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  • × theme_ss:"Automatisches Indexieren"
  • × year_i:[2010 TO 2020}
  1. Bredack, J.: Automatische Extraktion fachterminologischer Mehrwortbegriffe : ein Verfahrensvergleich (2016) 0.02 
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    Abstract
    In dieser Untersuchung wurden zwei Systeme eingesetzt, um MWT aus einer Dokumentkollektion mit fachsprachlichem Bezug (Volltexte des ACL Anthology Reference Corpus) automatisch zu extrahieren. Das thematische Spektrum umfasste alle Bereiche der natürlichen Sprachverarbeitung, im Speziellen die CL als interdisziplinäre Wissenschaft. Ziel war es MWT zu extrahieren, die als potentielle Indexterme im IR Verwendung finden können. Diese sollten auf Konzepte, Methoden, Verfahren und Algorithmen in der CL und angrenzenden Teilgebieten, wie Linguistik und Informatik hinweisen bzw. benennen.
    Als Extraktionssysteme wurden der TreeTagger und die Indexierungssoftware Lingo verwendet. Der TreeTagger basiert auf einem statistischen Tagging- und Chunking- Algorithmus, mit dessen Hilfe NPs automatisch identifiziert und extrahiert werden. Er kann für verschiedene Anwendungsszenarien der natürlichen Sprachverarbeitung eingesetzt werden, in erster Linie als POS-Tagger für unterschiedliche Sprachen. Das Indexierungssystem Lingo arbeitet im Gegensatz zum TreeTagger mit elektronischen Wörterbüchern und einem musterbasierten Abgleich. Lingo ist ein auf automatische Indexierung ausgerichtetes System, was eine Vielzahl von Modulen mitliefert, die individuell auf eine bestimmte Aufgabenstellung angepasst und aufeinander abgestimmt werden können. Die unterschiedlichen Verarbeitungsweisen haben sich in den Ergebnismengen beider Systeme deutlich gezeigt. Die gering ausfallenden Übereinstimmungen der Ergebnismengen verdeutlichen die abweichende Funktionsweise und konnte mit einer qualitativen Analyse beispielhaft beschrieben werden. In der vorliegenden Arbeit kann abschließend nicht geklärt werden, welches der beiden Systeme bevorzugt für die Generierung von Indextermen eingesetzt werden sollte.
  2. Weiner, U.: Vor uns die Dokumentenflut oder Automatische Indexierung als notwendige und sinnvolle Ergänzung zur intellektuellen Sacherschließung (2012) 0.01 
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    Abstract
    Vor dem Hintergrund veränderter Ansprüche der Bibliotheksbenutzer an Recherchemöglichkeiten - weg vom klassischen Online-Katalog hin zum "One-Stop-Shop" mit Funktionalitäten wie thematisches Browsing, Relevanzranking und dergleichen mehr - einerseits und der notwendigen Bearbeitung von Massendaten (Stichwort Dokumentenflut) andererseits rücken Systeme zur automatischen Indexierung wieder verstärkt in den Mittelpunkt des Interesses. Da in Österreich die Beschäftigung mit diesem Thema im Bibliotheksbereich bislang nur sehr selektiv, bezogen auf wenige konkrete Projekte, erfolgte, wird zuerst ein allgemeiner theoretischer Überblick über die unterschiedlichen Verfahrensansätze der automatischen Indexierung geboten. Im nächsten Schritt werden mit der IDX-basierten Indexierungssoftware MILOS (mit den Teilprojekten MILOS I, MILOS II und KASCADE) und dem modularen System intelligentCAPTURE (mit der integrierten Indexierungssoftware AUTINDEX) die bis vor wenigen Jahren im deutschsprachigen Raum einzigen im Praxiseinsatz befindlichen automatischen Indexierungssysteme vorgestellt. Mit zunehmender Notwendigkeit, neue Wege der inhaltlichen Erschließung zu beschreiten, wurden in den vergangenen 5 - 6 Jahren zahlreiche Softwareentwicklungen auf ihre Einsatzmöglichkeit im Bibliotheksbereich hin getestet. Stellvertretend für diese in Entwicklung befindlichen Systeme zur automatischen inhaltlichen Erschließung wird das Projekt PETRUS, welches in den Jahren 2009 - 2011 an der DNB durchgeführt wurde und die Komponenten PICA Match&Merge sowie die Extraction Platform der Firma Averbis beinhaltet, vorgestellt.
