse an einer automatischen Klassifizierung von Büchern bzw. bibliographischen Datensätzen registrieren lässt. Die Studie schliesst mit einer Diskussion der wichtigsten Projekte und Anwendungen sowie einiger im Zusammenhang mit dem automatischen Klassifizieren relevanter Fragestellungen und Themen.
    Footnote
    Rez. in: VÖB-Mitteilungen 58(2005) H.3, S.102-104 (R.F. Müller); ZfBB 53(2006) H.5, S.282-283 (L. Svensson): "Das Sammeln und Verzeichnen elektronischer Ressourcen gehört in wissenschaftlichen Bibliotheken längst zum Alltag. Parallel dazu kündigt sich ein Paradigmenwechsel bei den Findmitteln an: Um einen effizienten und benutzerorientierten Zugang zu den gemischten Kollektionen bieten zu können, experimentieren einige bibliothekarische Diensteanbieter wie z. B. das hbz (http://suchen.hbz-nrw.de/dreilaender/), die Bibliothek der North Carolina State University (www.lib.ncsu.edu/) und demnächst vascoda (www.vascoda.de/) und der Librarians-Internet Index (www.lii.org/) zunehmend mit Suchmaschinentechnologie. Dabei wird angestrebt, nicht nur einen vollinvertierten Suchindex anzubieten, sondern auch das Browsing durch eine hierarchisch geordnete Klassifikation. Von den Daten in den deutschen Verbunddatenbanken ist jedoch nur ein kleiner Teil schon klassifikatorisch erschlossen. Fremddaten aus dem angloamerikanischen Bereich sind oft mit LCC und/oder DDC erschlossen, wobei die Library of Congress sich bei der DDCErschließung auf Titel, die hauptsächlich für die Public Libraries interessant sind, konzentriert. Die Deutsche Nationalbibliothek wird ab 2007 Printmedien und Hochschulschriften flächendeckend mit DDC erschließen. Es ist aber schon offensichtlich, dass v. a. im Bereich der elektronischen Publikationen die anfallenden Dokumentenmengen mit immer knapperen Personalressourcen nicht intellektuell erschlossen werden können, sondern dass neue Verfahren entwickelt werden müssen. Hier kommt Oberhausers Buch gerade richtig. Seit Anfang der 1990er Jahre sind mehrere Projekte zum Thema automatisches Klassifizieren durchgeführt worden. Wer sich in diese Thematik einarbeiten wollte oder sich für die Ergebnisse der größeren Projekte interessierte, konnte bislang auf keine Überblicksdarstellung zurückgreifen, sondern war auf eine Vielzahl von Einzeluntersuchungen sowie die Projektdokumentationen angewiesen. Oberhausers Darstellung, die auf einer Fülle von publizierter und grauer Literatur fußt, schließt diese Lücke. Das selbst gesetzte Ziel, einen guten Überblick über den momentanen Kenntnisstand und die Ergebnisse der einschlägigen Projekte verständlich zu vermitteln, erfüllt der Autor mit Bravour. Dabei ist anzumerken, dass er ein bibliothekarisches Grundwissen und mindestens grundlegende Kenntnisse über informationswissenschaftliche Grundbegriffe und Fragestellungen voraussetzt, wobei hier für den Einsteiger einige Hinweise auf einführende Darstellungen wünschenswert gewesen wären.
    Zum Inhalt Auf einen kurzen einleitenden Abschnitt folgt eine Einführung in die grundlegende Methodik des automatischen Klassifizierens. Oberhauser erklärt hier Begriffe wie Einfach- und Mehrfachklassifizierung, Klassen- und Dokumentzentrierung, und geht danach auf die hauptsächlichen Anwendungen der automatischen Klassifikation von Textdokumenten, maschinelle Lernverfahren und Techniken der Dimensionsreduktion bei der Indexierung ein. Zwei weitere Unterkapitel sind der Erstellung von Klassifikatoren und den Methoden für deren Auswertung gewidmet. Das Kapitel wird abgerundet von einer kurzen Auflistung einiger Softwareprodukte für automatisches Klassifizieren, die sowohl kommerzielle Software, als auch Projekte aus dem Open-Source-Bereich umfasst. Der Hauptteil des Buches ist den großen Projekten zur automatischen Erschließung von Webdokumenten gewidmet, die von OCLC (Scorpion) sowie an den Universitäten Lund (Nordic WAIS/WWW, DESIRE II), Wolverhampton (WWLib-TOS, WWLib-TNG, Old ACE, ACE) und Oldenburg (GERHARD, GERHARD II) durchgeführt worden sind. Der Autor beschreibt hier sehr detailliert - wobei der Detailliertheitsgrad unterschiedlich ist, je nachdem, was aus der Projektdokumentation geschlossen werden kann - die jeweilige Zielsetzung des Projektes, die verwendete Klassifikation, die methodische Vorgehensweise