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Source

http://www.gerhard.de/info/Dokumente/Bericht/bericht.pdf

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Abstract

Über die letzten Jahrzehnte ist die Menge digitaler Publikationen exponentiell angestiegen. Doch die digitalen Bestände sind durch die schleichende Obsoletheit von Datenformaten, Software und Hardware bedroht. Aber auch die zunehmende Komplexität neuerer Dokumente und zugehöriger Abspielumgebungen stellt ein Problem dar. Das Thema der Langzeitarchivierung wurde lange vernachlässigt, rückt aber zunehmend ins Bewusstsein der Verantwortlichen und der Öffentlichkeit, nicht zuletzt wegen spektakulärer Datenverluste. Ziel dieser Studie ist es, Grundlagen und Bausteine für eine technische Lösung zu entwickeln und deren Einbettung in die Aufgabenbereiche einer Archivierungsorganisation aufzuzeigen. Es fehlt eine systematische Herangehensweise zum Aufbau technischen Wissens, die der Heterogenität und Komplexität sowie der bereits vorhandenen Obsoletheit in der Welt des digitalen Publizierens gerecht wird. In einem ersten Schritt entwickeln wir deshalb ein Modell, das sich spezifisch den technischen Aspekten digitaler Objekte widmet. Dieses Modell erlaubt es, digitale Objekte bezüglich der Archivierungsaspekte zu charakterisieren und zu klassifizieren sowie technische Grundlagen präzise zuzuordnen. Auf dieser Basis können u. a. systematisch modulare Metadatenschemata gewonnen werden, die den Langzeiterhalt gezielt unterstützen. Das Modell liefert außerdem einen Beitrag zur Formulierung von zugehörigen Ontologien. Des Weiteren fördern die Modularität der Metadatenschemata und die einheitliche Begrifflichkeit einer Ontologie die Föderation und Kooperation von Archivierungsorganisationen und -systemen. Die Abstützung auf das entwickelte Modell systematisiert in einem weiteren Schritt die Herleitung von technisch orientierten Prozessen zur Erfüllung von Archivierungsaufgaben. Der Entwicklung eines eigenen Modells liegt die Einschätzung zu Grunde, dass Referenzmodelle, wie OAIS (Open Archival Information System), zwar eine geeignete Ausgangsbasis auf konzeptioneller Ebene bieten, aber sie sind zu generell und beschreiben vor- oder nachgelagerte Prozesse nur als Schnittstelle. Die aus dem Modell hergeleiteten Lösungsansätze sind zunächst unabhängig von einer konkreten Realisierung. Als Beitrag zur Umsetzung wird in einem eigenen Abschnitt der Einsatz von Datenbankmanagementsystemen (DBMS) als Implementierungsbasis ausführlich diskutiert.

Theme

Elektronische Dokumente

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Abstract

SummIt-BMT (Summarize It in Bone Marrow Transplantation) - das Zielsystem des Projektes - soll Ärzten in der Knochenmarktransplantation durch kognitiv fundiertes Zusammenfassen (Endres-Niggemeyer, 1998) aus dem WWW eine schnelle Informationsaufnahme ermöglichen. Im bmbffinanzierten Teilprojekt, über das hier zu berichten ist, liegt der Schwerpunkt auf den klinischen Fragestellungen. SummIt-BMT hat als zentrale Komponente eine KMT-Ontologie. Den Systemablauf veranschaulicht Abb. 1: Benutzer geben ihren Informationsbedarf in ein strukturiertes Szenario ein. Sie ziehen dazu Begriffe aus der Ontologie heran. Aus dem Szenario werden Fragen an Suchmaschinen abgeleitet. Die Summit-BMT-Metasuchmaschine stößt Google an und sucht in Medline, der zentralen Literaturdatenbank der Medizin. Das Suchergebnis wird aufbereitet. Dabei werden Links zu Volltexten verfolgt und die Volltexte besorgt. Die beschafften Dokumente werden mit einem Schlüsselwortretrieval auf Passagen untersucht, in denen sich Suchkonzepte aus der Frage / Ontologie häufen. Diese Passagen werden zum Zusammenfassen vorgeschlagen. In ihnen werden die Aussagen syntaktisch analysiert. Die Systemagenten untersuchen sie. Lassen Aussagen sich mit einer semantischen Relation an die Frage anbinden, tragen also zur deren Beantwortung bei, werden sie in die Zusammenfassung aufgenommen, es sei denn, andere Agenten machen Hinderungsgründe geltend, z.B. Redundanz. Das Ergebnis der Zusammenfassung wird in das Frage/Antwort-Szenario integriert. Präsentiert werden Exzerpte aus den Quelldokumenten. Mit einem Link vermitteln sie einen sofortigen Rückgriff auf die Quelle. SummIt-BMT ist zum nächsten Durchgang von Informationssuche und Zusammenfassung bereit, sobald der Benutzer dies wünscht.

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Date

13.12.2017 14:17:22

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Date

22. 3.2018 17:30:43