Search (3 results, page 1 of 1)

  • × author_ss:"Panyr, J."
  • × theme_ss:"Automatisches Indexieren"
  1. Panyr, J.: Vektorraum-Modell und Clusteranalyse in Information-Retrieval-Systemen (1987) 0.04
    0.044476297 = product of:
      0.13342889 = sum of:
        0.035534237 = weight(_text_:und in 2322) [ClassicSimilarity], result of:
          0.035534237 = score(doc=2322,freq=6.0), product of:
            0.104724824 = queryWeight, product of:
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.04725067 = queryNorm
            0.33931053 = fieldWeight in 2322, product of:
              2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
                6.0 = termFreq=6.0
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.0625 = fieldNorm(doc=2322)
        0.097894646 = weight(_text_:anwendung in 2322) [ClassicSimilarity], result of:
          0.097894646 = score(doc=2322,freq=2.0), product of:
            0.22876309 = queryWeight, product of:
              4.8414783 = idf(docFreq=948, maxDocs=44218)
              0.04725067 = queryNorm
            0.42793027 = fieldWeight in 2322, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              4.8414783 = idf(docFreq=948, maxDocs=44218)
              0.0625 = fieldNorm(doc=2322)
      0.33333334 = coord(2/6)
    
    Abstract
    Ausgehend von theoretischen Indexierungsansätzen wird das klassische Vektorraum-Modell für automatische Indexierung (mit dem Trennschärfen-Modell) erläutert. Das Clustering in Information-Retrieval-Systemem wird als eine natürliche logische Folge aus diesem Modell aufgefaßt und in allen seinen Ausprägungen (d.h. als Dokumenten-, Term- oder Dokumenten- und Termklassifikation) behandelt. Anschließend werden die Suchstrategien in vorklassifizierten Dokumentenbeständen (Clustersuche) detailliert beschrieben. Zum Schluß wird noch die sinnvolle Anwendung der Clusteranalyse in Information-Retrieval-Systemen kurz diskutiert
  2. Panyr, J.: Automatische Indexierung und Klassifikation (1983) 0.01
    0.008375499 = product of:
      0.050252996 = sum of:
        0.050252996 = weight(_text_:und in 7692) [ClassicSimilarity], result of:
          0.050252996 = score(doc=7692,freq=12.0), product of:
            0.104724824 = queryWeight, product of:
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.04725067 = queryNorm
            0.47985753 = fieldWeight in 7692, product of:
              3.4641016 = tf(freq=12.0), with freq of:
                12.0 = termFreq=12.0
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.0625 = fieldNorm(doc=7692)
      0.16666667 = coord(1/6)
    
    Abstract
    Im Beitrag wird zunächst eine terminologische Klärung und Gliederung für drei Indexierungsmethoden und weitere Begriffe, die Konsistenzprobleme bei intellektueller Indexierung betreffen, unternommen. Zur automatichen Indexierung werden Extraktionsmethoden erläutert und zur Automatischen Klassifikation (Clustering) und Indexierung zwei Anwendungen vorgestellt. Eine enge Kooperation zwischen den Befürwortern der intellektuellen und den Entwicklern von automatischen Indexierungsverfahren wird empfohlen
  3. Panyr, J.: STEINADLER: ein Verfahren zur automatischen Deskribierung und zur automatischen thematischen Klassifikation (1978) 0.01
    0.006838567 = product of:
      0.0410314 = sum of:
        0.0410314 = weight(_text_:und in 5169) [ClassicSimilarity], result of:
          0.0410314 = score(doc=5169,freq=2.0), product of:
            0.104724824 = queryWeight, product of:
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.04725067 = queryNorm
            0.39180204 = fieldWeight in 5169, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
              0.125 = fieldNorm(doc=5169)
      0.16666667 = coord(1/6)