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  • × theme_ss:"Semantisches Umfeld in Indexierung u. Retrieval"
  1. Gillitzer, B.: Yewno (2017) 0.06 
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    Abstract
    "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
  2. Otto, A.: Ordnungssysteme als Wissensbasis für die Suche in textbasierten Datenbeständen : dargestellt am Beispiel einer soziologischen Bibliographie (1998) 0.03 
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    Abstract
    Es wird eine Methode vorgestellt, wie sich Ordnungssysteme für die Suche in textbasierten Datenbeständen verwenden lassen. "Ordnungssystem" wird hier als Oberbegriff für beliebige geordnete Begriffssammlungen verwendet. Dies sind beispielsweise Thesauri, Klassifikationen und formale Systematiken. Weil Thesauri dabei die leistungsfähigsten Ordnungssysteme sind, finden sie eine besondere Berücksichtigung. Der Beitrag ist streng praxisbezogenen und auf die Nutzerschnittstelle konzentriert. Die Basis für die Nutzerschnittstelle bilden Ordnungssysteme, die über eine WWW-Schnittstelle angeboten werden. Je nach Fachgebiet kann der Nutzer ein spezielles Ordnungssystem für die Suche auswählen. Im Unterschied zu klassischen Verfahren werden die Ordnungssysteme nicht zur ausschließlichen Suche in Deskriptorenfeldern, sondern für die Suche in einem Basic Index verwendet. In der Anwendung auf den Basic Index sind die Ordnungssysteme quasi "entkoppelt" von der ursprünglichen Datenbank und den Deskriptorenfeldern, für die das Ordnungssystem entwickelt wurde. Die Inhalte einer Datenbank spielen bei der Wahl der Ordnungssysteme zunächst keine Rolle. Sie machen sich erst bei der Suche in der Anzahl der Treffer bemerkbar: so findet ein rechtswissenschaftlicher Thesaurus natürlicherweise in einer Medizin-Datenbank weniger relevante Dokumente als in einer Rechts-Datenbank, weil das im Rechts-Thesaurus abgebildete Begriffsgut eher in einer Rechts-Datenbank zu finden ist. Das Verfahren ist modular aufgebaut und sieht in der Konzeption nachgeordnete semantische Retrievalverfahren vor, die zu einer Verbesserung von Retrievaleffektivität und -effizienz führen werden. So werden aus einer Ergebnismenge, die ausschließlich durch exakten Zeichenkettenabgleich gefunden wurde, in einem nachfolgenden Schritt durch eine semantische Analyse diejenigen Dokumente herausgefiltert, die für die Suchfrage relevant sind. Die WWW-Nutzerschnittstelle und die Verwendung bereits bestehender Ordnungssysteme führen zu einer Minimierung des Arbeitsaufwands auf Nutzerseite. Die Kosten für eine Suche lassen sich sowohl auf der Input-Seite verringern, indem eine aufwendige "manuelle" Indexierung entfällt, als auch auf der Output-Seite, indem den Nutzern leicht bedienbare Suchoptionen zur Verfügung gestellt werden
    Source
    Herausforderungen an die Wissensorganisation: Visualisierung, multimediale Dokumente, Internetstrukturen. 5. Tagung der Deutschen Sektion der Internationalen Gesellschaft für Wissensorganisation Berlin, 07.-10. Oktober 1997. Hrsg.: H. Czap u.a
  3. Boyack, K.W.; Wylie,B.N.; Davidson, G.S.: Information Visualization, Human-Computer Interaction, and Cognitive Psychology : Domain Visualizations (2002) 0.02 
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    Date
    22. 2.2003 17:25:39
    22. 2.2003 18:17:40
  4. Smeaton, A.F.; Rijsbergen, C.J. van: ¬The retrieval effects of query expansion on a feedback document retrieval system (1983) 0.02 
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    30. 3.2001 13:32:22
  5. red: Alles Wissen gleich einer großen Stadt (2002) 0.02 
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    Content
    "Das rasant wachsende Wissen muss gut verwaltet werden, um es zu nutzen. Dies erfordert intelligente Wissensmanagementsysteme, wie sie Andreas Rauber von der Technischen Uni Wien über digitale Bibliotheken konzipiert hat. Seine "Wissenslandkarte" erlaubt es, große Datenmengen übersichtlich darzustellen, Wissen rasch auffindbar und damit optimal einsetzbar zu machen. Dafür erhielt er nun den Cor Baayen Award 2002 für aussichtsreiche Nachwuchsforscher im Bereich der Informationstechnologie vom European Research Consortium for Informatics and Mathematics. Rauber entwickelte eine Bibliothek, die auf einer sich selbst organisierenden Landkarte basiert: Einer geographischen Landkarte gleich, ist themenverwandtes Wissen in Form eines Clusters abgebildet, quasi als städtischer Ballungsraum. Damit verbundene Inhalte sind räumlich gesehen in kurzer Distanz dazu abgebildet, vergleichbar den Randgebieten des Ballungsraumes. So ist auf einen Blick ersichtlich, wo bestimmte Themenkomplexe und damit verbundene Inhalte in der Bibliothek abgelegt sind. Die Wissenslandkarte bedient sich der Forschungen zu neuronalen Netzen. Durch ein Verfahren erlernt die "Self-Organizing-Map" (SOM) die Inhalte der einzelnen Dokumente und schafft es, mit zunehmender Datenmenge selbst eine Struktur des vorhandenen Wissens zu erstellen. Dieses Verfahren ist sprachunabhängig und daher weltweit einsetzbar."