  3. Pollmeier, M.: Verlagsschlagwörter als Grundlage für den Einsatz eines maschinellen Verfahrens zur verbalen Erschließung der Kinder- und Jugendliteratur durch die Deutsche Nationalbibliothek : eine Datenanalyse (2019) 0.01 
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    Footnote
    Bachelorarbeit an der Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur Leipzig Fakultät Informatik und Medien Studiengang Bibliotheks- und Informationswissenschaft.
    Imprint
    Leipzig : Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur / Fakultät Informatik und Medien
  4. Daudaravicius, V.: ¬A framework for keyphrase extraction from scientific journals (2016) 0.01 
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    Informatik
  5. Hauer, M.: Tiefenindexierung im Bibliothekskatalog : 17 Jahre intelligentCAPTURE (2019) 0.00 
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    Source
    B.I.T.online. 22(2019) H.2, S.163-166
  6. Donath, A.: Flickr sorgt mit Automatik-Tags für Aufregung (2015) 0.00 
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    Content
    "Flickr hat ein Tagging der heraufgeladenen Fotos eingeführt, das zusätzlich zu den Bildbeschreibungen der Nutzer versucht, die Fotos mit Schlagwörtern zu versehen, die den Bildinhalt beschreiben. Nach einem Bericht des britischen Guardian werden dabei Fehler gemacht, die unangebrachte Beschreibungen bis hin zu rassistischen oder politisch inkorrekten Bemerkungen beinhalten. So wurden dunkelhäutiger Menschen als "monochrom", "Tier" und "Affe" beschrieben. Auch das Gesicht einer hellhäutigen Frau wurde mit "Tier" klassifiziert. Bilder eines Konzentrationslagers wurden gar mit "Sport" und "Klettergerüst" verschlagwortet. Die automatischen Tags lassen sich nicht abschalten - und befinden sich nach Angaben von Yahoo noch in der Betaphase. Viel bringen sie nach Einschätzung von Golem.de nicht, da sie recht allgemein gehalten und wenig aussagekräftig sind. Oftmals kann der Algorithmus nur "Indoor" oder "Outdoor" hinzufügen, was zwar fast immer korrekt zugeordnet wird, dennoch wenig nutzt. Hinter den Kulissen scheint Flickr bereits an einer Verbesserung zu arbeiten - und hat dem Guardian auf Nachfrage versichert, dass die Probleme mit falschen Tags bekannt seien. Einige fehlerhafte Schlagwörter wurden mittlerweile auch wieder entfernt." Vgl. auch: https://news.ycombinator.com/item?id=8621658.
  7. Toepfer, M.; Kempf, A.O.: Automatische Indexierung auf Basis von Titeln und Autoren-Keywords : ein Werkstattbericht (2016) 0.00 
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    Abstract
    Im Folgenden erläutern wir zunächst den Hintergrund der aktuellen Arbeit. Wir beziehen uns auf Erfahrungen mit maschinellen Verfahren allgemein und an der Deutschen Zentralbibliothek für Wirtschaftswissenschaften (ZBW) - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft im Speziellen. Im Anschluss geben wir einen konkreten Einblick in ein laufendes Teilprojekt, bei dem die Systemarchitektur der Automatik gegenüber früheren Arbeiten Titel und Autoren-Keywords gemeinsam verwendet, um eine Nachnormierung auf den Standard-Thesaurus Wirtschaft (STW) zu erzielen. Im Gegenssatz zu einer statischen Verknüpfung im Sinne einer Crosskonkordanz bzw. Vokabularabbildung ist das jetzt verfolgte Vorgehen dokumentenorientiert und damit in der Lage, kontextbezogene Zuordnungen vorzunehmen. Der Artikel stellt neben der Systemarchitektur auch erste experimentelle Ergebnisse vor, die im Vergleich zu titelbasierten Vorhersagen bereits deutliche Verbesserungen aufzeigen.
