-
Schek, M.: Automatische Klassifizierung und Visualisierung im Archiv der Süddeutschen Zeitung (2005)
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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.
- Date
- 27. 1.2006 13:23:26
- Theme
- Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval
-
Rahmstorf, G.: Integriertes Management inhaltlicher Datenarten (2001)
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- Abstract
- Inhaltliche Daten sind im Unterschied zu Messdaten, Zahlen, Analogsignalen und anderen Informationen solche Daten, die sich auch sprachlich interpretieren lassen. Sie transportieren Inhalte, die sich benennen lassen. Zu inhaltlichen Daten gehören z. B. Auftragsdaten, Werbetexte, Produktbezeichnungen und Patentklassifikationen. Die meisten Daten, die im Internet kommuniziert werden, sind inhaltliche Daten. Man kann inhaltliche Daten in vier Klassen einordnen: * Wissensdaten - formatierte Daten (Fakten u. a. Daten in strukturierter Form), - nichtformatierte Daten (vorwiegend Texte); * Zugriffsdaten - Benennungsdaten (Wortschatz, Terminologie, Themen u. a.), - Begriffsdaten (Ordnungs- und Bedeutungsstrukturen). In der Wissensorganisation geht es hauptsächlich darum, die unüberschaubare Fülle des Wissens zu ordnen und wiederauffindbar zu machen. Daher befasst sich das Fach nicht nur mit dem Wissen selbst, selbst sondern auch mit den Mitteln, die dazu verwendet werden, das Wissen zu ordnen und auffindbar zu machen
- Series
- Tagungen der Deutschen Gesellschaft für Informationswissenschaft und Informationspraxis; 4
- Source
- Information Research & Content Management: Orientierung, Ordnung und Organisation im Wissensmarkt; 23. DGI-Online-Tagung der DGI und 53. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Informationswissenschaft und Informationspraxis e.V. DGI, Frankfurt am Main, 8.-10.5.2001. Proceedings. Hrsg.: R. Schmidt
- Theme
- Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval
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Kopácsi, S. et al.: Development of a classification server to support metadata harmonization in a long term preservation system (2016)
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- Pages
- S.262-277
- Series
- Communications in computer and information science; 672
- Source
- Metadata and semantics research: 10th International Conference, MTSR 2016, Göttingen, Germany, November 22-25, 2016, Proceedings. Eds.: E. Garoufallou
- Theme
- Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval
-
Schatz, B.R.; Johnson, E.H.; Cochrane, P.A.; Chen, H.: Interactive term suggestion for users of digital libraries : using thesauri and co-occurrence lists for information retrieval (1996)
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- Date
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- Theme
- Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval
-
Fieldhouse, M.; Hancock-Beaulieu, M.: ¬The design of a graphical user interface for a highly interactive information retrieval system (1996)
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- Abstract
- Reports on the design of a GUI for the Okapi 'best match' retrieval system developed at the Centre for Interactive Systems Research, City University, UK, for online library catalogues. The X-Windows interface includes an interactive query expansion (IQE) facilty which involves the user in the selection of query terms to reformulate a search. Presents the design rationale, based on a game board metaphor, and describes the features of each of the stages of the search interaction. Reports on the early operational field trial and discusses relevant evaluation issues and objectives
- Source
- Information retrieval: new systems and current research. Proceedings of the 16th Research Colloquium of the British Computer Society Information Retrieval Specialist Group, Drymen, Scotland, 22-23 Mar 94. Ed.: R. Leon
- Theme
- Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval
-
Knorz, G.; Rein, B.: Semantische Suche in einer Hochschulontologie (2005)
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- Abstract
- Ontologien werden eingesetzt, um durch semantische Fundierung insbesondere für das Dokumentenretrieval eine grundlegend bessere Basis zu haben, als dies gegenwärtiger Stand der Technik ist. Vorgestellt wird eine an der FH Darmstadt entwickelte und eingesetzte Ontologie, die den Gegenstandsbereich Hochschule sowohl breit abdecken und gleichzeitig differenziert semantisch beschreiben soll. Das Problem der semantischen Suche besteht nun darin, dass sie für Informationssuchende so einfach wie bei gängigen Suchmaschinen zu nutzen sein soll, und gleichzeitig auf der Grundlage des aufwendigen Informationsmodells hochwertige Ergebnisse liefern muss. Es wird beschrieben, welche Möglichkeiten die verwendete Software K-Infinity bereitstellt und mit welchem Konzept diese Möglichkeiten für eine semantische Suche nach Dokumenten und anderen Informationseinheiten (Personen, Veranstaltungen, Projekte etc.) eingesetzt werden.