sowie die Evaluierungsmethoden und -ergebnisse. Sofern Querverweise zu anderen Projekten bestehen, werden auch diese besprochen. Der Verfasser geht hier sehr genau auf wichtige Aspekte wie Vokabularbildung, Textaufbereitung und Gewichtung ein, so dass der Leser eine gute Vorstellung von den Ansätzen und der möglichen Weiterentwicklung des Projektes bekommt. In einem weiteren Kapitel wird auf einige kleinere Projekte eingegangen, die dem für Bibliotheken besonders interessanten Thema des automatischen Klassifizierens von Büchern sowie den Bereichen Patentliteratur, Mediendokumentation und dem Einsatz bei Informationsdiensten gewidmet sind. Die Darstellung wird ergänzt von einem Literaturverzeichnis mit über 250 Titeln zu den konkreten Projekten sowie einem Abkürzungs- und einem Abbildungsverzeichnis. In der abschließenden Diskussion der beschriebenen Projekte wird einerseits auf die Bedeutung der einzelnen Projekte für den methodischen Fortschritt eingegangen, andererseits aber auch einiges an Kritik geäußert, v. a. bezüglich der mangelnden Auswertung der Projektergebnisse und des Fehlens an brauchbarer Dokumentation. So waren z. B. die Projektseiten des Projekts GERHARD (www.gerhard.de/) auf den Stand von 1998 eingefroren, zurzeit [11.07.06] sind sie überhaupt nicht mehr erreichbar. Mit einigem Erstaunen stellt Oberhauser auch fest, dass - abgesehen von der fast 15 Jahre alten Untersuchung von Larsen - »keine signifikanten Studien oder Anwendungen aus dem Bibliotheksbereich vorliegen« (S. 139). Wie der Autor aber selbst ergänzend ausführt, dürfte dies daran liegen, dass sich bibliografische Metadaten wegen des geringen Textumfangs sehr schlecht für automatische Klassifikation eignen, und dass - wie frühere Ergebnisse gezeigt haben - das übliche TF/IDF-Verfahren nicht für Katalogisate geeignet ist (ibd.).
    Die am Anfang des Werkes gestellte Frage, ob »die Techniken des automatischen Klassifizierens heute bereits so weit [sind], dass damit grosse Mengen elektronischer Dokumente [-] zufrieden stellend erschlossen werden können? « (S. 13), beantwortet der Verfasser mit einem eindeutigen »nein«, was Salton und McGills Aussage von 1983, »daß einfache automatische Indexierungsverfahren schnell und kostengünstig arbeiten, und daß sie Recall- und Precisionwerte erreichen, die mindestens genauso gut sind wie bei der manuellen Indexierung mit kontrolliertem Vokabular « (Gerard Salton und Michael J. McGill: Information Retrieval. Hamburg u.a. 1987, S. 64 f.) kräftig relativiert. Über die Gründe, warum drei der großen Projekte nicht weiter verfolgt werden, will Oberhauser nicht spekulieren, nennt aber mangelnden Erfolg, Verlagerung der Arbeit in den beteiligten Institutionen sowie Finanzierungsprobleme als mögliche Ursachen. Das größte Entwicklungspotenzial beim automatischen Erschließen großer Dokumentenmengen sieht der Verfasser heute in den Bereichen der Patentund Mediendokumentation. Hier solle man im bibliothekarischen Bereich die Entwicklung genau verfolgen, da diese »sicherlich mittelfristig auf eine qualitativ zufrieden stellende Vollautomatisierung« abziele (S. 146). Oberhausers Darstellung ist ein rundum gelungenes Werk, das zum Handapparat eines jeden, der sich für automatische Erschließung interessiert, gehört."
    Theme
    Grundlagen u. Einführungen: Allgemeine Literatur
  3. Koch, T.; Vizine-Goetz, D.: DDC and knowledge organization in the digital library : Research and development. Demonstration pages (1999) 0.01 
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    Abstract
    Der Workshop gibt einen Einblick in die aktuelle Forschung und Entwicklung zur Wissensorganisation in digitalen Bibliotheken. Diane Vizine-Goetz vom OCLC Office of Research in Dublin, Ohio, stellt die Forschungsprojekte von OCLC zur Anpassung und Weiterentwicklung der Dewey Decimal Classification als Wissensorganisationsinstrument fuer grosse digitale Dokumentensammlungen vor. Traugott Koch, NetLab, Universität Lund in Schweden, demonstriert die Ansätze und Lösungen des EU-Projekts DESIRE zum Einsatz von intellektueller und vor allem automatischer Klassifikation in Fachinformationsdiensten im Internet.
    Footnote
    Vortrag anläßlich des Workshops am 21.10.1999, Deutsche Bibliothek, Frankfurt/M.