  6. Hauer, M.: Neue OPACs braucht das Land ... dandelon.com (2006) 0.02 
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    Abstract
    In dandelon.com werden im Gegensatz zu den bisherigen Federated Search-Portal-Ansätzen die Titel von Medien neu mittels intelligentCAPTURE dezentral und kollaborativ erschlossen und inhaltlich stark erweitert. intelligentCAPTURE erschließt maschinell bisher Buchinhaltsverzeichnisse, Bücher, Klappentexte, Aufsätze und Websites, übernimmt bibliografische Daten aus Bibliotheken (XML, Z.39.50), von Verlagen (ONIX + Cover Pages), Zeitschriftenagenturen (Swets) und Buchhandel (SOAP) und exportierte maschinelle Indexate und aufbereitete Dokumente an die Bibliothekskataloge (MAB, MARC, XML) oder Dokumentationssysteme, an dandelon.com und teils auch an Fachportale. Die Daten werden durch Scanning und OCR, durch Import von Dateien und Lookup auf Server und durch Web-Spidering/-Crawling gewonnen. Die Qualität der Suche in dandelon.com ist deutlich besser als in bisherigen Bibliothekssystemen. Die semantische, multilinguale Suche mit derzeit 1,2 Millionen Fachbegriffen trägt zu den guten Suchergebnissen stark bei.
  7. Mandalka, M.: Open semantic search zum unabhängigen und datenschutzfreundlichen Erschliessen von Dokumenten (2015) 0.02 
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    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.
    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."
  8. Rudolph, S.; Hemmje, M.: Visualisierung von Thesauri zur interaktiven Unterstüzung von visuellen Anfragen an Textdatenbanken (1994) 0.02 
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    Abstract
    In der folgenden Studie wird eine Komponente für eine visuelle Benutzerschnittstelle zu Textdatenbanken entworfen. Mit Hilfe einer Terminologievisualisierung wird dem Benutzer eine Hilfestellung bei der Relevanzbewertung von Dokumenten und bei der Erweiterung seiner visuellen Anfrage an das Retrieval-System gegeben. Dazu werden zuerst die grundlegenden Information-Retrieval-Modelle eingehender vorgestellt, d.h., generelle Retrieval-Modelle, Retrievaloperationen und spezielle Retrieval-Modelle wie Text-Retrieval werden erläutert. Die Funktionalität eines Text-Retrieval-Systems wird vorgestellt. Darüber hinaus werden bereits existierende Implementierungen visueller Information-Retrieval-Benutzerschnittstellen vorgestellt. Im weiteren Verlauf der Arbeit werden mögliche Visualisierungen der mit Hilfe eines Text-Retrieval-Systems gefundenen Dokumente aufgezeigt. Es werden mehrere Vorschläge zur Visualisierung von Thesauri diskutiert. Es wird gezeigt, wie neuronale Netze zur Kartierung eines Eingabebereiches benutzt werden können. Klassifikationsebenen einer objekt-orientierten Annäherung eines Information-Retrieval-Systems werden vorgestellt. In diesem Zusammenhang werden auch die Eigenschaften von Thesauri sowie die Architektur und Funktion eines Parsersystems erläutert. Mit diesen Voraussetzung wird die Implementierung einer visuellen Terminologierunterstützung realisiert. Abschließend wird ein Fazit zur vorgestellten Realisierung basierend auf einem Drei-Schichten-Modell von [Agosti et al. 1990] gezogen.