- Date
- 11. 2.2011 18:22:58
- Source
- Information - Wissenschaft und Praxis. 56(2005) H.5/6, S.281-290
- Theme
- Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval
-
Knorz, G.; Rein, B.: Semantische Suche in einer Hochschulontologie : Ontologie-basiertes Information-Filtering und -Retrieval mit relationalen Datenbanken (2005)
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- Abstract
- Ontologien werden eingesetzt, um durch semantische Fundierung insbesondere für das Dokumentenretrieval eine grundlegend bessere Basis zu haben, als dies gegenwärtiger Stand der Technik ist. Vorgestellt wird eine an der FH Darmstadt entwickelte und eingesetzte Ontologie, die den Gegenstandsbereich Hochschule sowohl breit abdecken und gleichzeitig differenziert semantisch beschreiben soll. Das Problem der semantischen Suche besteht nun darin, dass sie für Informationssuchende so einfach wie bei gängigen Suchmaschinen zu nutzen sein soll, und gleichzeitig auf der Grundlage des aufwendigen Informationsmodells hochwertige Ergebnisse liefern muss. Es wird beschrieben, welche Möglichkeiten die verwendete Software K-Infinity bereitstellt und mit welchem Konzept diese Möglichkeiten für eine semantische Suche nach Dokumenten und anderen Informationseinheiten (Personen, Veranstaltungen, Projekte etc.) eingesetzt werden.
- Date
- 11. 2.2011 18:22:25
- Theme
- Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval
-
BOND: Assoziativ-OPAC SpiderSearch (2003)
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- Abstract
- Der Hersteller von Bibliothekssoftware BOND erweitert sein Produktangebot um eine innovative Neuheit, den Assoziativ-OPAC SpiderSearch. Dieser graphische Web-OPAC sucht zu einem Stichwort Assoziative, d.h. sinn- oder sprachwissenschaftlich verwandte Begriffe. Diese baut er spinnennetzartig um den zentralen Suchbegriff herum auf. Anhand der ihm angebotenen Assoziative kann sich der Leser sehr einfach und anschaulich durch den Medienbestand der Bibliothek klicken. So findet er schnell und komfortabel relevante Medien, die mit herkömmlichen Suchverfahren nur schwer recherchierbar wären. Mühsame Überlegungen über verwandte Suchbegriffe und angrenzende Themengebiete bleiben dem Benutzer erspart. Dies übernimmt SpiderSearch und navigiert den Benutzer ähnlich wie beim Surfen durch Webseiten durch sämtliche Themen, die mit dem Suchbegriff in Zusammenhang stehen. Auch aufwändiges Durchblättern einer riesigen Suchergebnisliste ist nicht nötig. Durch die im semantischen Netz vorgeschlagenen Begriffe, kann der Benutzer sein Thema genau eingrenzen und erhält in seiner Trefferliste nur passende Medien. Diese ordnet SpiderSearch nach ihrer Relevanz, so dass der Leser die benötigte Literatur einfach und komfortabel findet. Wie auch im normalen Web-OPAC enthält die Trefferliste Angaben zu Titel, Standort und Verfügbarkeit des Mediums. Zur einfachen Zuordnung der Medienart ist jedem Medium ein entsprechendes Symbol zugewiesen. Per Mausklick erhält der Benutzer Detailangaben zum Medium und optional eine Ansicht des Buchcovers. SpiderSearch ist ein Zusatzmodul zur Software BIBLIOTHECA2000 von BOND und setzt auf den Web-OPAL auf. Vor allem bei Öffentlichen Bibliotheken stößt SpiderSearch auf großes Interesse. Erste Anwender bieten Ihren Lesern bereits dieses neue Sucherlebnis.