  4. Krüger, C.: Evaluation des WWW-Suchdienstes GERHARD unter besonderer Beachtung automatischer Indexierung (1999) 0.01 
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    Abstract
    Die vorliegende Arbeit beinhaltet eine Beschreibung und Evaluation des WWW - Suchdienstes GERHARD (German Harvest Automated Retrieval and Directory). GERHARD ist ein Such- und Navigationssystem für das deutsche World Wide Web, weiches ausschließlich wissenschaftlich relevante Dokumente sammelt, und diese auf der Basis computerlinguistischer und statistischer Methoden automatisch mit Hilfe eines bibliothekarischen Klassifikationssystems klassifiziert. Mit dem DFG - Projekt GERHARD ist der Versuch unternommen worden, mit einem auf einem automatischen Klassifizierungsverfahren basierenden World Wide Web - Dienst eine Alternative zu herkömmlichen Methoden der Interneterschließung zu entwickeln. GERHARD ist im deutschsprachigen Raum das einzige Verzeichnis von Internetressourcen, dessen Erstellung und Aktualisierung vollständig automatisch (also maschinell) erfolgt. GERHARD beschränkt sich dabei auf den Nachweis von Dokumenten auf wissenschaftlichen WWW - Servern. Die Grundidee dabei war, kostenintensive intellektuelle Erschließung und Klassifizierung von lnternetseiten durch computerlinguistische und statistische Methoden zu ersetzen, um auf diese Weise die nachgewiesenen Internetressourcen automatisch auf das Vokabular eines bibliothekarischen Klassifikationssystems abzubilden. GERHARD steht für German Harvest Automated Retrieval and Directory. Die WWW - Adresse (URL) von GERHARD lautet: http://www.gerhard.de. Im Rahmen der vorliegenden Diplomarbeit soll eine Beschreibung des Dienstes mit besonderem Schwerpunkt auf dem zugrundeliegenden Indexierungs- bzw. Klassifizierungssystem erfolgen und anschließend mit Hilfe eines kleinen Retrievaltests die Effektivität von GERHARD überprüft werden.
    Footnote
    Diplomarbeit im Fach Inhaltliche Erschließung, Studiengang Informationsmanagement der FH Stuttgart - Hochschule für Bibliotheks- und Informationswesen
    Imprint
    Stuttgart : FH - Hochschule für Bibliotheks- und Informationswesen
  5. Groß, T.; Faden, M.: Automatische Indexierung elektronischer Dokumente an der Deutschen Zentralbibliothek für Wirtschaftswissenschaften : Bericht über die Jahrestagung der Internationalen Buchwissenschaftlichen Gesellschaft (2010) 0.00 
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    Abstract
    Die zunehmende Verfügbarmachung digitaler Informationen in den letzten Jahren sowie die Aussicht auf ein weiteres Ansteigen der sogenannten Datenflut kumulieren in einem grundlegenden, sich weiter verstärkenden Informationsstrukturierungsproblem. Die stetige Zunahme von digitalen Informationsressourcen im World Wide Web sichert zwar jederzeit und ortsungebunden den Zugriff auf verschiedene Informationen; offen bleibt der strukturierte Zugang, insbesondere zu wissenschaftlichen Ressourcen. Angesichts der steigenden Anzahl elektronischer Inhalte und vor dem Hintergrund stagnierender bzw. knapper werdender personeller Ressourcen in der Sacherschließun schafft keine Bibliothek bzw. kein Bibliotheksverbund es mehr, weder aktuell noch zukünftig, alle digitalen Daten zu erfassen, zu strukturieren und zueinander in Beziehung zu setzen. In der Informationsgesellschaft des 21. Jahrhunderts wird es aber zunehmend wichtiger, die in der Flut verschwundenen wissenschaftlichen Informationen zeitnah, angemessen und vollständig zu strukturieren und somit als Basis für eine Wissensgenerierung wieder nutzbar zu machen. Eine normierte Inhaltserschließung digitaler Informationsressourcen ist deshalb für die Deutsche Zentralbibliothek für Wirtschaftswissenschaften (ZBW) als wichtige Informationsinfrastruktureinrichtung in diesem Bereich ein entscheidender und auch erfolgskritischer Aspekt im Wettbewerb mit anderen Informationsdienstleistern. Weil die traditionelle intellektuelle Sacherschließung aber nicht beliebig skalierbar ist - mit dem Anstieg der Zahl an Online-Dokumenten steigt proportional auch der personelle Ressourcenbedarf an Fachreferenten, wenn ein gewisser Qualitätsstandard gehalten werden soll - bedarf es zukünftig anderer Sacherschließungsverfahren. Automatisierte Verschlagwortungsmethoden werden dabei als einzige Möglichkeit angesehen, die bibliothekarische Sacherschließung auch im digitalen Zeitalter zukunftsfest auszugestalten. Zudem können maschinelle Ansätze dazu beitragen, die Heterogenitäten (Indexierungsinkonsistenzen) zwischen den einzelnen Sacherschließer zu nivellieren, und somit zu einer homogeneren Erschließung des Bibliotheksbestandes beitragen.