  8. Stankovic, R. et al.: Indexing of textual databases based on lexical resources : a case study for Serbian (2016) 0.00 
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    Date
    1. 2.2016 18:25:22
  9. Kajanan, S.; Bao, Y.; Datta, A.; VanderMeer, D.; Dutta, K.: Efficient automatic search query formulation using phrase-level analysis (2014) 0.00 
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    Abstract
    Over the past decade, the volume of information available digitally over the Internet has grown enormously. Technical developments in the area of search, such as Google's Page Rank algorithm, have proved so good at serving relevant results that Internet search has become integrated into daily human activity. One can endlessly explore topics of interest simply by querying and reading through the resulting links. Yet, although search engines are well known for providing relevant results based on users' queries, users do not always receive the results they are looking for. Google's Director of Research describes clickstream evidence of frustrated users repeatedly reformulating queries and searching through page after page of results. Given the general quality of search engine results, one must consider the possibility that the frustrated user's query is not effective; that is, it does not describe the essence of the user's interest. Indeed, extensive research into human search behavior has found that humans are not very effective at formulating good search queries that describe what they are interested in. Ideally, the user should simply point to a portion of text that sparked the user's interest, and a system should automatically formulate a search query that captures the essence of the text. In this paper, we describe an implemented system that provides this capability. We first describe how our work differs from existing work in automatic query formulation, and propose a new method for improved quantification of the relevance of candidate search terms drawn from input text using phrase-level analysis. We then propose an implementable method designed to provide relevant queries based on a user's text input. We demonstrate the quality of our results and performance of our system through experimental studies. Our results demonstrate that our system produces relevant search terms with roughly two-thirds precision and recall compared to search terms selected by experts, and that typical users find significantly more relevant results (31% more relevant) more quickly (64% faster) using our system than self-formulated search queries. Further, we show that our implementation can scale to request loads of up to 10 requests per second within current online responsiveness expectations (<2-second response times at the highest loads tested).
  10. Glaesener, L.: Automatisches Indexieren einer informationswissenschaftlichen Datenbank mit Mehrwortgruppen (2012) 0.00 
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    Date
    11. 9.2012 19:43:22
  11. Kasprzik, A.: Voraussetzungen und Anwendungspotentiale einer präzisen Sacherschließung aus Sicht der Wissenschaft (2018) 0.00 
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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.
  12. Franke-Maier, M.: Anforderungen an die Qualität der Inhaltserschließung im Spannungsfeld von intellektuell und automatisch erzeugten Metadaten (2018) 0.00 
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    Abstract
    Spätestens seit dem Deutschen Bibliothekartag 2018 hat sich die Diskussion zu den automatischen Verfahren der Inhaltserschließung der Deutschen Nationalbibliothek von einer politisch geführten Diskussion in eine Qualitätsdiskussion verwandelt. Der folgende Beitrag beschäftigt sich mit Fragen der Qualität von Inhaltserschließung in digitalen Zeiten, wo heterogene Erzeugnisse unterschiedlicher Verfahren aufeinandertreffen und versucht, wichtige Anforderungen an Qualität zu definieren. Dieser Tagungsbeitrag fasst die vom Autor als Impulse vorgetragenen Ideen beim Workshop der FAG "Erschließung und Informationsvermittlung" des GBV am 29. August 2018 in Kiel zusammen. Der Workshop fand im Rahmen der 22. Verbundkonferenz des GBV statt.
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    Date
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    Date
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    Content
    "Until now, so-called computer vision has largely been limited to recognizing individual objects. The new software, described on Monday by researchers at Google and at Stanford University, teaches itself to identify entire scenes: a group of young men playing Frisbee, for example, or a herd of elephants marching on a grassy plain. The software then writes a caption in English describing the picture. Compared with human observations, the researchers found, the computer-written descriptions are surprisingly accurate. The advances may make it possible to better catalog and search for the billions of images and hours of video available online, which are often poorly described and archived. At the moment, search engines like Google rely largely on written language accompanying an image or video to ascertain what it contains. "I consider the pixel data in images and video to be the dark matter of the Internet," said Fei-Fei Li, director of the Stanford Artificial Intelligence Laboratory, who led the research with Andrej Karpathy, a graduate student. "We are now starting to illuminate it." Dr. Li and Mr. Karpathy published their research as a Stanford University technical report. The Google team published their paper on arXiv.org, an open source site hosted by Cornell University.

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