- Theme
- Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval
-
AssoziativOPAC : SpiderSearch von BOND (2003)
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- Content
- "Der Hersteller von Bibliothekssoftware BOND erweitert sein Produktangebot um den Assoziativ-OPAC SpiderSearch. Dieser graphische Web-OPAC sucht zu einem Stichwort Assoziative, d.h. sinnoder sprachwissenschaftlich verwandte Begriffe. Diese baut er spinnennetzartig um den zentralen Suchbegriff herum auf. Anhand der ihm angebotenen Assoziative kann sich der Leser sehr einfach und anschaulich durch den Medienbestand der Bibliothek klicken. So findet er schnell und komfortabel relevante Medien, die mit herkömmlichen Suchverfahren nur schwer recherchierbar wären. Überlegungen über verwandte Suchbegriffe und angrenzende Themengebiete bleiben dem Benutzer erspart: SpiderSearch navigiert den Benutzer ähnlich wie beim Surfen durch Webseiten durch sämtliche Themen, die mit dem Suchbegriff in Zusammenhang stehen. Auch aufwändiges Durchblättern einer riesigen Suchergebnisliste ist nicht nötig. Durch die im semantischen Netz vorgeschlagenen Begriffe kann der Benutzer sein Thema genau eingrenzen und erhält in seiner Trefferliste nur passende Medien. Diese ordnet SpiderSearch nach ihrer Relevanz, so dass der Leser die benötigte Literatur einfach und komfortabel findet. Wie auch im normalen Web-OPAC enthält die Trefferliste Angaben zu Titel, Standort und Verfügbarkeit des Mediums. Zur einfachen Zuordnung der Medienart ist jedem Medium ein entsprechendes Symbol zugewiesen. Per Mausklick erhält der Benutzer Detailangaben zum Medium und optional eine Ansicht des Buchcovers. SpiderSearch ist ein Zusatzmodul zur Software BIBLIOTHECA2000 von BOND und setzt auf den Web-OPAC auf."
- Theme
- Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval
-
Surfing versus Drilling for knowledge in science : When should you use your computer? When should you use your brain? (2018)
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- Abstract
- For this second Special Issue of Infozine, we have invited students, teachers, researchers, and software developers to share their opinions about one or the other aspect of this broad topic: how to balance drilling (for depth) vs. surfing (for breadth) in scientific learning, teaching, research, and software design - and how the modern digital-liberal system affects our ability to strike this balance. This special issue is meant to provide a wide and unbiased spectrum of possible viewpoints on the topic, helping readers to define lucidly their own position and information use behavior.
- Content
- Editorial: Surfing versus Drilling for Knowledge in Science: When should you use your computer? When should you use your brain? Blaise Pascal: Les deux infinis - The two infinities / Philippe Hünenberger and Oliver Renn - "Surfing" vs. "drilling" in the modern scientific world / Antonio Loprieno - Of millimeter paper and machine learning / Philippe Hünenberger - From one to many, from breadth to depth - industrializing research / Janne Soetbeer - "Deep drilling" requires "surfing" / Gerd Folkers and Laura Folkers - Surfing vs. drilling in science: A delicate balance / Alzbeta Kubincová - Digital trends in academia - for the sake of critical thinking or comfort? / Leif-Thore Deck - I diagnose, therefore I am a Doctor? Will drilling computer software replace human doctors in the future? / Yi Zheng - Surfing versus drilling in fundamental research / Wilfred van Gunsteren - Using brain vs. brute force in computational studies of biological systems / Arieh Warshel - Laboratory literature boards in the digital age / Jeffrey Bode - Research strategies in computational chemistry / Sereina Riniker - Surfing on the hype waves or drilling deep for knowledge? A perspective from industry / Nadine Schneider and Nikolaus Stiefl - The use and purpose of articles and scientists / Philip Mark Lund - Can you look at papers like artwork? / Oliver Renn - Dynamite fishing in the data swamp / Frank Perabo 34 Streetlights, augmented intelligence, and information discovery / Jeffrey Saffer and Vicki Burnett - "Yes Dave. Happy to do that for you." Why AI, machine learning, and blockchain will lead to deeper "drilling" / Michiel Kolman and Sjors de Heuvel - Trends in scientific document search ( Stefan Geißler - Power tools for text mining / Jane Reed 42 Publishing and patenting: Navigating the differences to ensure search success / Paul Peters
- Date
- 26.11.2018 12:48:23
- Theme
- Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval
-
Hoang, H.H.; Tjoa, A.M: ¬The state of the art of ontology-based query systems : a comparison of existing approaches (2006)
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- Abstract
- Based on an in-depth analysis of existing approaches in building ontology-based query systems we discuss and compare the methods, approaches to be used in current query systems using Ontology or the Semantic Web techniques. This paper identifies various relevant research directions in ontology-based querying research. Based on the results of our investigation we summarise the state of the art ontology-based query/search and name areas of further research activities.