    Mit der Anfang 2010 begonnen Implementierung und Ergebnisevaluierung des automatischen Indexierungsverfahrens "Decisiv Categorization" der Firma Recommind soll das hier skizzierte Informationsstrukturierungsproblem in zwei Schritten gelöst werden. Kurz- bis mittelfristig soll die intellektuelle Indexierung durch ein semiautomatisches Verfahren6 unterstützt werden. Mittel- bis langfristig soll das maschinelle Verfahren, aufbauend auf einem entsprechenden Training, in die Lage versetzt werden, sowohl im Hause vorliegende Dokumente vollautomatisch zu indexieren als auch ZBW-fremde digitale Informationsressourcen zu verschlagworten bzw. zu klassifizieren, um sie in einem gemeinsamen Suchraum auffindbar machen zu können. Im Anschluss an diese Einleitung werden die ersten Ansätze maschineller Sacherschließung an der ZBW (2001-2004) und deren Ergebnisse und Problemlagen aufgezeigt. Danach werden die Rahmenbedingungen (Projektauftrag und -ziel) für eine Wiederaufnahme des Vorhabens im Jahre 2009 aufgezeigt, gefolgt von einer Darstellung der Funktionsweise der Recommind-Technologie und deren Einsatz im Rahmen der Sacherschließung von Online-Dokumenten mit einem Thesaurus. Schwerpunkt dieser Abhandlung bilden im Anschluss daran die Evaluierungsmöglichkeiten automatischer Indexierungsansätze sowie die aktuellen Ergebnisse und zentralen Erkenntnisse des Einsatzes im Kontext der ZBW. Das Fazit beschreibt die entsprechenden Schlussfolgerungen aus den erzielten Ergebnissen sowie den Ausblick auf das weitere Vorgehen.
  6. Oberhauser, O.: Automatisches Klassifizieren : Verfahren zur Erschließung elektronischer Dokumente (2004) 0.00 
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    Abstract
    Automatisches Klassifizieren von Textdokumenten bedeutet die maschinelle Zuordnung jeweils einer oder mehrerer Notationen eines vorgegebenen Klassifikationssystems zu natürlich-sprachlichen Texten mithilfe eines geeigneten Algorithmus. In der vorliegenden Arbeit wird in Form einer umfassenden Literaturstudie ein aktueller Kenntnisstand zu den Ein-satzmöglichkeiten des automatischen Klassifizierens für die sachliche Erschliessung von elektronischen Dokumenten, insbesondere von Web-Ressourcen, erarbeitet. Dies betrifft zum einen den methodischen Aspekt und zum anderen die in relevanten Projekten und Anwendungen gewonnenen Erfahrungen. In methodischer Hinsicht gelten heute statistische Verfahren, die auf dem maschinellen Lernen basieren und auf der Grundlage bereits klassifizierter Beispieldokumente ein Modell - einen "Klassifikator" - erstellen, das zur Klassifizierung neuer Dokumente verwendet werden kann, als "state-of-the-art". Die vier in den 1990er Jahren an den Universitäten Lund, Wolverhampton und Oldenburg sowie bei OCLC (Dublin, OH) durchgeführten "grossen" Projekte zum automatischen Klassifizieren von Web-Ressourcen, die in dieser Arbeit ausführlich analysiert werden, arbeiteten allerdings noch mit einfacheren bzw. älteren methodischen Ansätzen. Diese Projekte bedeuten insbesondere aufgrund ihrer Verwendung etablierter bibliothekarischer Klassifikationssysteme einen wichtigen Erfahrungsgewinn, selbst wenn sie bisher nicht zu permanenten und qualitativ zufriedenstellenden Diensten für die Erschliessung elektronischer Ressourcen geführt haben. Die Analyse der weiteren einschlägigen Anwendungen und Projekte lässt erkennen, dass derzeit in den Bereichen Patent- und Mediendokumentation die aktivsten Bestrebungen bestehen, Systeme für die automatische klassifikatorische Erschliessung elektronischer Dokumente im laufenden operativen Betrieb einzusetzen. Dabei dominieren jedoch halbautomatische Systeme, die menschliche Bearbeiter durch Klassifizierungsvorschläge unterstützen, da die gegenwärtig erreichbare Klassifizierungsgüte für eine Vollautomatisierung meist noch nicht ausreicht. Weitere interessante Anwendungen und Projekte finden sich im Bereich von Web-Portalen, Suchmaschinen und (kommerziellen) Informationsdiensten, während sich etwa im Bibliothekswesen kaum nennenswertes Interesse an einer automatischen Klassifizierung von Büchern bzw. bibliographischen Datensätzen registrieren lässt. Die Studie schliesst mit einer Diskussion der wichtigsten Projekte und Anwendungen sowie einiger im Zusammenhang mit dem automatischen Klassifizieren relevanter Fragestellungen und Themen.
