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  1. Wiesenmüller, H.: Verbale Erschließung in Katalogen und Discovery-Systemen : Überlegungen zur Qualität (2021) 0.07 
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    Abstract
    Beschäftigt man sich mit Inhaltserschließung, so sind zunächst zwei Dimensionen zu unterscheiden - die Wissensorganisationssysteme selbst (z. B. Normdateien, Thesauri, Schlagwortsprachen, Klassifikationen und Ontologien) und die Metadaten für Dokumente, die mit diesen Wissensorganisationssystemen erschlossen sind. Beides steht in einer Wechselwirkung zueinander: Die Wissensorganisationssysteme sind die Werkzeuge für die Erschließungsarbeit und bilden die Grundlage für die Erstellung konkreter Erschließungsmetadaten. Die praktische Anwendung der Wissensorganisationssysteme in der Erschließung wiederum ist die Basis für deren Pflege und Weiterentwicklung. Zugleich haben Wissensorganisationssysteme auch einen Eigenwert unabhängig von den Erschließungsmetadaten für einzelne Dokumente, indem sie bestimmte Bereiche von Welt- oder Fachwissen modellartig abbilden. Will man nun Aussagen über die Qualität von inhaltlicher Erschließung treffen, so genügt es nicht, den Input - also die Wissensorganisationssysteme und die damit generierten Metadaten - zu betrachten. Man muss auch den Output betrachten, also das, was die Recherchewerkzeuge daraus machen und was folglich bei den Nutzer:innen konkret ankommt. Im vorliegenden Beitrag werden Überlegungen zur Qualität von Recherchewerkzeugen in diesem Bereich angestellt - gewissermaßen als Fortsetzung und Vertiefung der dazu im Thesenpapier des Expertenteams RDA-Anwendungsprofil für die verbale Inhaltserschließung (ET RAVI) gegebenen Hinweise. Im Zentrum steht die verbale Erschließung nach den Regeln für die Schlagwortkatalogisierung (RSWK), wie sie sich in Bibliothekskatalogen manifestiert - gleich, ob es sich dabei um herkömmliche Kataloge oder um Resource-Discovery-Systeme (RDS) handelt.
    Date
    24. 9.2021 12:22:02
  2. Graf, K.: DNB, die "schlechteste Nationalbibliothek der Galaxis" (Graf), laesst einmal mehr URN-Links ins Leere laufen (2023) 0.04 
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    Theme
    Elektronische Dokumente
  3. Noever, D.; Ciolino, M.: ¬The Turing deception (2022) 0.04 
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  4. Sack, H.: Hybride Künstliche Intelligenz in der automatisierten Inhaltserschließung (2021) 0.04 
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    Abstract
    Effizienter (Online-)Zugang zu Bibliotheks- und Archivmaterialien erfordert eine qualitativ hinreichende inhaltliche Erschließung dieser Dokumente. Die passgenaue Verschlagwortung und Kategorisierung dieser unstrukturierten Dokumente ermöglichen einen strukturell gegliederten Zugang sowohl in der analogen als auch in der digitalen Welt. Darüber hinaus erweitert eine vollständige Transkription der Dokumente den Zugang über die Möglichkeiten der Volltextsuche. Angesichts der in jüngster Zeit erzielten spektakulären Erfolge der Künstlichen Intelligenz liegt die Schlussfolgerung nahe, dass auch das Problem der automatisierten Inhaltserschließung für Bibliotheken und Archive als mehr oder weniger gelöst anzusehen wäre. Allerdings lassen sich die oftmals nur in thematisch engen Teilbereichen erzielten Erfolge nicht immer problemlos verallgemeinern oder in einen neuen Kontext übertragen. Das Ziel der vorliegenden Darstellung liegt in der Diskussion des aktuellen Stands der Technik der automatisierten inhaltlichen Erschließung anhand ausgewählter Beispiele sowie möglicher Fortschritte und Prognosen basierend auf aktuellen Entwicklungen des maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz einschließlich deren Kritik.
  5. Neudecker, C.: Zur Kuratierung digitalisierter Dokumente mit Künstlicher Intelligenz : das Qurator-Projekt (2020) 0.03 
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    Theme
    Elektronische Dokumente
  6. Neudecker, C.; Zaczynska, K.; Baierer, K.; Rehm, G.; Gerber, M.; Moreno Schneider, J.: Methoden und Metriken zur Messung von OCR-Qualität für die Kuratierung von Daten und Metadaten (2021) 0.03 
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    Abstract
