Search (69 results, page 1 of 4)

  • × theme_ss:"Automatisches Klassifizieren"
  1. Hotho, A.; Bloehdorn, S.: Data Mining 2004 : Text classification by boosting weak learners based on terms and concepts (2004) 0.03 
    0.026840514 = product of:
  0.067101285 = sum of:
    0.057321683 = product of:
      0.17196505 = sum of:
        0.17196505 = weight(_text_:3a in 562) [ClassicSimilarity], result of:
          0.17196505 = score(doc=562,freq=2.0), product of:
            0.30597782 = queryWeight, product of:
              8.478011 = idf(docFreq=24, maxDocs=44218)
              0.036090754 = queryNorm
            0.56201804 = fieldWeight in 562, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              8.478011 = idf(docFreq=24, maxDocs=44218)
              0.046875 = fieldNorm(doc=562)
      0.33333334 = coord(1/3)
    0.009779599 = product of:
      0.029338794 = sum of:
        0.029338794 = weight(_text_:22 in 562) [ClassicSimilarity], result of:
          0.029338794 = score(doc=562,freq=2.0), product of:
            0.12638368 = queryWeight, product of:
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.036090754 = queryNorm
            0.23214069 = fieldWeight in 562, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.046875 = fieldNorm(doc=562)
      0.33333334 = coord(1/3)
  0.4 = coord(2/5)
    Content
    Vgl.: http://www.google.de/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=1&cad=rja&ved=0CEAQFjAA&url=http%3A%2F%2Fciteseerx.ist.psu.edu%2Fviewdoc%2Fdownload%3Fdoi%3D10.1.1.91.4940%26rep%3Drep1%26type%3Dpdf&ei=dOXrUMeIDYHDtQahsIGACg&usg=AFQjCNHFWVh6gNPvnOrOS9R3rkrXCNVD-A&sig2=5I2F5evRfMnsttSgFF9g7Q&bvm=bv.1357316858,d.Yms.
    Date
    8. 1.2013 10:22:32
  2. Oberhauser, O.: Automatisches Klassifizieren : Entwicklungsstand - Methodik - Anwendungsbereiche (2005) 0.02 
    0.017123045 = product of:
  0.042807613 = sum of:
    0.005278952 = product of:
      0.015836855 = sum of:
        0.015836855 = weight(_text_:f in 38) [ClassicSimilarity], result of:
          0.015836855 = score(doc=38,freq=2.0), product of:
            0.14385001 = queryWeight, product of:
              3.985786 = idf(docFreq=2232, maxDocs=44218)
              0.036090754 = queryNorm
            0.110092826 = fieldWeight in 38, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.985786 = idf(docFreq=2232, maxDocs=44218)
              0.01953125 = fieldNorm(doc=38)
      0.33333334 = coord(1/3)
    0.03752866 = weight(_text_:den in 38) [ClassicSimilarity], result of:
      0.03752866 = score(doc=38,freq=42.0), product of:
        0.10344325 = queryWeight, product of:
          2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
          0.036090754 = queryNorm
        0.36279467 = fieldWeight in 38, product of:
          6.4807405 = tf(freq=42.0), with freq of:
            42.0 = termFreq=42.0
          2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
          0.01953125 = fieldNorm(doc=38)
  0.4 = coord(2/5)
    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
    Rez. in: VÖB-Mitteilungen 58(2005) H.3, S.102-104 (R.F. Müller); ZfBB 53(2006) H.5, S.282-283 (L. Svensson): "Das Sammeln und Verzeichnen elektronischer Ressourcen gehört in wissenschaftlichen Bibliotheken längst zum Alltag. Parallel dazu kündigt sich ein Paradigmenwechsel bei den Findmitteln an: Um einen effizienten und benutzerorientierten Zugang zu den gemischten Kollektionen bieten zu können, experimentieren einige bibliothekarische Diensteanbieter wie z. B. das hbz (http://suchen.hbz-nrw.de/dreilaender/), die Bibliothek der North Carolina State University (www.lib.ncsu.edu/) und demnächst vascoda (www.vascoda.de/) und der Librarians-Internet Index (www.lii.org/) zunehmend mit Suchmaschinentechnologie. Dabei wird angestrebt, nicht nur einen vollinvertierten Suchindex anzubieten, sondern