    Footnote
    Master's Thesis Zusatzstudiengang Bibliotheks- und Informationswissenschaft
    Theme
    Grundlagen u. Einführungen: Allgemeine Literatur
  7. Bock, H.-H.: Datenanalyse zur Strukturierung und Ordnung von Information (1989) 0.00 
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    Abstract
    Aufgabe der Datenanalyse ist es, Daten zu ordnen, übersichtlich darzustellen, verborgene und natürlich Strukturen zu entdecken, die diesbezüglich wesentlichen Eigenschaften herauszukristallisieren und zweckmäßige Modelle zur Beschreibung von Daten aufzustellen. Es wird ein Einblick in die Methoden und Prinzipien der Datenanalyse vermittelt. Anhand typischer Beispiele wird gezeigt, welche Daten analysiert, welche Strukturen betrachtet, welche Darstellungs- bzw. Ordnungsmethoden verwendet, welche Zielsetzungen verfolgt und welche Bewertungskriterien dabei angewendet werden können. Diskutiert wird auch die angemessene Verwendung der unterschiedlichen Methoden, wobei auf die gefahr und Art von Fehlinterpretationen hingewiesen wird
    Pages
    S.1-22
    Source
    Klassifikation und Ordnung. Tagungsband 12. Jahrestagung der Gesellschaft für Klassifikation, Darmstadt 17.-19.3.1988. Hrsg.: R. Wille
  8. Reiner, U.: Automatische DDC-Klassifizierung von bibliografischen Titeldatensätzen (2009) 0.00 
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    Content
    Präsentation zum Vortrag anlässlich des 98. Deutscher Bibliothekartag in Erfurt: Ein neuer Blick auf Bibliotheken; TK10: Information erschließen und recherchieren Inhalte erschließen - mit neuen Tools
    Date
    22. 8.2009 12:54:24
  9. Pfeffer, M.: Automatische Vergabe von RVK-Notationen mittels fallbasiertem Schließen (2009) 0.00 
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    Abstract
    Klassifikation von bibliografischen Einheiten ist für einen systematischen Zugang zu den Beständen einer Bibliothek und deren Aufstellung unumgänglich. Bislang wurde diese Aufgabe von Fachexperten manuell erledigt, sei es individuell nach einer selbst entwickelten Systematik oder kooperativ nach einer gemeinsamen Systematik. In dieser Arbeit wird ein Verfahren zur Automatisierung des Klassifikationsvorgangs vorgestellt. Dabei kommt das Verfahren des fallbasierten Schließens zum Einsatz, das im Kontext der Forschung zur künstlichen Intelligenz entwickelt wurde. Das Verfahren liefert für jedes Werk, für das bibliografische Daten vorliegen, eine oder mehrere mögliche Klassifikationen. In Experimenten werden die Ergebnisse der automatischen Klassifikation mit der durch Fachexperten verglichen. Diese Experimente belegen die hohe Qualität der automatischen Klassifikation und dass das Verfahren geeignet ist, Fachexperten bei der Klassifikationsarbeit signifikant zu entlasten. Auch die nahezu vollständige Resystematisierung eines Bibliothekskataloges ist - mit gewissen Abstrichen - möglich.
    Date
    22. 8.2009 19:51:28
    Series
    Zeitschrift für Bibliothekswesen und Bibliographie : Sonderband ; 96
    Source
    Wissen bewegen - Bibliotheken in der Informationsgesellschaft / 97. Deutscher Bibliothekartag in Mannheim, 2008. Hrsg. von Ulrich Hohoff und Per Knudsen. Bearb. von Stefan Siebert
  10. Reiner, U.: Automatische DDC-Klassifizierung bibliografischer Titeldatensätze der Deutschen Nationalbibliografie (2009) 0.00 
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    Abstract
    Das Klassifizieren von Objekten (z. B. Fauna, Flora, Texte) ist ein Verfahren, das auf menschlicher Intelligenz basiert. In der Informatik - insbesondere im Gebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) - wird u. a. untersucht, inweit Verfahren, die menschliche Intelligenz benötigen, automatisiert werden können. Hierbei hat sich herausgestellt, dass die Lösung von Alltagsproblemen eine größere Herausforderung darstellt, als die Lösung von Spezialproblemen, wie z. B. das Erstellen eines Schachcomputers. So ist "Rybka" der seit Juni 2007 amtierende Computerschach-Weltmeistern. Inwieweit Alltagsprobleme mit Methoden der Künstlichen Intelligenz gelöst werden können, ist eine - für den allgemeinen Fall - noch offene Frage. Beim Lösen von Alltagsproblemen spielt die Verarbeitung der natürlichen Sprache, wie z. B. das Verstehen, eine wesentliche Rolle. Den "gesunden Menschenverstand" als Maschine (in der Cyc-Wissensbasis in Form von Fakten und Regeln) zu realisieren, ist Lenat's Ziel seit 1984. Bezüglich des KI-Paradeprojektes "Cyc" gibt es CycOptimisten und Cyc-Pessimisten. Das Verstehen der natürlichen Sprache (z. B. Werktitel, Zusammenfassung, Vorwort, Inhalt) ist auch beim intellektuellen Klassifizieren von bibliografischen Titeldatensätzen oder Netzpublikationen notwendig, um diese Textobjekte korrekt klassifizieren zu können. Seit dem Jahr 2007 werden von der Deutschen Nationalbibliothek nahezu alle Veröffentlichungen mit der Dewey Dezimalklassifikation (DDC) intellektuell klassifiziert.