- Date
- 28.11.2016 18:23:55
- Theme
- Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval
-
Bernier-Colborne, G.: Identifying semantic relations in a specialized corpus through distributional analysis of a cooccurrence tensor (2014)
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- Abstract
- We describe a method of encoding cooccurrence information in a three-way tensor from which HAL-style word space models can be derived. We use these models to identify semantic relations in a specialized corpus. Results suggest that the tensor-based methods we propose are more robust than the basic HAL model in some respects.
- Source
- Proceedings of the Third Joint Conference on Lexical and Computational Semantics (*SEM 2014), Dublin, Ireland, August 23-24 2014
- Theme
- Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval
-
Mandalka, M.: Open semantic search zum unabhängigen und datenschutzfreundlichen Erschliessen von Dokumenten (2015)
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- Abstract
- Ob grösserer Leak oder Zusammenwürfeln oder (wieder) Erschliessen umfangreicherer (kollaborativer) Recherche(n) oder Archive: Immer öfter müssen im Journalismus größere Datenberge und Dokumentenberge erschlossen werden. In eine Suchmaschine integrierte Analyse-Tools helfen (halb)automatisch.
- Content
- "Open Semantic Desktop Search Zur Tagung des Netzwerk Recherche ist die Desktop Suchmaschine Open Semantic Desktop Search zum unabhängigen und datenschutzfreundlichen Erschliessen und Analysieren von Dokumentenbergen nun erstmals auch als deutschsprachige Version verfügbar. Dank mächtiger Open Source Basis kann die auf Debian GNU/Linux und Apache Solr basierende freie Software als unter Linux, Windows oder Mac lauffähige virtuelle Maschine kostenlos heruntergeladen, genutzt, weitergegeben und weiterentwickelt werden. Dokumentenberge erschliessen Ob grösserer Leak oder Zusammenwürfeln oder (wieder) Erschliessen umfangreicherer (kollaborativer) Recherche(n) oder Archive: Hin und wieder müssen größere Datenberge bzw. Dokumentenberge erschlossen werden, die so viele Dokumente enthalten, dass Mensch diese Masse an Dokumenten nicht mehr alle nacheinander durchschauen und einordnen kann. Auch bei kontinuierlicher Recherche zu Fachthemen sammeln sich mit der Zeit größere Mengen digitalisierter oder digitaler Dokumente zu grösseren Datenbergen an, die immer weiter wachsen und deren Informationen mit einer Suchmaschine für das Archiv leichter auffindbar bleiben. Moderne Tools zur Datenanalyse in Verbindung mit Enterprise Search Suchlösungen und darauf aufbauender Recherche-Tools helfen (halb)automatisch.
Unabhängiges Durchsuchen und Analysieren grosser Datenmengen Damit können investigativ arbeitende Journalisten selbstständig und auf eigener Hardware datenschutzfreundlich hunderte, tausende, hunderttausende oder gar Millionen von Dokumenten oder hunderte Megabyte, Gigabytes oder gar einige Terabytes an Daten mit Volltextsuche durchsuchbar machen. Automatische Datenanreicherung und Erschliessung mittels Hintergrundwissen Zudem wird anhand von konfigurierbaren Hintergrundwissen automatisch eine interaktive Navigation zu in Dokumenten enthaltenen Namen von Bundestagsabgeordneten oder Orten in Deutschland generiert oder anhand Textmustern strukturierte Informationen wie Geldbeträge extrahiert. Mittels Named Entities Manager für Personen, Organisationen, Begriffe und Orte können eigene Rechercheschwerpunkte konfiguriert werden, aus denen dann automatisch eine interaktive Navigation (Facettensuche) und aggregierte Übersichten generiert werden. Automatische Datenvisualisierung Diese lassen sich auch visualisieren: So z.B. die zeitliche Verteilung von Suchergebnissen als Trand Diagramm oder durch gleichzeitige Nennung in Dokumenten abgeleitete Verbindungen als Netzwerk bzw. Graph.
