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Source

Mensch und Maschine: Informationelle Schnittstellen der Kommunikation. Proc. des 3. Int. Symposiums für Informationswissenschaft (ISI'92), 5.-7.11.1992 in Saarbrücken. Hrsg.: H.H. Zimmermann, H.-D. Luckhardt u. A. Schulz

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Abstract

Abstracts (hier als Sammelbegriff für jegliche Form meist schriftlicher Zusammenfassungen verstanden) beruhen auf der inhaltlichen Informationsverdichtung (Kondensierung) von längeren Quelltexten (etwa Zeitungs- oder Zeitschriftenartikel). Geht man von der Menge aller Aussagen eines Originaldokumentes (auch als Volltext bezeichnet) aus, soll ein Abstract - abhängig vom gewünschten Verdichtungsgrad - nur die wichtigsten Aussagen des Volltextes oder Generalisierungen davon in redundanzfreier, grammatikalisch korrekter, textuell kohärenter und gut lesbarer Form enthalten. Durch die Verdichtung - so die zentrale informationswissenschaftliche Annahme - gewinnt der Nutzer Übersicht über die in einem (oder mehreren) Dokument(en) behandelten Themen mit wesentlich geringerem (Zeit-)Aufwand als durch die Lektüre des Originaltextes. Es ist dabei unstrittig, dass jede Form der Kondensierung zu Informationsverlusten führt. Folglich gilt es, ein Optimum an Zeitgewinn und Informationsverlust anzustreben. Abstracting, der Prozess der Erstellung von Abstracts, selbst kann als Spezialisierung der allgemeineren Textzusammenfassung (TZF) aufgefasst werden, fokussiert jedoch primär auf Fach- und Sachtexte.

Source

Grundlagen der Informationswissenschaft. Hrsg.: Rainer Kuhlen, Dirk Lewandowski, Wolfgang Semar und Christa Womser-Hacker. 7., völlig neu gefasste Ausg

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Abstract

SummIt-BMT (Summarize It in Bone Marrow Transplantation) - das Zielsystem des Projektes - soll Ärzten in der Knochenmarktransplantation durch kognitiv fundiertes Zusammenfassen (Endres-Niggemeyer, 1998) aus dem WWW eine schnelle Informationsaufnahme ermöglichen. Im bmbffinanzierten Teilprojekt, über das hier zu berichten ist, liegt der Schwerpunkt auf den klinischen Fragestellungen. SummIt-BMT hat als zentrale Komponente eine KMT-Ontologie. Den Systemablauf veranschaulicht Abb. 1: Benutzer geben ihren Informationsbedarf in ein strukturiertes Szenario ein. Sie ziehen dazu Begriffe aus der Ontologie heran. Aus dem Szenario werden Fragen an Suchmaschinen abgeleitet. Die Summit-BMT-Metasuchmaschine stößt Google an und sucht in Medline, der zentralen Literaturdatenbank der Medizin. Das Suchergebnis wird aufbereitet. Dabei werden Links zu Volltexten verfolgt und die Volltexte besorgt. Die beschafften Dokumente werden mit einem Schlüsselwortretrieval auf Passagen untersucht, in denen sich Suchkonzepte aus der Frage / Ontologie häufen. Diese Passagen werden zum Zusammenfassen vorgeschlagen. In ihnen werden die Aussagen syntaktisch analysiert. Die Systemagenten untersuchen sie. Lassen Aussagen sich mit einer semantischen Relation an die Frage anbinden, tragen also zur deren Beantwortung bei, werden sie in die Zusammenfassung aufgenommen, es sei denn, andere Agenten machen Hinderungsgründe geltend, z.B. Redundanz. Das Ergebnis der Zusammenfassung wird in das Frage/Antwort-Szenario integriert. Präsentiert werden Exzerpte aus den Quelldokumenten. Mit einem Link vermitteln sie einen sofortigen Rückgriff auf die Quelle. SummIt-BMT ist zum nächsten Durchgang von Informationssuche und Zusammenfassung bereit, sobald der Benutzer dies wünscht.

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Source

Reference librarian. 1988, no.22, S.297-308

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Source

Journal of information science. 22(1996) no.1, S.27-37

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Date

9. 2.1997 18:44:22

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Source

Research and advanced technology for digital libraries : 10th European conference, proceedings / ECDL 2006, Alicante, Spain, September 17 - 22, 2006

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Source

Journal of information science. 22(1996) no.5, S.349-356