    Die Menge der zu klassifizierenden Veröffentlichungen steigt spätestens seit der Existenz des World Wide Web schneller an, als sie intellektuell sachlich erschlossen werden kann. Daher werden Verfahren gesucht, um die Klassifizierung von Textobjekten zu automatisieren oder die intellektuelle Klassifizierung zumindest zu unterstützen. Seit 1968 gibt es Verfahren zur automatischen Dokumentenklassifizierung (Information Retrieval, kurz: IR) und seit 1992 zur automatischen Textklassifizierung (ATC: Automated Text Categorization). Seit immer mehr digitale Objekte im World Wide Web zur Verfügung stehen, haben Arbeiten zur automatischen Textklassifizierung seit ca. 1998 verstärkt zugenommen. Dazu gehören seit 1996 auch Arbeiten zur automatischen DDC-Klassifizierung bzw. RVK-Klassifizierung von bibliografischen Titeldatensätzen und Volltextdokumenten. Bei den Entwicklungen handelt es sich unseres Wissens bislang um experimentelle und keine im ständigen Betrieb befindlichen Systeme. Auch das VZG-Projekt Colibri/DDC ist seit 2006 u. a. mit der automatischen DDC-Klassifizierung befasst. Die diesbezüglichen Untersuchungen und Entwicklungen dienen zur Beantwortung der Forschungsfrage: "Ist es möglich, eine inhaltlich stimmige DDC-Titelklassifikation aller GVK-PLUS-Titeldatensätze automatisch zu erzielen?"
    Date
    22. 1.2010 14:41:24
  11. Reiner, U.: DDC-based search in the data of the German National Bibliography (2008) 0.00 
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    Imprint
    Leipzig : Deutsche Nationalbibliothek
  12. Panyr, J.: Automatische Klassifikation und Information Retrieval : Anwendung und Entwicklung komplexer Verfahren in Information-Retrieval-Systemen und ihre Evaluierung (1986) 0.00 
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    Sprache und Information; Bd.12
  13. Bock, H.-H.: Automatische Klassifikation : theoretische und praktische Methoden zur Gruppierung und Strukturierung von Daten (Cluster-Analyse) (1974) 0.00 
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  14. Schek, M.: Automatische Klassifizierung und Visualisierung im Archiv der Süddeutschen Zeitung (2005) 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 auf Anfrage für Recherchezwecke bereitstellt. Die Einführung der EDV begann Anfang der 90er Jahre mit der digitalen Speicherung zunächst der SZ-Daten. Die technische Weiterentwicklung ab Mitte der 90er Jahre diente zwei Zielen: (1) dem vollständigen Wechsel von der Papierablage zur digitalen Speicherung und (2) dem Wandel von einer verlagsinternen Dokumentations- und Auskunftsstelle zu einem auch auf dem Markt vertretenen Informationsdienstleister. Um die dabei entstehenden Aufwände zu verteilen und gleichzeitig Synergieeffekte zwischen inhaltlich verwandten Archiven zu erschließen, gründeten der Süddeutsche Verlag und der Bayerische Rundfunk im Jahr 1998 die Dokumentations- und Informationszentrum (DIZ) München GmbH, in der die Pressearchive der beiden Gesellschafter und das Bildarchiv des Süddeutschen Verlags zusammengeführt wurden. Die gemeinsam entwickelte Pressedatenbank ermöglichte das standortübergreifende Lektorat, die browserbasierte Recherche für Redakteure und externe Kunden im Intraund Internet und die kundenspezifischen Content Feeds für Verlage, Rundfunkanstalten und Portale. Die DIZPressedatenbank enthält zur Zeit 6,9 Millionen Artikel, die jeweils als HTML oder PDF abrufbar sind. Täglich kommen ca. 3.500 Artikel hinzu, von denen ca. 1.000 lektoriert werden. Das Lektorat erfolgt im DIZ nicht durch die Vergabe von Schlagwörtern am Dokument, sondern durch die Verlinkung der Artikel mit "virtuellen Mappen", den Dossiers. Diese stellen die elektronische Repräsentation einer Papiermappe dar und sind das zentrale Erschließungsobjekt. Im Gegensatz zu statischen Klassifikationssystemen ist die Dossierstruktur dynamisch und aufkommensabhängig, d.h. neue Dossiers werden hauptsächlich anhand der aktuellen Berichterstattung erstellt. Insgesamt enthält die DIZ-Pressedatenbank ca. 90.000 Dossiers, davon sind 68.000 Sachthemen (Topics), Personen und Institutionen. Die Dossiers sind untereinander zum "DIZ-Wissensnetz" verlinkt.