Automatische Texterkennung (OCR) Dokumente, die nicht im Textformat, sondern als Grafiken vorliegen, wie z.B. Scans werden automatisch durch automatische Texterkennung (OCR) angereichert und damit auch der extrahierte Text durchsuchbar. Auch für eingebettete Bilddateien bzw. Scans innerhalb von PDF-Dateien. Unscharfe Suche mit Listen Ansonsten ist auch das Recherche-Tool bzw. die Such-Applikation "Suche mit Listen" integriert, mit denen sich schnell und komfortabel abgleichen lässt, ob es zu den einzelnen Einträgen in Listen jeweils Treffer in der durchsuchbaren Dokumentensammlung gibt. Mittels unscharfer Suche findet das Tool auch Ergebnisse, die in fehlerhaften oder unterschiedlichen Schreibweisen vorliegen. Semantische Suche und Textmining Im Recherche, Textanalyse und Document Mining Tutorial zu den enthaltenen Recherche-Tools und verschiedenen kombinierten Methoden zur Datenanalyse, Anreicherung und Suche wird ausführlicher beschrieben, wie auch eine große heterogene und unstrukturierte Dokumentensammlung bzw. eine grosse Anzahl von Dokumenten in verschiedenen Formaten leicht durchsucht und analysiert werden kann.
Virtuelle Maschine für mehr Plattformunabhängigkeit Die nun auch deutschsprachig verfügbare und mit deutschen Daten wie Ortsnamen oder Bundestagsabgeordneten vorkonfigurierte virtuelle Maschine Open Semantic Desktop Search ermöglicht nun auch auf einzelnen Desktop Computern oder Notebooks mit Windows oder iOS (Mac) die Suche und Analyse von Dokumenten mit der Suchmaschine Open Semantic Search. Als virtuelle Maschine (VM) lässt sich die Suchmaschine Open Semantic Search nicht nur für besonders sensible Dokumente mit dem verschlüsselten Live-System InvestigateIX als abgeschottetes System auf verschlüsselten externen Datenträgern installieren, sondern als virtuelle Maschine für den Desktop auch einfach unter Windows oder auf einem Mac in eine bzgl. weiterer Software und Daten bereits existierende Systemumgebung integrieren, ohne hierzu auf einen (für gemeinsame Recherchen im Team oder für die Redaktion auch möglichen) Suchmaschinen Server angewiesen zu sein. Datenschutz & Unabhängigkeit: Grössere Unabhängigkeit von zentralen IT-Infrastrukturen für unabhängigen investigativen Datenjournalismus Damit ist investigative Recherche weitmöglichst unabhängig möglich: ohne teure, zentrale und von Administratoren abhängige Server, ohne von der Dokumentenanzahl abhängige teure Software-Lizenzen, ohne Internet und ohne spionierende Cloud-Dienste. Datenanalyse und Suche finden auf dem eigenen Computer statt, nicht wie bei vielen anderen Lösungen in der sogenannten Cloud."
- Source
- http://www.linux-community.de/Internal/Nachrichten/Open-Semantic-Search-zum-unabhaengigen-und-datenschutzfreundlichen-Erschliessen-von-Dokumenten
- Theme
- Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval
-
Walker, S.: Subject access in online catalogues (1991)
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- Pages
- S.23-33
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Gillitzer, B.: Yewno (2017)
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- Abstract
- Yewno findet Themen und Konzepte (Suchbegriffe und ihre Abstraktionen) in englischsprachigen digitalen Texten mit Methoden des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz. Als Ergebnis Ihrer Suchanfrage werden die Konzepte, die Ihre Anfrage betreffen, in vielfältigen sachlichen Beziehungen als graphisches Netzwerk präsentiert, über das Sie einfach navigieren können. Auch versteckte thematische Beziehungen werden hier sichtbar gemacht, die vom Bekannten zu neuen Entdeckungen führen. Im Rahmen einer Pilotphase können Sie über einen interdisziplinären Ausschnitt aus aktuellen englischsprachigen Fachzeitschriften verschiedenster Fachgebiete recherchieren. Die zu den Themen gehörigen Artikel werden in Ausschnitten unmittelbar angezeigt und können in den meisten Fällen direkt als Volltext aufgerufen werden.
