Search (9 results, page 1 of 1)

  • × type_ss:"x"
  • × theme_ss:"Automatisches Klassifizieren"
  1. Jersek, T.: Automatische DDC-Klassifizierung mit Lingo : Vorgehensweise und Ergebnisse (2012) 0.03 
    0.028775819 = product of:
  0.086327456 = sum of:
    0.0410314 = weight(_text_:und in 122) [ClassicSimilarity], result of:
      0.0410314 = score(doc=122,freq=8.0), product of:
        0.104724824 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.04725067 = queryNorm
        0.39180204 = fieldWeight in 122, product of:
          2.828427 = tf(freq=8.0), with freq of:
            8.0 = termFreq=8.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.0625 = fieldNorm(doc=122)
    0.045296054 = weight(_text_:des in 122) [ClassicSimilarity], result of:
      0.045296054 = score(doc=122,freq=4.0), product of:
        0.13085164 = queryWeight, product of:
          2.7693076 = idf(docFreq=7536, maxDocs=44218)
          0.04725067 = queryNorm
        0.34616345 = fieldWeight in 122, product of:
          2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
            4.0 = termFreq=4.0
          2.7693076 = idf(docFreq=7536, maxDocs=44218)
          0.0625 = fieldNorm(doc=122)
  0.33333334 = coord(2/6)
    Abstract
    Die Arbeit befasst sich mit der Realisierung und der Durchführung einer automatischen DDCKlassifizierung durch das Indexierungssystem Lingo. Dies geschieht durch die Einbeziehung von Relationen des DFG-Projektes CrissCross, anhand derer Lingo bibliographische Titeldatensätze automatisch klassifiziert. Der dabei verwendete Ansatz wird mit dem üblichen methodischen Vorgehen bei automatischen Klassifizierungssystemen verglichen. Das Klassifizierungsverfahren wird daraufhin anhand einer Testkollektion von bibliographischen Titeldatensätzen der Deutschen Nationalbibliothek (DNB) getestet. Es folgt eine Diskussion der Ergebnisse und eine Bewertung des Klassifizierungssystems.
    Content
    Diplomarbeit, Studiengang Bibliothekswesen, Fakultät für Informations- und Kommunikationswissenschaften, Fachhochschule Köln.
  2. Sommer, M.: Automatische Generierung von DDC-Notationen für Hochschulveröffentlichungen (2012) 0.03 
    0.025830805 = product of:
  0.077492416 = sum of:
    0.043520372 = weight(_text_:und in 587) [ClassicSimilarity], result of:
      0.043520372 = score(doc=587,freq=16.0), product of:
        0.104724824 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.04725067 = queryNorm
        0.41556883 = fieldWeight in 587, product of:
          4.0 = tf(freq=16.0), with freq of:
            16.0 = termFreq=16.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=587)
    0.03397204 = weight(_text_:des in 587) [ClassicSimilarity], result of:
      0.03397204 = score(doc=587,freq=4.0), product of:
        0.13085164 = queryWeight, product of:
          2.7693076 = idf(docFreq=7536, maxDocs=44218)
          0.04725067 = queryNorm
        0.25962257 = fieldWeight in 587, product of:
          2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
            4.0 = termFreq=4.0
          2.7693076 = idf(docFreq=7536, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=587)
  0.33333334 = coord(2/6)
    Abstract
    Das Thema dieser Bachelorarbeit ist die automatische Generierung von Notationen der Dewey-Dezimalklassifikation für Metadaten. Die Metadaten sind im Dublin-Core-Format und stammen vom Server für wissenschaftliche Schriften der Hochschule Hannover. Zu Beginn erfolgt eine allgemeine Einführung über die Methoden und Hauptanwendungsbereiche des automatischen Klassifizierens. Danach werden die Dewey-Dezimalklassifikation und der Prozess der Metadatengewinnung beschrieben. Der theoretische Teil endet mit der Beschreibung von zwei Projekten. In dem ersten Projekt wurde ebenfalls versucht Metadaten mit Notationen der Dewey-Dezimalklassifikation anzureichern. Das Ergebnis des zweiten Projekts ist eine Konkordanz zwischen der Schlagwortnormdatei und der Dewey-Dezimalklassifikation. Diese Konkordanz wurde im praktischen Teil dieser Arbeit dazu benutzt um automatisch Notationen der Dewey-Dezimalklassifikation zu vergeben.
    Content
    Vgl. unter: http://opus.bsz-bw.de/fhhv/volltexte/2012/397/pdf/Bachelorarbeit_final_Korrektur01.pdf. Bachelorarbeit, Hochschule Hannover, Fakultät III - Medien, Information und Design, Abteilung Information und Kommunikation, Studiengang Informationsmanagement
    Imprint
    Hannover : Hochschule Hannover, Fakultät III - Medien, Information und Design, Abteilung Information und Kommunikation
  3. Wille, J.: Automatisches Klassifizieren bibliographischer Beschreibungsdaten : Vorgehensweise und Ergebnisse (2006) 0.03 
    0.02517884 = product of:
  0.07553652 = sum of:
    0.035902474 = weight(_text_:und in 6090) [ClassicSimilarity], result of:
      0.035902474 = score(doc=6090,freq=8.0), product of:
        0.104724824 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.04725067 = queryNorm
        0.34282678 = fieldWeight in 6090, product of:
          2.828427 = tf(freq=8.0), with freq of:
            8.0 = termFreq=8.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.0546875 = fieldNorm(doc=6090)
    0.03963405 = weight(_text_:des in 6090) [ClassicSimilarity], result of:
      0.03963405 = score(doc=6090,freq=4.0), product of:
        0.13085164 = queryWeight, product of:
          2.7693076 = idf(docFreq=7536, maxDocs=44218)
          0.04725067 = queryNorm
        0.302893 = fieldWeight in 6090, product of:
          2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
            4.0 = termFreq=4.0
          2.7693076 = idf(docFreq=7536, maxDocs=44218)
          0.0546875 = fieldNorm(doc=6090)
  0.33333334 = coord(2/6)
    Abstract
    Diese Arbeit befasst sich mit den praktischen Aspekten des Automatischen Klassifizierens bibliographischer Referenzdaten. Im Vordergrund steht die konkrete Vorgehensweise anhand des eigens zu diesem Zweck entwickelten Open Source-Programms COBRA "Classification Of Bibliographic Records, Automatic". Es werden die Rahmenbedingungen und Parameter f¨ur einen Einsatz im bibliothekarischen Umfeld geklärt. Schließlich erfolgt eine Auswertung von Klassifizierungsergebnissen am Beispiel sozialwissenschaftlicher Daten aus der Datenbank SOLIS.
    Content
    [Diplomarbeit Studiengang Bibliothekswesen Fakultät für Informations- und Kommunikationswissenschaften]
    Imprint
    Köln : Fakultät für Informations- und Kommunikationswissenschaften
  4. Krüger, C.: Evaluation des WWW-Suchdienstes GERHARD unter besonderer Beachtung automatischer Indexierung (1999) 0.03 
    0.02507343 = product of:
  0.07522029 = sum of:
    0.040547714 = weight(_text_:und in 1777) [ClassicSimilarity], result of:
      0.040547714 = score(doc=1777,freq=20.0), product of:
        0.104724824 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.04725067 = queryNorm
        0.3871834 = fieldWeight in 1777, product of:
          4.472136 = tf(freq=20.0), with freq of:
            20.0 = termFreq=20.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.0390625 = fieldNorm(doc=1777)
    0.03467257 = weight(_text_:des in 1777) [ClassicSimilarity], result of:
      0.03467257 = score(doc=1777,freq=6.0), product of:
        0.13085164 = queryWeight, product of:
          2.7693076 = idf(docFreq=7536, maxDocs=44218)
          0.04725067 = queryNorm
        0.2649762 = fieldWeight in 1777, product of:
          2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
            6.0 = termFreq=6.0
          2.7693076 = idf(docFreq=7536, maxDocs=44218)
          0.0390625 = fieldNorm(doc=1777)
  0.33333334 = coord(2/6)
    Abstract
    Die vorliegende Arbeit beinhaltet eine Beschreibung und Evaluation des WWW - Suchdienstes GERHARD (German Harvest Automated Retrieval and Directory). GERHARD ist ein Such- und Navigationssystem für das deutsche World Wide Web, weiches ausschließlich wissenschaftlich relevante Dokumente sammelt, und diese auf der Basis computerlinguistischer und statistischer Methoden automatisch mit Hilfe eines bibliothekarischen Klassifikationssystems klassifiziert. Mit dem DFG - Projekt GERHARD ist der Versuch unternommen worden, mit einem auf einem automatischen Klassifizierungsverfahren basierenden World Wide Web - Dienst eine Alternative zu herkömmlichen Methoden der Interneterschließung zu entwickeln. GERHARD ist im deutschsprachigen Raum das einzige Verzeichnis von Internetressourcen, dessen Erstellung und Aktualisierung vollständig automatisch (also maschinell) erfolgt. GERHARD beschränkt sich dabei auf den Nachweis von Dokumenten auf wissenschaftlichen WWW - Servern. Die Grundidee dabei war, kostenintensive intellektuelle Erschließung und Klassifizierung von lnternetseiten durch computerlinguistische und statistische Methoden zu ersetzen, um auf diese Weise die nachgewiesenen Internetressourcen automatisch auf das Vokabular eines bibliothekarischen Klassifikationssystems abzubilden. GERHARD steht für German Harvest Automated Retrieval and Directory. Die WWW - Adresse (URL) von GERHARD lautet: http://www.gerhard.de. Im Rahmen der vorliegenden Diplomarbeit soll eine Beschreibung des Dienstes mit besonderem Schwerpunkt auf dem zugrundeliegenden Indexierungs- bzw. Klassifizierungssystem erfolgen und anschließend mit Hilfe eines kleinen Retrievaltests die Effektivität von GERHARD überprüft werden.