    DIZ definiert das Wissensnetz als Alleinstellungsmerkmal und wendet beträchtliche personelle Ressourcen für die Aktualisierung und Oualitätssicherung der Dossiers auf. Nach der Umstellung auf den komplett digitalisierten Workflow im April 2001 identifizierte DIZ vier Ansatzpunkte, wie die Aufwände auf der Inputseite (Lektorat) zu optimieren sind und gleichzeitig auf der Outputseite (Recherche) das Wissensnetz besser zu vermarkten ist: 1. (Teil-)Automatische Klassifizierung von Pressetexten (Vorschlagwesen) 2. Visualisierung des Wissensnetzes (Topic Mapping) 3. (Voll-)Automatische Klassifizierung und Optimierung des Wissensnetzes 4. Neue Retrievalmöglichkeiten (Clustering, Konzeptsuche) Die Projekte 1 und 2 "Automatische Klassifizierung und Visualisierung" starteten zuerst und wurden beschleunigt durch zwei Entwicklungen: - Der Bayerische Rundfunk (BR), ursprünglich Mitbegründer und 50%-Gesellschafter der DIZ München GmbH, entschloss sich aus strategischen Gründen, zum Ende 2003 aus der Kooperation auszusteigen. - Die Medienkrise, hervorgerufen durch den massiven Rückgang der Anzeigenerlöse, erforderte auch im Süddeutschen Verlag massive Einsparungen und die Suche nach neuen Erlösquellen. Beides führte dazu, dass die Kapazitäten im Bereich Pressedokumentation von ursprünglich rund 20 (nur SZ, ohne BR-Anteil) auf rund 13 zum 1. Januar 2004 sanken und gleichzeitig die Aufwände für die Pflege des Wissensnetzes unter verstärkten Rechtfertigungsdruck gerieten. Für die Projekte 1 und 2 ergaben sich daraus drei quantitative und qualitative Ziele: - Produktivitätssteigerung im Lektorat - Konsistenzverbesserung im Lektorat - Bessere Vermarktung und intensivere Nutzung der Dossiers in der Recherche Alle drei genannten Ziele konnten erreicht werden, wobei insbesondere die Produktivität im Lektorat gestiegen ist. Die Projekte 1 und 2 "Automatische Klassifizierung und Visualisierung" sind seit Anfang 2004 erfolgreich abgeschlossen. Die Folgeprojekte 3 und 4 laufen seit Mitte 2004 und sollen bis Mitte 2005 abgeschlossen sein. Im folgenden wird in Abschnitt 2 die Produktauswahl und Arbeitsweise der Automatischen Klassifizierung beschrieben. Abschnitt 3 schildert den Einsatz der Wissensnetz-Visualisierung in Lektorat und Recherche. Abschnitt 4 fasst die Ergebnisse der Projekte 1 und 2 zusammen und gibt einen Ausblick auf die Ziele der Projekte 3 und 4.
  15. Panyr, J.: Automatische Indexierung und Klassifikation (1983) 0.00 
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    Abstract
    Im Beitrag wird zunächst eine terminologische Klärung und Gliederung für drei Indexierungsmethoden und weitere Begriffe, die Konsistenzprobleme bei intellektueller Indexierung betreffen, unternommen. Zur automatichen Indexierung werden Extraktionsmethoden erläutert und zur Automatischen Klassifikation (Clustering) und Indexierung zwei Anwendungen vorgestellt. Eine enge Kooperation zwischen den Befürwortern der intellektuellen und den Entwicklern von automatischen Indexierungsverfahren wird empfohlen
  16. Walther, R.: Möglichkeiten und Grenzen automatischer Klassifikationen von Web-Dokumenten (2001) 0.00 
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    Abstract
    Automatische Klassifikationen von Web- und andern Textdokumenten ermöglichen es, betriebsinterne und externe Informationen geordnet zugänglich zu machen. Die Forschung zur automatischen Klassifikation hat sich in den letzten Jahren intensiviert. Das Resultat sind verschiedenen Methoden, die heute in der Praxis einzeln oder kombiniert für die Klassifikation im Einsatz sind. In der vorliegenden Lizenziatsarbeit werden neben allgemeinen Grundsätzen einige Methoden zur automatischen Klassifikation genauer betrachtet und ihre Möglichkeiten und Grenzen erörtert. Daneben erfolgt die Präsentation der Resultate aus einer Umfrage bei Anbieterrfirmen von Softwarelösungen zur automatische Klassifikation von Text-Dokumenten. Die Ausführungen dienen der myax internet AG als Basis, ein eigenes Klassifikations-Produkt zu entwickeln
    Footnote
    Lizenziatsarbeit an der Rechts- und Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät der Universität Bern, Institut für Wirtschaftsinformatik (Prof. G. Knolmayer)
    Imprint
    Bern : Rechts- und Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät
  17. Sommer, M.: Automatische Generierung von DDC-Notationen für Hochschulveröffentlichungen (2012) 0.00 
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    Abstract
    Das Thema dieser Bachelorarbeit ist die automatische Generierung von Notationen der Dewey-Dezimalklassifikation für Metadaten. Die Metadaten sind im Dublin-Core-Format und stammen vom Server für wissenschaftliche Schriften der Hochschule Hannover. Zu Beginn erfolgt eine allgemeine Einführung über die Methoden und Hauptanwendungsbereiche des automatischen Klassifizierens. Danach werden die Dewey-Dezimalklassifikation und der Prozess der Metadatengewinnung beschrieben. Der theoretische Teil endet mit der Beschreibung von zwei Projekten. In dem ersten Projekt wurde ebenfalls versucht Metadaten mit Notationen der Dewey-Dezimalklassifikation anzureichern. Das Ergebnis des zweiten Projekts ist eine Konkordanz zwischen der Schlagwortnormdatei und der Dewey-Dezimalklassifikation. Diese Konkordanz wurde im praktischen Teil dieser Arbeit dazu benutzt um automatisch Notationen der Dewey-Dezimalklassifikation zu vergeben.
    Content
    Vgl. unter: http://opus.bsz-bw.de/fhhv/volltexte/2012/397/pdf/Bachelorarbeit_final_Korrektur01.pdf. Bachelorarbeit, Hochschule Hannover, Fakultät III - Medien, Information und Design, Abteilung Information und Kommunikation, Studiengang Informationsmanagement
    Imprint
    Hannover : Hochschule Hannover, Fakultät III - Medien, Information und Design, Abteilung Information und Kommunikation
  18. Kasprzik, A.: Automatisierte und semiautomatisierte Klassifizierung : eine Analyse aktueller Projekte (2014) 0.00 
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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.
  19. Reiner, U.: VZG-Projekt Colibri : Bewertung von automatisch DDC-klassifizierten Titeldatensätzen der Deutschen Nationalbibliothek (DNB) (2009) 0.00 
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    Abstract
    Das VZG-Projekt Colibri/DDC beschäftigt sich seit 2003 mit automatischen Verfahren zur Dewey-Dezimalklassifikation (Dewey Decimal Classification, kurz DDC). Ziel des Projektes ist eine einheitliche DDC-Erschließung von bibliografischen Titeldatensätzen und eine Unterstützung der DDC-Expert(inn)en und DDC-Laien, z. B. bei der Analyse und Synthese von DDC-Notationen und deren Qualitätskontrolle und der DDC-basierten Suche. Der vorliegende Bericht konzentriert sich auf die erste größere automatische DDC-Klassifizierung und erste automatische und intellektuelle Bewertung mit der Klassifizierungskomponente vc_dcl1. Grundlage hierfür waren die von der Deutschen Nationabibliothek (DNB) im November 2007 zur Verfügung gestellten 25.653 Titeldatensätze (12 Wochen-/Monatslieferungen) der Deutschen Nationalbibliografie der Reihen A, B und H. Nach Erläuterung der automatischen DDC-Klassifizierung und automatischen Bewertung in Kapitel 2 wird in Kapitel 3 auf den DNB-Bericht "Colibri_Auswertung_DDC_Endbericht_Sommer_2008" eingegangen. Es werden Sachverhalte geklärt und Fragen gestellt, deren Antworten die Weichen für den Verlauf der weiteren Klassifizierungstests stellen werden. Über das Kapitel 3 hinaus führende weitergehende Betrachtungen und Gedanken zur Fortführung der automatischen DDC-Klassifizierung werden in Kapitel 4 angestellt. Der Bericht dient dem vertieften Verständnis für die automatischen Verfahren.
  20. Greiner, G.: Intellektuelles und automatisches Klassifizieren (1981) 0.00 
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