"Die Bayerische Staatsbibliothek testet den semantischen "Discovery Service" Yewno als zusätzliche thematische Suchmaschine für digitale Volltexte. Der Service ist unter folgendem Link erreichbar: https://www.bsb-muenchen.de/recherche-und-service/suchen-und-finden/yewno/. Das Identifizieren von Themen, um die es in einem Text geht, basiert bei Yewno alleine auf Methoden der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens. Dabei werden sie nicht - wie bei klassischen Katalogsystemen - einem Text als Ganzem zugeordnet, sondern der jeweiligen Textstelle. Die Eingabe eines Suchwortes bzw. Themas, bei Yewno "Konzept" genannt, führt umgehend zu einer grafischen Darstellung eines semantischen Netzwerks relevanter Konzepte und ihrer inhaltlichen Zusammenhänge. So ist ein Navigieren über thematische Beziehungen bis hin zu den Fundstellen im Text möglich, die dann in sogenannten Snippets angezeigt werden. In der Test-Anwendung der Bayerischen Staatsbibliothek durchsucht Yewno aktuell 40 Millionen englischsprachige Dokumente aus Publikationen namhafter Wissenschaftsverlage wie Cambridge University Press, Oxford University Press, Wiley, Sage und Springer, sowie Dokumente, die im Open Access verfügbar sind. Nach der dreimonatigen Testphase werden zunächst die Rückmeldungen der Nutzer ausgewertet. Ob und wann dann der Schritt von der klassischen Suchmaschine zum semantischen "Discovery Service" kommt und welche Bedeutung Anwendungen wie Yewno in diesem Zusammenhang einnehmen werden, ist heute noch nicht abzusehen. Die Software Yewno wurde vom gleichnamigen Startup in Zusammenarbeit mit der Stanford University entwickelt, mit der auch die Bayerische Staatsbibliothek eng kooperiert. [Inetbib-Posting vom 22.02.2017].
- Date
- 22. 2.2017 10:16:49
- Source
- https://www.bsb-muenchen.de/recherche-und-service/suchen-und-finden/yewno/
- Theme
- Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval
-
Schaefer, A.; Jordan, M.; Klas, C.-P.; Fuhr, N.: Active support for query formulation in virtual digital libraries : a case study with DAFFODIL (2005)
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- Abstract
- Daffodil is a front-end to federated, heterogeneous digital libraries targeting at strategic support of users during the information seeking process. This is done by offering a variety of functions for searching, exploring and managing digital library objects. However, the distributed search increases response time and the conceptual model of the underlying search processes is inherently weaker. This makes query formulation harder and the resulting waiting times can be frustrating. In this paper, we investigate the concept of proactive support during the user's query formulation. For improving user efficiency and satisfaction, we implemented annotations, proactive support and error markers on the query form itself. These functions decrease the probability for syntactical or semantical errors in queries. Furthermore, the user is able to make better tactical decisions and feels more confident that the system handles the query properly. Evaluations with 30 subjects showed that user satisfaction is improved, whereas no conclusive results were received for efficiency.
- Date
- 16.11.2008 17:23:50
- Series
- Lecture notes in computer science ; 3652
- Source
- Research and advanced technology for digital libraries : 9th European conference, ECDL 2005, Vienna, Austria, September 18-23, 2005 ; proceedings / Andreas Rauber ... (eds.)