    Footnote
    Diplomarbeit im Fach Inhaltliche Erschließung, Studiengang Informationsmanagement der FH Stuttgart - Hochschule für Bibliotheks- und Informationswesen
    Imprint
    Stuttgart : FH - Hochschule für Bibliotheks- und Informationswesen
  5. Hoffmann, R.: Entwicklung einer benutzerunterstützten automatisierten Klassifikation von Web - Dokumenten : Untersuchung gegenwärtiger Methoden zur automatisierten Dokumentklassifikation und Implementierung eines Prototyps zum verbesserten Information Retrieval für das xFIND System (2002) 0.02 
    0.024264961 = product of:
  0.072794884 = sum of:
    0.036985204 = weight(_text_:und in 4197) [ClassicSimilarity], result of:
      0.036985204 = score(doc=4197,freq=26.0), product of:
        0.104724824 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.04725067 = queryNorm
        0.3531656 = fieldWeight in 4197, product of:
          5.0990195 = tf(freq=26.0), with freq of:
            26.0 = termFreq=26.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.03125 = fieldNorm(doc=4197)
    0.035809677 = weight(_text_:des in 4197) [ClassicSimilarity], result of:
      0.035809677 = score(doc=4197,freq=10.0), product of:
        0.13085164 = queryWeight, product of:
          2.7693076 = idf(docFreq=7536, maxDocs=44218)
          0.04725067 = queryNorm
        0.27366623 = fieldWeight in 4197, product of:
          3.1622777 = tf(freq=10.0), with freq of:
            10.0 = termFreq=10.0
          2.7693076 = idf(docFreq=7536, maxDocs=44218)
          0.03125 = fieldNorm(doc=4197)
  0.33333334 = coord(2/6)
    Abstract
    Das unüberschaubare und permanent wachsende Angebot von Informationen im Internet ermöglicht es den Menschen nicht mehr, dieses inhaltlich zu erfassen oder gezielt nach Informationen zu suchen. Einen Lösungsweg zur verbesserten Informationsauffindung stellt hierbei die Kategorisierung bzw. Klassifikation der Informationen auf Basis ihres thematischen Inhaltes dar. Diese thematische Klassifikation kann sowohl anhand manueller (intellektueller) Methoden als auch durch automatisierte Verfahren erfolgen. Doch beide Ansätze für sich konnten die an sie gestellten Erwartungen bis zum heutigen Tag nur unzureichend erfüllen. Im Rahmen dieser Arbeit soll daher der naheliegende Ansatz, die beiden Methoden sinnvoll zu verknüpfen, untersucht werden. Im ersten Teil dieser Arbeit, dem Untersuchungsbereich, wird einleitend das Problem des Informationsüberangebots in unserer Gesellschaft erläutert und gezeigt, dass die Kategorisierung bzw. Klassifikation dieser Informationen speziell im Internet sinnvoll erscheint. Die prinzipiellen Möglichkeiten der Themenzuordnung von Dokumenten zur Verbesserung der Wissensverwaltung und Wissensauffindung werden beschrieben. Dabei werden unter anderem verschiedene Klassifikationsschemata, Topic Maps und semantische Netze vorgestellt. Schwerpunkt des Untersuchungsbereiches ist die Beschreibung automatisierter Methoden zur Themenzuordnung. Neben einem Überblick über die gebräuchlichsten Klassifikations-Algorithmen werden sowohl am Markt existierende Systeme sowie Forschungsansätze und frei verfügbare Module zur automatischen Klassifikation vorgestellt. Berücksichtigt werden auch Systeme, die zumindest teilweise den erwähnten Ansatz der Kombination von manuellen und automatischen Methoden unterstützen. Auch die in Zusammenhang mit der Klassifikation von Dokumenten im Internet auftretenden Probleme werden aufgezeigt. Die im Untersuchungsbereich gewonnenen Erkenntnisse fließen in die Entwicklung eines Moduls zur benutzerunterstützten, automatischen Dokumentklassifikation im Rahmen des xFIND Systems (extended Framework for Information Discovery) ein. Dieses an der technischen Universität Graz konzipierte Framework stellt die Basis für eine Vielzahl neuer Ideen zur Verbesserung des Information Retrieval dar. Der im Gestaltungsbereich entwickelte Lösungsansatz sieht zunächst die Verwendung bereits im System vorhandener, manuell klassifizierter Dokumente, Server oder Serverbereiche als Grundlage für die automatische Klassifikation vor. Nach erfolgter automatischer Klassifikation können in einem nächsten Schritt dann Autoren und Administratoren die Ergebnisse im Rahmen einer Benutzerunterstützung anpassen. Dabei kann das kollektive Benutzerverhalten durch die Möglichkeit eines Votings - mittels Zustimmung bzw. Ablehnung der Klassifikationsergebnisse - Einfluss finden. Das Wissen von Fachexperten und Benutzern trägt somit letztendlich zur Verbesserung der automatischen Klassifikation bei. Im Gestaltungsbereich werden die grundlegenden Konzepte, der Aufbau und die Funktionsweise des entwickelten Moduls beschrieben, sowie eine Reihe von Vorschlägen und Ideen zur Weiterentwicklung der benutzerunterstützten automatischen Dokumentklassifikation präsentiert.
    Footnote
    Diplomarbeit an der Technischen Universität Graz, Institut für Informationsverarbeitung und Computerunterstützte neue Medien (IICM)
    Imprint
    Graz : Technischen Universität, Institut für Informationsverarbeitung und Computerunterstützte neue Medien (IICM)
  6. Pfeffer, M.: Automatische Vergabe von RVK-Notationen anhand von bibliografischen Daten mittels fallbasiertem Schließen (2007) 0.02 
    0.022752589 = product of:
  0.068257764 = sum of:
    0.026650677 = weight(_text_:und in 558) [ClassicSimilarity], result of:
      0.026650677 = score(doc=558,freq=6.0), product of:
        0.104724824 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.04725067 = queryNorm
        0.2544829 = fieldWeight in 558, product of:
          2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
            6.0 = termFreq=6.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=558)
    0.04160709 = weight(_text_:des in 558) [ClassicSimilarity], result of:
      0.04160709 = score(doc=558,freq=6.0), product of:
        0.13085164 = queryWeight, product of:
          2.7693076 = idf(docFreq=7536, maxDocs=44218)
          0.04725067 = queryNorm
        0.31797147 = fieldWeight in 558, product of:
          2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
            6.0 = termFreq=6.0
          2.7693076 = idf(docFreq=7536, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=558)
  0.33333334 = coord(2/6)
    Abstract
    Klassifikation von bibliografischen Einheiten ist für einen systematischen Zugang zu den Beständen einer Bibliothek und deren Aufstellung unumgänglich. Bislang wurde diese Aufgabe von Fachexperten manuell erledigt, sei es individuell nach einer selbst entwickelten Systematik oder kooperativ nach einer gemeinsamen Systematik. In dieser Arbeit wird ein Verfahren zur Automatisierung des Klassifikationsvorgangs vorgestellt. Dabei kommt das Verfahren des fallbasierten Schließens zum Einsatz, das im Kontext der Forschung zur künstlichen Intelligenz entwickelt wurde. Das Verfahren liefert für jedes Werk, für das bibliografische Daten vorliegen, eine oder mehrere mögliche Klassifikationen. In Experimenten werden die Ergebnisse der automatischen Klassifikation mit der durch Fachexperten verglichen. Diese Experimente belegen die hohe Qualität der automatischen Klassifikation und dass das Verfahren geeignet ist, Fachexperten bei der Klassifikationsarbeit signifikant zu entlasten. Auch die nahezu vollständige Resystematisierung eines Bibliothekskataloges ist - mit gewissen Abstrichen - möglich.
    Content
    Masterarbeit im Rahmen des postgradualen Fernstudiums Master of Arts (Library and Information Science)
    Imprint
    Berlin : Humboldt-Universität / Institut für Bibliotheks- und Informationswissenschaft
  7. Helmbrecht-Schaar, A.: Entwicklung eines Verfahrens der automatischen Klassifizierung für Textdokumente aus dem Fachbereich Informatik mithilfe eines fachspezifischen Klassifikationssystems (2007) 0.02 
    0.018265136 = product of:
  0.054795407 = sum of:
    0.030773548 = weight(_text_:und in 1410) [ClassicSimilarity], result of:
      0.030773548 = score(doc=1410,freq=8.0), product of:
        0.104724824 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.04725067 = queryNorm
        0.29385152 = fieldWeight in 1410, product of:
          2.828427 = tf(freq=8.0), with freq of:
            8.0 = termFreq=8.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=1410)
    0.02402186 = weight(_text_:des in 1410) [ClassicSimilarity], result of:
      0.02402186 = score(doc=1410,freq=2.0), product of:
        0.13085164 = queryWeight, product of:
          2.7693076 = idf(docFreq=7536, maxDocs=44218)
          0.04725067 = queryNorm
        0.18358089 = fieldWeight in 1410, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          2.7693076 = idf(docFreq=7536, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=1410)
  0.33333334 = coord(2/6)
    Abstract
    In der vorliegenden Arbeit werden die Möglichkeiten für eine Automatisierung des Klassifizierens von Online Dokumenten evaluiert und ein mögliches Verfahren prototypisch implementiert. Dabei werden Verfahren der Terminologieextraktion angewandt, um die Sinnträger der Texte zu ermitteln. Klassifikationen, die im Allg. nur wenige weiterführende Informationen enthalten, sollen über einen Mapping Mechanismus auf die das Dokument beschreibenden Terme angewandt werden. Im Ansatz wird bereits sichtbar, dass es keine rein automatische Klassifikation geben kann, da es immer einen Bruch zwischen den intellektuell erstellten Klassifikationen und den aus den Texten generierten Informationen geben wird. Es wird ein semiautomatisches Verfahren vorgestellt, das durch Anwenderaktionen lernt und zu einer sukzessiven Automatisierung führen kann. Die Ergebnisse der semiautomatischen Klassifizierung werden mit denen einer manuellen verglichen. Im Anschluss wird ein Ausblick auf Möglichkeiten und Grenzen der automatischen Klassifikation gegeben.
  8. Oberhauser, O.: Automatisches Klassifizieren : Verfahren zur Erschließung elektronischer Dokumente (2004) 0.02 
    0.017182937 = product of:
  0.05154881 = sum of:
    0.035534237 = weight(_text_:und in 2487) [ClassicSimilarity], result of:
      0.035534237 = score(doc=2487,freq=24.0), product of:
        0.104724824 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.04725067 = queryNorm
        0.33931053 = fieldWeight in 2487, product of:
          4.8989797 = tf(freq=24.0), with freq of:
            24.0 = termFreq=24.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.03125 = fieldNorm(doc=2487)
    0.016014574 = weight(_text_:des in 2487) [ClassicSimilarity], result of:
      0.016014574 = score(doc=2487,freq=2.0), product of:
        0.13085164 = queryWeight, product of:
          2.7693076 = idf(docFreq=7536, maxDocs=44218)
          0.04725067 = queryNorm
        0.12238726 = fieldWeight in 2487, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          2.7693076 = idf(docFreq=7536, maxDocs=44218)
          0.03125 = fieldNorm(doc=2487)
  0.33333334 = coord(2/6)
    Abstract
    Automatisches Klassifizieren von Textdokumenten bedeutet die maschinelle Zuordnung jeweils einer oder mehrerer Notationen eines vorgegebenen Klassifikationssystems zu natürlich-sprachlichen Texten mithilfe eines geeigneten Algorithmus. In der vorliegenden Arbeit wird in Form einer umfassenden Literaturstudie ein aktueller Kenntnisstand zu den Ein-satzmöglichkeiten des automatischen Klassifizierens für die sachliche Erschliessung von elektronischen Dokumenten, insbesondere von Web-Ressourcen, erarbeitet. Dies betrifft zum einen den methodischen Aspekt und zum anderen die in relevanten Projekten und Anwendungen gewonnenen Erfahrungen. In methodischer Hinsicht gelten heute statistische Verfahren, die auf dem maschinellen Lernen basieren und auf der Grundlage bereits klassifizierter Beispieldokumente ein Modell - einen "Klassifikator" - erstellen, das zur Klassifizierung neuer Dokumente verwendet werden kann, als "state-of-the-art". Die vier in den 1990er Jahren an den Universitäten Lund, Wolverhampton und Oldenburg sowie bei OCLC (Dublin, OH) durchgeführten "grossen" Projekte zum automatischen Klassifizieren von Web-Ressourcen, die in dieser Arbeit ausführlich analysiert werden, arbeiteten allerdings noch mit einfacheren bzw. älteren methodischen Ansätzen. Diese Projekte bedeuten insbesondere aufgrund ihrer Verwendung etablierter bibliothekarischer Klassifikationssysteme einen wichtigen Erfahrungsgewinn, selbst wenn sie bisher nicht zu permanenten und qualitativ zufriedenstellenden Diensten für die Erschliessung elektronischer Ressourcen geführt haben. Die Analyse der weiteren einschlägigen Anwendungen und Projekte lässt erkennen, dass derzeit in den Bereichen Patent- und Mediendokumentation die aktivsten Bestrebungen bestehen, Systeme für die automatische klassifikatorische Erschliessung elektronischer Dokumente im laufenden operativen Betrieb einzusetzen. Dabei dominieren jedoch halbautomatische Systeme, die menschliche Bearbeiter durch Klassifizierungsvorschläge unterstützen, da die gegenwärtig erreichbare Klassifizierungsgüte für eine Vollautomatisierung meist noch nicht ausreicht. Weitere interessante Anwendungen und Projekte finden sich im Bereich von Web-Portalen, Suchmaschinen und (kommerziellen) Informationsdiensten, während sich etwa im Bibliothekswesen kaum nennenswertes Interesse an einer automatischen Klassifizierung von Büchern bzw. bibliographischen Datensätzen registrieren lässt. Die Studie schliesst mit einer Diskussion der wichtigsten Projekte und Anwendungen sowie einiger im Zusammenhang mit dem automatischen Klassifizieren relevanter Fragestellungen und Themen.
    Footnote
    Master's Thesis Zusatzstudiengang Bibliotheks- und Informationswissenschaft
  9. Walther, R.: Möglichkeiten und Grenzen automatischer Klassifikationen von Web-Dokumenten (2001) 0.01 
    0.007915752 = product of:
  0.04749451 = sum of:
    0.04749451 = weight(_text_:und in 1562) [ClassicSimilarity], result of:
      0.04749451 = score(doc=1562,freq=14.0), product of:
        0.104724824 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.04725067 = queryNorm
        0.4535172 = fieldWeight in 1562, product of:
          3.7416575 = tf(freq=14.0), with freq of:
            14.0 = termFreq=14.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.0546875 = fieldNorm(doc=1562)
  0.16666667 = coord(1/6)
    Abstract
    Automatische Klassifikationen von Web- und andern Textdokumenten ermöglichen es, betriebsinterne und externe Informationen geordnet zugänglich zu machen. Die Forschung zur automatischen Klassifikation hat sich in den letzten Jahren intensiviert. Das Resultat sind verschiedenen Methoden, die heute in der Praxis einzeln oder kombiniert für die Klassifikation im Einsatz sind. In der vorliegenden Lizenziatsarbeit werden neben allgemeinen Grundsätzen einige Methoden zur automatischen Klassifikation genauer betrachtet und ihre Möglichkeiten und Grenzen erörtert. Daneben erfolgt die Präsentation der Resultate aus einer Umfrage bei Anbieterrfirmen von Softwarelösungen zur automatische Klassifikation von Text-Dokumenten. Die Ausführungen dienen der myax internet AG als Basis, ein eigenes Klassifikations-Produkt zu entwickeln
    Footnote
    Lizenziatsarbeit an der Rechts- und Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät der Universität Bern, Institut für Wirtschaftsinformatik (Prof. G. Knolmayer)
    Imprint
    Bern : Rechts- und Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät

Authors

Years

Themes