    Durch die systematische Digitalisierung der Bestände in Bibliotheken und Archiven hat die Verfügbarkeit von Bilddigitalisaten historischer Dokumente rasant zugenommen. Das hat zunächst konservatorische Gründe: Digitalisierte Dokumente lassen sich praktisch nach Belieben in hoher Qualität vervielfältigen und sichern. Darüber hinaus lässt sich mit einer digitalisierten Sammlung eine wesentlich höhere Reichweite erzielen, als das mit dem Präsenzbestand allein jemals möglich wäre. Mit der zunehmenden Verfügbarkeit digitaler Bibliotheks- und Archivbestände steigen jedoch auch die Ansprüche an deren Präsentation und Nachnutzbarkeit. Neben der Suche auf Basis bibliothekarischer Metadaten erwarten Nutzer:innen auch, dass sie die Inhalte von Dokumenten durchsuchen können. Im wissenschaftlichen Bereich werden mit maschinellen, quantitativen Analysen von Textmaterial große Erwartungen an neue Möglichkeiten für die Forschung verbunden. Neben der Bilddigitalisierung wird daher immer häufiger auch eine Erfassung des Volltextes gefordert. Diese kann entweder manuell durch Transkription oder automatisiert mit Methoden der Optical Character Recognition (OCR) geschehen (Engl et al. 2020). Der manuellen Erfassung wird im Allgemeinen eine höhere Qualität der Zeichengenauigkeit zugeschrieben. Im Bereich der Massendigitalisierung fällt die Wahl aus Kostengründen jedoch meist auf automatische OCR-Verfahren.
  7. Lepsky, K.: Automatisches Indexieren (2023) 0.03 
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    Abstract
    Unter Indexierung versteht man die Zuordnung von inhaltskennzeichnenden Ausdrücken (Indextermen, Indexaten, Erschließungsmerkmalen) zu Dokumenten. Über die zugeteilten Indexterme soll ein gezieltes Auffinden der Dokumente ermöglicht werden. Indexterme können inhaltsbeschreibende Merkmale wie Notationen, Deskriptoren, kontrollierte oder freie Schlagwörter sein; es kann sich auch um reine Stichwörter handeln, die aus dem Text des Dokuments gewonnen werden. Eine Indexierung kann intellektuell, computerunterstützt oder automatisch erfolgen. Computerunterstützte Indexierungsverfahren kombinieren die intellektuelle Indexierung mit automatischen Vorarbeiten. Bei der automatischen Indexierung werden die Indexterme automatisch aus dem Dokumenttext ermittelt und dem Dokument zugeordnet. Automatische Indexierung bedient sich für die Verarbeitung der Zeichenketten im Dokument linguistischer und statistischer Verfahren.
  8. ¬Der Student aus dem Computer (2023) 0.02 
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    Date
    27. 1.2023 16:22:55
  9. Scherschel, F.A.: Corona-Tracking : SAP und Deutsche Telekom veröffentlichen erste Details zur Tracing- und Warn-App (2020) 0.02 
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    Abstract
    Im Auftrag der Bundesregierung entwickeln SAP und die Deutsche Telekom momentan eine Contact-Tracing-App im Rahmen von Apples und Googles Exposure-Notification-Framework. Die sogenannte Corona-Warn-App und alle von ihr genutzten Serverkomponenten sollen im Vorfeld der für kommenden Monat geplanten Veröffentlichung der App unter der Apache-2.0-Lizenz als Open-Source-Software auf GitHub bereitgestellt werden. Nun haben die Projektverantwortlichen erste Dokumente dazu herausgegeben, wie die App später funktionieren soll: https://github.com/corona-warn-app/cwa-documentation.
  10. Lewandowski, D.: Suchmaschinen (2023) 0.02 
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    Abstract
    Eine Suchmaschine (auch: Web-Suchmaschine, Universalsuchmaschine) ist ein Computersystem, das Inhalte aus dem World Wide Web (WWW) mittels Crawling erfasst und über eine Benutzerschnittstelle durchsuchbar macht, wobei die Ergebnisse in einer nach systemseitig angenommener Relevanz geordneten Darstellung aufgeführt werden. Dies bedeutet, dass Suchmaschinen im Gegensatz zu anderen Informationssystemen nicht auf einem klar abgegrenzten Datenbestand aufbauen, sondern diesen aus den verstreut vorliegenden Dokumenten des WWW zusammenstellen. Dieser Datenbestand wird über eine Benutzerschnittstelle zugänglich gemacht, die so gestaltet ist, dass die Suchmaschine von Laien problemlos genutzt werden kann. Die zu einer Suchanfrage ausgegebenen Treffer werden so sortiert, dass den Nutzenden die aus Systemsicht relevantesten Dokumente zuerst angezeigt werden. Dabei handelt es sich um komplexe Bewertungsverfahren, denen zahlreiche Annahmen über die Relevanz von Dokumenten in Bezug auf Suchanfragen zugrunde liegen.
  11. Petras, V.; Womser-Hacker, C.: Evaluation im Information Retrieval (2023) 0.02 
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    Abstract
