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  • × theme_ss:"Automatisches Klassifizieren"
  1. Hotho, A.; Bloehdorn, S.: Data Mining 2004 : Text classification by boosting weak learners based on terms and concepts (2004) 0.06
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    Date
    8. 1.2013 10:22:32
  2. Reiner, U.: Automatische DDC-Klassifizierung von bibliografischen Titeldatensätzen (2009) 0.05
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    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
  3. Pfeffer, M.: Automatische Vergabe von RVK-Notationen mittels fallbasiertem Schließen (2009) 0.03
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    Source
    Wissen bewegen - Bibliotheken in der Informationsgesellschaft / 97. Deutscher Bibliothekartag in Mannheim, 2008. Hrsg. von Ulrich Hohoff und Per Knudsen. Bearb. von Stefan Siebert
  4. Subramanian, S.; Shafer, K.E.: Clustering (2001) 0.01
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  5. HaCohen-Kerner, Y. et al.: Classification using various machine learning methods and combinations of key-phrases and visual features (2016) 0.01
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    Pages
    S.1-22
  7. Dubin, D.: Dimensions and discriminability (1998) 0.01
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  8. Automatic classification research at OCLC (2002) 0.01
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  9. Jenkins, C.: Automatic classification of Web resources using Java and Dewey Decimal Classification (1998) 0.01
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  11. Yi, K.: Automatic text classification using library classification schemes : trends, issues and challenges (2007) 0.01
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    Date
    22. 9.2008 18:31:54
  12. 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.
  13. Kasprzik, A.: Automatisierte und semiautomatisierte Klassifizierung : eine Analyse aktueller Projekte (2014) 0.01
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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.
  14. Liu, R.-L.: Context recognition for hierarchical text classification (2009) 0.01
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    Date
    22. 3.2009 19:11:54
  15. Zhu, W.Z.; Allen, R.B.: Document clustering using the LSI subspace signature model (2013) 0.01
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    Date
    23. 3.2013 13:22:36
  16. Egbert, J.; Biber, D.; Davies, M.: Developing a bottom-up, user-based method of web register classification (2015) 0.01
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    Date
    4. 8.2015 19:22:04
  17. Mengle, S.; Goharian, N.: Passage detection using text classification (2009) 0.01
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    Date
    22. 3.2009 19:14:43
  18. Liu, R.-L.: ¬A passage extractor for classification of disease aspect information (2013) 0.01
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    Date
    28.10.2013 19:22:57
  19. Oberhauser, O.: Automatisches Klassifizieren : Entwicklungsstand - Methodik - Anwendungsbereiche (2005) 0.00
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    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.).
  20. Khoo, C.S.G.; Ng, K.; Ou, S.: ¬An exploratory study of human clustering of Web pages (2003) 0.00
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