  9. Rekabsaz, N. et al.: Toward optimized multimodal concept indexing (2016) 0.02 
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    Date
    1. 2.2016 18:25:22
  10. Kozikowski, P. et al.: Support of part-whole relations in query answering (2016) 0.02 
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    Date
    1. 2.2016 18:25:22
  11. Marx, E. et al.: Exploring term networks for semantic search over RDF knowledge graphs (2016) 0.02 
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    Source
    Metadata and semantics research: 10th International Conference, MTSR 2016, Göttingen, Germany, November 22-25, 2016, Proceedings. Eds.: E. Garoufallou
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    Metadata and semantics research: 10th International Conference, MTSR 2016, Göttingen, Germany, November 22-25, 2016, Proceedings. Eds.: E. Garoufallou
  13. Sacco, G.M.: Dynamic taxonomies and guided searches (2006) 0.02 
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    Date
    22. 7.2006 17:56:22
  14. Efthimiadis, E.N.: End-users' understanding of thesaural knowledge structures in interactive query expansion (1994) 0.01 
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    Date
    30. 3.2001 13:35:22
  15. Context: nature, impact, and role : 5th International Conference on Conceptions of Library and Information Science, CoLIS 2005, Glasgow 2005; Proceedings (2005) 0.01 
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    Footnote
    Am interessantesten und wichtigsten erschien mir der Grundsatzartikel von Peter Ingwersen und Kalervo Järvelin (Kopenhagen/Tampere), The sense of information: Understanding the cognitive conditional information concept in relation to information acquisition (S. 7-19). Hier versuchen die Autoren, den ursprünglich von Ingwersen1 vorgeschlagenen und damals ausschliesslich im Zusammenhang mit dem interaktiven Information Retrieval verwendeten Begriff "conditional cognitive information" anhand eines erweiterten Modells nicht nur auf das Gesamtgebiet von "information seeking and retrieval" (IS&R) auszuweiten, sondern auch auf den menschlichen Informationserwerb aus der Sinneswahrnehmung, wie z.B. im Alltag oder im Rahmen der wissenschaftlichen Erkenntnistätigkeit. Dabei werden auch alternative Informationsbegriffe sowie die Beziehung von Information und Bedeutung diskutiert. Einen ebenfalls auf Ingwersen zurückgehenden Ansatz thematisiert der Beitrag von Birger Larsen (Kopenhagen), indem er sich mit dessen vor über 10 Jahren veröffentlichten2 Principle of Polyrepresentation befasst. Dieses beruht auf der Hypothese, wonach die Überlappung zwischen unterschiedlichen kognitiven Repräsentationen - nämlich jenen der Situation des Informationssuchenden und der Dokumente - zur Reduktion der einer Retrievalsituation anhaftenden Unsicherheit und damit zur Verbesserung der Performance des IR-Systems genutzt werden könne. Das Prinzip stellt die Dokumente, ihre Autoren und Indexierer, aber auch die sie zugänglich machende IT-Lösung in einen umfassenden und kohärenten theoretischen Bezugsrahmen, der die benutzerorientierte Forschungsrichtung "Information-Seeking" mit der systemorientierten IR-Forschung zu integrieren trachtet. Auf der Basis theoretischer Überlegungen sowie der (wenigen) dazu vorliegenden empirischen Studien hält Larsen das Model, das von Ingwersen sowohl für "exact match-IR" als auch für "best match-IR" intendiert war, allerdings schon in seinen Grundzügen für "Boolean" (d.h. "exact match"-orientiert) und schlägt ein "polyrepresentation continuum" als Verbesserungsmöglichkeit vor.
  16. Fieldhouse, M.; Hancock-Beaulieu, M.: ¬The design of a graphical user interface for a highly interactive information retrieval system (1996) 0.01 
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    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
  17. Chang, C.-H.; Hsu, C.-C.: Integrating query expansion and conceptual relevance feedback for personalized Web information retrieval (1998) 0.01 
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    Date
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  18. Faaborg, A.; Lagoze, C.: Semantic browsing (2003) 0.01 
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    Source
    Research and advanced technology for digital libraries : 7th European Conference, proceedings / ECDL 2003, Trondheim, Norway, August 17-22, 2003
  19. Knorz, G.; Rein, B.: Semantische Suche in einer Hochschulontologie (2005) 0.01 
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    Date
    11. 2.2011 18:22:58
  20. Knorz, G.; Rein, B.: Semantische Suche in einer Hochschulontologie : Ontologie-basiertes Information-Filtering und -Retrieval mit relationalen Datenbanken (2005) 0.01 
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    11. 2.2011 18:22:25

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  • e 25
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  • a 28
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