    Das Ziel einer Evaluation ist die Überprüfung, ob bzw. in welchem Ausmaß ein Informationssystem die an das System gestellten Anforderungen erfüllt. Informationssysteme können aus verschiedenen Perspektiven evaluiert werden. Für eine ganzheitliche Evaluation (als Synonym wird auch Evaluierung benutzt), die unterschiedliche Qualitätsaspekte betrachtet (z. B. wie gut ein System relevante Dokumente rankt, wie schnell ein System die Suche durchführt, wie die Ergebnispräsentation gestaltet ist oder wie Suchende durch das System geführt werden) und die Erfüllung mehrerer Anforderungen überprüft, empfiehlt es sich, sowohl eine perspektivische als auch methodische Triangulation (d. h. der Einsatz von mehreren Ansätzen zur Qualitätsüberprüfung) vorzunehmen. Im Information Retrieval (IR) konzentriert sich die Evaluation auf die Qualitätseinschätzung der Suchfunktion eines Information-Retrieval-Systems (IRS), wobei oft zwischen systemzentrierter und nutzerzentrierter Evaluation unterschieden wird. Dieses Kapitel setzt den Fokus auf die systemzentrierte Evaluation, während andere Kapitel dieses Handbuchs andere Evaluationsansätze diskutieren (s. Kapitel C 4 Interaktives Information Retrieval, C 7 Cross-Language Information Retrieval und D 1 Information Behavior).
  12. Jaeger, L.: Wissenschaftler versus Wissenschaft (2020) 0.02 
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    Date
    2. 3.2020 14:08:22
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    Source
    Spektrum der Wissenschaft. 2023, H.10, S.22-24
  14. Menzel, S.; Schnaitter, H.; Zinck, J.; Petras, V.; Neudecker, C.; Labusch, K.; Leitner, E.; Rehm, G.: Named Entity Linking mit Wikidata und GND : das Potenzial handkuratierter und strukturierter Datenquellen für die semantische Anreicherung von Volltexten (2021) 0.02 
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    Abstract
    Named Entities (benannte Entitäten) - wie Personen, Organisationen, Orte, Ereignisse und Werke - sind wichtige inhaltstragende Komponenten eines Dokuments und sind daher maßgeblich für eine gute inhaltliche Erschließung. Die Erkennung von Named Entities, deren Auszeichnung (Annotation) und Verfügbarmachung für die Suche sind wichtige Instrumente, um Anwendungen wie z. B. die inhaltliche oder semantische Suche in Texten, dokumentübergreifende Kontextualisierung oder das automatische Textzusammenfassen zu verbessern. Inhaltlich präzise und nachhaltig erschlossen werden die erkannten Named Entities eines Dokuments allerdings erst, wenn sie mit einer oder mehreren Quellen verknüpft werden (Grundprinzip von Linked Data, Berners-Lee 2006), die die Entität eindeutig identifizieren und gegenüber gleichlautenden Entitäten disambiguieren (vergleiche z. B. Berlin als Hauptstadt Deutschlands mit dem Komponisten Irving Berlin). Dazu wird die im Dokument erkannte Entität mit dem Entitätseintrag einer Normdatei oder einer anderen zuvor festgelegten Wissensbasis (z. B. Gazetteer für geografische Entitäten) verknüpft, gewöhnlich über den persistenten Identifikator der jeweiligen Wissensbasis oder Normdatei. Durch die Verknüpfung mit einer Normdatei erfolgt nicht nur die Disambiguierung und Identifikation der Entität, sondern es wird dadurch auch Interoperabilität zu anderen Systemen hergestellt, in denen die gleiche Normdatei benutzt wird, z. B. die Suche nach der Hauptstadt Berlin in verschiedenen Datenbanken bzw. Portalen. Die Entitätenverknüpfung (Named Entity Linking, NEL) hat zudem den Vorteil, dass die Normdateien oftmals Relationen zwischen Entitäten enthalten, sodass Dokumente, in denen Named Entities erkannt wurden, zusätzlich auch im Kontext einer größeren Netzwerkstruktur von Entitäten verortet und suchbar gemacht werden können
  15. Late, E.; Kumpulainen, S.: Interacting with digitised historical newspapers : understanding the use of digital surrogates as primary sources (2022) 0.02 
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    Theme
    Elektronische Dokumente
  16. Koch, C.: Was ist Bewusstsein? (2020) 0.02 
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    Date
    17. 1.2020 22:15:11
  17. Wagner, E.: Über Impfstoffe zur digitalen Identität? (2020) 0.02 
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  18. Engel, B.: Corona-Gesundheitszertifikat als Exitstrategie (2020) 0.02 
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  19. Arndt, O.: Totale Telematik (2020) 0.02 
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  20. Arndt, O.: Erosion der bürgerlichen Freiheiten (2020) 0.02 
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Authors

Languages

  • e 72
  • d 35

Types

  • el 20
  • p 1
  • More… Less…

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