- Theme
- Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval
-
Boteram, F.: Typisierung semantischer Relationen in integrierten Systemen der Wissensorganisation (2013)
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- Abstract
- Die, differenzierte Typisierung semantischer Relationen hinsichtlich ihrer bedeutungstragenden inhaltlichen und formallogischen Eigenschaften in Systemen der Wissensorganisation ist eine Voraussetzung für leistungsstarke und benutzerfreundliche Modelle des information Retrieval und der Wissensexploration. Systeme, die mehrere Dokumentationssprachen miteinander verknüpfen und funktional integrieren, erfordern besondere Ansätze für die Typisierung der verwendeten oder benötigten Relationen. Aufbauend auf vorangegangenen Überlegungen zu Modellen der semantischen Interoperabilität in verteilten Systemen, welche durch ein zentrales Kernsystem miteinander verbunden und so in den übergeordneten Funktionszusammenhang der Wissensorganisation gestellt werden, werden differenzierte und funktionale Strategien zur Typisierung und stratifizierten Definition der unterschiedlichen Relationen in diesem System entwickelt. Um die von fortschrittlichen Retrievalparadigmen erforderten Funktionalitäten im Kontext vernetzter Systeme zur Wissensorganisation unterstützen zu können, werden die formallogischen, typologischen und strukturellen Eigenschaften sowie der eigentliche semantische Gehalt aller Relationstypen definiert, die zur Darstellung von Begriffsbeziehungen verwendet werden. Um die Vielzahl unterschiedlicher aber im Funktionszusammenhang des Gesamtsystems auf einander bezogenen Relationstypen präzise und effizient ordnen zu können, wird eine mehrfach gegliederte Struktur benötigt, welche die angestrebten Inventare in einer Ear den Nutzer übersichtlichen und intuitiv handhabbaren Form präsentieren und somit für eine Verwendung in explorativen Systemen vorhalten kann.
- Series
- Fortschritte in der Wissensorganisation; Bd.12
- Source
- Wissen - Wissenschaft - Organisation: Proceedings der 12. Tagung der Deutschen Sektion der Internationalen Gesellschaft für Wissensorganisation Bonn, 19. bis 21. Oktober 2009. Hrsg.: H.P. Ohly
- Theme
- Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval
-
Nie, J.-Y.: Query expansion and query translation as logical inference (2003)
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- Abstract
- A number of studies have examined the problems of query expansion in monolingual Information Retrieval (IR), and query translation for crosslanguage IR. However, no link has been made between them. This article first shows that query translation is a special case of query expansion. There is also another set of studies an inferential IR. Again, there is no relationship established with query translation or query expansion. The second claim of this article is that logical inference is a general form that covers query expansion and query translation. This analysis provides a unified view of different subareas of IR. We further develop the inferential IR approach in two particular contexts: using fuzzy logic and probability theory. The evaluation formulas obtained are shown to strongly correspond to those used in other IR models. This indicates that inference is indeed the core of advanced IR.
- Date
- 23. 3.2003 8:33:49
- Footnote
- Beitrag eines Themenheftes: Mathematical, logical, and formal methods in information retrieval
- Theme
- Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval
-
Gnoli, C.; Pusterla, L.; Bendiscioli, A.; Recinella, C.: Classification for collections mapping and query expansion (2016)
0.02
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- Abstract
- Dewey Decimal Classification has been used to organize materials owned by the three scientific libraries at the University of Pavia, and to allow integrated browsing in their union catalogue through SciGator, a home built web-based user interface. Classification acts as a bridge between collections located in different places and shelved according to different local schemes. Furthermore, cross-discipline relationships recorded in the system allow for expanded queries that increase recall. Advantages and possible improvements of such a system are discussed.
- Pages
- S.23-31
- Theme
- Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval
-
Lee, Y.-Y.; Ke, H.; Yen, T.-Y.; Huang, H.-H.; Chen, H.-H.: Combining and learning word embedding with WordNet for semantic relatedness and similarity measurement (2020)
0.02
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- Abstract
- In this research, we propose 3 different approaches to measure the semantic relatedness between 2 words: (i) boost the performance of GloVe word embedding model via removing or transforming abnormal dimensions; (ii) linearly combine the information extracted from WordNet and word embeddings; and (iii) utilize word embedding and 12 linguistic information extracted from WordNet as features for Support Vector Regression. We conducted our experiments on 8 benchmark data sets, and computed Spearman correlations between the outputs of our methods and the ground truth. We report our results together with 3 state-of-the-art approaches. The experimental results show that our method can outperform state-of-the-art approaches in all the selected English benchmark data sets.
- Date
- 23. 5.2020 16:19:47
- Theme
- Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval
