Search (2 results, page 1 of 1)

0.0046326383 = product of:
  0.02316319 = sum of:
    0.02316319 = weight(_text_:den in 373) [ClassicSimilarity], result of:
      0.02316319 = score(doc=373,freq=4.0), product of:
        0.10344325 = queryWeight, product of:
          2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
          0.036090754 = queryNorm
        0.22392172 = fieldWeight in 373, product of:
          2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
            4.0 = termFreq=4.0
          2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
          0.0390625 = fieldNorm(doc=373)
  0.2 = coord(1/5)

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

0.003930924 = product of:
  0.01965462 = sum of:
    0.01965462 = weight(_text_:den in 47) [ClassicSimilarity], result of:
      0.01965462 = score(doc=47,freq=2.0), product of:
        0.10344325 = queryWeight, product of:
          2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
          0.036090754 = queryNorm
        0.19000389 = fieldWeight in 47, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=47)
  0.2 = coord(1/5)

Abstract

Die Digitalisierung des kulturellen Erbes in Bibliotheken, Archiven und Museen hat in den letzten Jahrzehnten eine rasant zunehmende Verfügbarkeit kultureller Inhalte im Web bewirkt - so hat die Staatsbibliothek zu Berlin - Preußischer Kulturbesitz (SBB-PK) rund 170.000 Werke (Bücher, Zeitschriften, Zeitungen, Karten, Notenschriften etc.) aus ihrem reichhaltigen Bestand digitalisiert und über ein eigenes Online-Portal bereitgestellt (Stand Mai 2020). Noch deutlicher wird die immense Menge der durch die Digitalisierung entstandenen digitalen Kulturobjekte beim Blick auf die von Aggregatoren gebildeten Sammlungen - so beinhaltet die Deutsche Digitale Bibliothek etwa 33 Millionen Nachweise für Digitalisate aus Kultureinrichtungen (Stand Mai 2020), die europäische digitale Bibliothek Europeana weist knapp 60 Millionen digitalisierte Kulturobjekte nach (Stand Mai 2020).