auch das Browsing durch eine hierarchisch geordnete Klassifikation. Von den Daten in den deutschen Verbunddatenbanken ist jedoch nur ein kleiner Teil schon klassifikatorisch erschlossen. Fremddaten aus dem angloamerikanischen Bereich sind oft mit LCC und/oder DDC erschlossen, wobei die Library of Congress sich bei der DDCErschließung auf Titel, die hauptsächlich für die Public Libraries interessant sind, konzentriert. Die Deutsche Nationalbibliothek wird ab 2007 Printmedien und Hochschulschriften flächendeckend mit DDC erschließen. Es ist aber schon offensichtlich, dass v. a. im Bereich der elektronischen Publikationen die anfallenden Dokumentenmengen mit immer knapperen Personalressourcen nicht intellektuell erschlossen werden können, sondern dass neue Verfahren entwickelt werden müssen. Hier kommt Oberhausers Buch gerade richtig. Seit Anfang der 1990er Jahre sind mehrere Projekte zum Thema automatisches Klassifizieren durchgeführt worden. Wer sich in diese Thematik einarbeiten wollte oder sich für die Ergebnisse der größeren Projekte interessierte, konnte bislang auf keine Überblicksdarstellung zurückgreifen, sondern war auf eine Vielzahl von Einzeluntersuchungen sowie die Projektdokumentationen angewiesen. Oberhausers Darstellung, die auf einer Fülle von publizierter und grauer Literatur fußt, schließt diese Lücke. Das selbst gesetzte Ziel, einen guten Überblick über den momentanen Kenntnisstand und die Ergebnisse der einschlägigen Projekte verständlich zu vermitteln, erfüllt der Autor mit Bravour. Dabei ist anzumerken, dass er ein bibliothekarisches Grundwissen und mindestens grundlegende Kenntnisse über informationswissenschaftliche Grundbegriffe und Fragestellungen voraussetzt, wobei hier für den Einsteiger einige Hinweise auf einführende Darstellungen wünschenswert gewesen wären.
    Zum Inhalt Auf einen kurzen einleitenden Abschnitt folgt eine Einführung in die grundlegende Methodik des automatischen Klassifizierens. Oberhauser erklärt hier Begriffe wie Einfach- und Mehrfachklassifizierung, Klassen- und Dokumentzentrierung, und geht danach auf die hauptsächlichen Anwendungen der automatischen Klassifikation von Textdokumenten, maschinelle Lernverfahren und Techniken der Dimensionsreduktion bei der Indexierung ein. Zwei weitere Unterkapitel sind der Erstellung von Klassifikatoren und den Methoden für deren Auswertung gewidmet. Das Kapitel wird abgerundet von einer kurzen Auflistung einiger Softwareprodukte für automatisches Klassifizieren, die sowohl kommerzielle Software, als auch Projekte aus dem Open-Source-Bereich umfasst. Der Hauptteil des Buches ist den großen Projekten zur automatischen Erschließung von Webdokumenten gewidmet, die von OCLC (Scorpion) sowie an den Universitäten Lund (Nordic WAIS/WWW, DESIRE II), Wolverhampton (WWLib-TOS, WWLib-TNG, Old ACE, ACE) und Oldenburg (GERHARD, GERHARD II) durchgeführt worden sind. Der Autor beschreibt hier sehr detailliert - wobei der Detailliertheitsgrad unterschiedlich ist, je nachdem, was aus der Projektdokumentation geschlossen werden kann - die jeweilige Zielsetzung des Projektes, die verwendete Klassifikation, die methodische Vorgehensweise sowie die Evaluierungsmethoden und -ergebnisse. Sofern Querverweise zu anderen Projekten bestehen, werden auch diese besprochen. Der Verfasser geht hier sehr genau auf wichtige Aspekte wie Vokabularbildung, Textaufbereitung und Gewichtung ein, so dass der Leser eine gute Vorstellung von den Ansätzen und der möglichen Weiterentwicklung des Projektes bekommt. In einem weiteren Kapitel wird auf einige kleinere Projekte eingegangen, die dem für Bibliotheken besonders interessanten Thema des automatischen Klassifizierens von Büchern sowie den Bereichen Patentliteratur, Mediendokumentation und dem Einsatz bei Informationsdiensten gewidmet sind. Die Darstellung wird ergänzt von einem Literaturverzeichnis mit über 250 Titeln zu den konkreten Projekten sowie einem Abkürzungs- und einem Abbildungsverzeichnis. In der abschließenden Diskussion der beschriebenen Projekte wird einerseits auf die Bedeutung der einzelnen Projekte für den methodischen Fortschritt eingegangen, andererseits aber auch einiges an Kritik geäußert, v. a. bezüglich der mangelnden Auswertung der Projektergebnisse und des Fehlens an brauchbarer Dokumentation. So waren z. B. die Projektseiten des Projekts GERHARD (www.gerhard.de/) auf den Stand von 1998 eingefroren, zurzeit [11.07.06] sind sie überhaupt nicht mehr erreichbar. Mit einigem Erstaunen stellt Oberhauser auch fest, dass - abgesehen von der fast 15 Jahre alten Untersuchung von Larsen - »keine signifikanten Studien oder Anwendungen aus dem Bibliotheksbereich vorliegen« (S. 139). Wie der Autor aber selbst ergänzend ausführt, dürfte dies daran liegen, dass sich bibliografische Metadaten wegen des geringen Textumfangs sehr schlecht für automatische Klassifikation eignen, und dass - wie frühere Ergebnisse gezeigt haben - das übliche TF/IDF-Verfahren nicht für Katalogisate geeignet ist (ibd.).
    Die am Anfang des Werkes gestellte Frage, ob »die Techniken des automatischen Klassifizierens heute bereits so weit [sind], dass damit grosse Mengen elektronischer Dokumente [-] zufrieden stellend erschlossen werden können? « (S. 13), beantwortet der Verfasser mit einem eindeutigen »nein«, was Salton und McGills Aussage von 1983, »daß einfache automatische Indexierungsverfahren schnell und kostengünstig arbeiten, und daß sie Recall- und Precisionwerte erreichen, die mindestens genauso gut sind wie bei der manuellen Indexierung mit kontrolliertem Vokabular « (Gerard Salton und Michael J. McGill: Information Retrieval. Hamburg u.a. 1987, S. 64 f.) kräftig relativiert. Über die Gründe, warum drei der großen Projekte nicht weiter verfolgt werden, will Oberhauser nicht spekulieren, nennt aber mangelnden Erfolg, Verlagerung der Arbeit in den beteiligten Institutionen sowie Finanzierungsprobleme als mögliche Ursachen. Das größte Entwicklungspotenzial beim automatischen Erschließen großer Dokumentenmengen sieht der Verfasser heute in den Bereichen der Patentund Mediendokumentation. Hier solle man im bibliothekarischen Bereich die Entwicklung genau verfolgen, da diese »sicherlich mittelfristig auf eine qualitativ zufrieden stellende Vollautomatisierung« abziele (S. 146). Oberhausers Darstellung ist ein rundum gelungenes Werk, das zum Handapparat eines jeden, der sich für automatische Erschließung interessiert, gehört."
  3. Wille, J.: Automatisches Klassifizieren bibliographischer Beschreibungsdaten : Vorgehensweise und Ergebnisse (2006) 0.02 
    0.015084581 = product of:
  0.037711453 = sum of:
    0.014781064 = product of:
      0.044343192 = sum of:
        0.044343192 = weight(_text_:f in 6090) [ClassicSimilarity], result of:
          0.044343192 = score(doc=6090,freq=2.0), product of:
            0.14385001 = queryWeight, product of:
              3.985786 = idf(docFreq=2232, maxDocs=44218)
              0.036090754 = queryNorm
            0.3082599 = fieldWeight in 6090, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.985786 = idf(docFreq=2232, maxDocs=44218)
              0.0546875 = fieldNorm(doc=6090)
      0.33333334 = coord(1/3)
    0.02293039 = weight(_text_:den in 6090) [ClassicSimilarity], result of:
      0.02293039 = score(doc=6090,freq=2.0), product of:
        0.10344325 = queryWeight, product of:
          2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
          0.036090754 = queryNorm
        0.2216712 = fieldWeight in 6090, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
          0.0546875 = fieldNorm(doc=6090)
  0.4 = coord(2/5)
    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.
  4. Pfeffer, M.: Automatische Vergabe von RVK-Notationen mittels fallbasiertem Schließen (2009) 0.01 
    0.011773688 = product of:
  0.029434219 = sum of:
    0.01965462 = weight(_text_:den in 3051) [ClassicSimilarity], result of:
      0.01965462 = score(doc=3051,freq=2.0), product of:
        0.10344325 = queryWeight, product of:
          2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
          0.036090754 = queryNorm
        0.19000389 = fieldWeight in 3051, 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=3051)
    0.009779599 = product of:
      0.029338794 = sum of:
        0.029338794 = weight(_text_:22 in 3051) [ClassicSimilarity], result of:
          0.029338794 = score(doc=3051,freq=2.0), product of:
            0.12638368 = queryWeight, product of:
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.036090754 = queryNorm
            0.23214069 = fieldWeight in 3051, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.046875 = fieldNorm(doc=3051)
      0.33333334 = coord(1/3)
  0.4 = coord(2/5)
    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.
    Date
    22. 8.2009 19:51:28
  5. Reiner, U.: Automatische DDC-Klassifizierung bibliografischer Titeldatensätze der Deutschen Nationalbibliografie (2009) 0.01 
    0.011685974 = product of:
  0.029214934 = sum of:
    0.0226952 = weight(_text_:den in 3284) [ClassicSimilarity], result of:
      0.0226952 = score(doc=3284,freq=6.0), product of:
        0.10344325 = queryWeight, product of:
          2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
          0.036090754 = queryNorm
        0.21939759 = fieldWeight in 3284, product of:
          2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
            6.0 = termFreq=6.0
          2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
          0.03125 = fieldNorm(doc=3284)
    0.0065197325 = product of:
      0.019559197 = sum of:
        0.019559197 = weight(_text_:22 in 3284) [ClassicSimilarity], result of:
          0.019559197 = score(doc=3284,freq=2.0), product of:
            0.12638368 = queryWeight, product of:
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.036090754 = queryNorm
            0.15476047 = fieldWeight in 3284, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.03125 = fieldNorm(doc=3284)
      0.33333334 = coord(1/3)
  0.4 = coord(2/5)
    Abstract
    Das Klassifizieren von Objekten (z. B. Fauna, Flora, Texte) ist ein Verfahren, das auf menschlicher Intelligenz basiert. In der Informatik - insbesondere im Gebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) - wird u. a. untersucht, inweit Verfahren, die menschliche Intelligenz benötigen, automatisiert werden können. Hierbei hat sich herausgestellt, dass die Lösung von Alltagsproblemen eine größere Herausforderung darstellt, als die Lösung von Spezialproblemen, wie z. B. das Erstellen eines Schachcomputers. So ist "Rybka" der seit Juni 2007 amtierende Computerschach-Weltmeistern. Inwieweit Alltagsprobleme mit Methoden der Künstlichen Intelligenz gelöst werden können, ist eine - für den allgemeinen Fall - noch offene Frage. Beim Lösen von Alltagsproblemen spielt die Verarbeitung der natürlichen Sprache, wie z. B. das Verstehen, eine wesentliche Rolle. Den "gesunden Menschenverstand" als Maschine (in der Cyc-Wissensbasis in Form von Fakten und Regeln) zu realisieren, ist Lenat's Ziel seit 1984. Bezüglich des KI-Paradeprojektes "Cyc" gibt es CycOptimisten und Cyc-Pessimisten. Das Verstehen der natürlichen Sprache (z. B. Werktitel, Zusammenfassung, Vorwort, Inhalt) ist auch beim intellektuellen Klassifizieren von bibliografischen Titeldatensätzen oder Netzpublikationen notwendig, um diese Textobjekte korrekt klassifizieren zu können. Seit dem Jahr 2007 werden von der Deutschen Nationalbibliothek nahezu alle Veröffentlichungen mit der Dewey Dezimalklassifikation (DDC) intellektuell klassifiziert.
    Die Menge der zu klassifizierenden Veröffentlichungen steigt spätestens seit der Existenz des World Wide Web schneller an, als sie intellektuell sachlich erschlossen werden kann. Daher werden Verfahren gesucht, um die Klassifizierung von Textobjekten zu automatisieren oder die intellektuelle Klassifizierung zumindest zu unterstützen. Seit 1968 gibt es Verfahren zur automatischen Dokumentenklassifizierung (Information Retrieval, kurz: IR) und seit 1992 zur automatischen Textklassifizierung (ATC: Automated Text Categorization). Seit immer mehr digitale Objekte im World Wide Web zur Verfügung stehen, haben Arbeiten zur automatischen Textklassifizierung seit ca. 1998 verstärkt zugenommen. Dazu gehören seit 1996 auch Arbeiten zur automatischen DDC-Klassifizierung bzw. RVK-Klassifizierung von bibliografischen Titeldatensätzen und Volltextdokumenten. Bei den Entwicklungen handelt es sich unseres Wissens bislang um experimentelle und keine im ständigen Betrieb befindlichen Systeme. Auch das VZG-Projekt Colibri/DDC ist seit 2006 u. a. mit der automatischen DDC-Klassifizierung befasst. Die diesbezüglichen Untersuchungen und Entwicklungen dienen zur Beantwortung der Forschungsfrage: "Ist es möglich, eine inhaltlich stimmige DDC-Titelklassifikation aller GVK-PLUS-Titeldatensätze automatisch zu erzielen?"
    Date
    22. 1.2010 14:41:24
  6. Liu, X.; Yu, S.; Janssens, F.; Glänzel, W.; Moreau, Y.; Moor, B.de: Weighted hybrid clustering by combining text mining and bibliometrics on a large-scale journal database (2010) 0.01 
    0.009015142 = product of:
  0.022537854 = sum of:
    0.012669483 = product of:
      0.038008448 = sum of:
        0.038008448 = weight(_text_:f in 3464) [ClassicSimilarity], result of:
          0.038008448 = score(doc=3464,freq=2.0), product of:
            0.14385001 = queryWeight, product of:
              3.985786 = idf(docFreq=2232, maxDocs=44218)
              0.036090754 = queryNorm
            0.26422277 = fieldWeight in 3464, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.985786 = idf(docFreq=2232, maxDocs=44218)
              0.046875 = fieldNorm(doc=3464)
      0.33333334 = coord(1/3)
    0.00986837 = product of:
      0.029605111 = sum of:
        0.029605111 = weight(_text_:29 in 3464) [ClassicSimilarity], result of:
          0.029605111 = score(doc=3464,freq=2.0), product of:
            0.12695599 = queryWeight, product of:
              3.5176873 = idf(docFreq=3565, maxDocs=44218)
              0.036090754 = queryNorm
            0.23319192 = fieldWeight in 3464, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.5176873 = idf(docFreq=3565, maxDocs=44218)
              0.046875 = fieldNorm(doc=3464)
      0.33333334 = coord(1/3)
  0.4 = coord(2/5)
    Date
    1. 6.2010 9:29:57
  7. Ibekwe-SanJuan, F.; SanJuan, E.: From term variants to research topics (2002) 0.01 
    0.007512619 = product of:
  0.018781547 = sum of:
    0.010557904 = product of:
      0.03167371 = sum of:
        0.03167371 = weight(_text_:f in 1853) [ClassicSimilarity], result of:
          0.03167371 = score(doc=1853,freq=2.0), product of:
            0.14385001 = queryWeight, product of:
              3.985786 = idf(docFreq=2232, maxDocs=44218)
              0.036090754 = queryNorm
            0.22018565 = fieldWeight in 1853, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.985786 = idf(docFreq=2232, maxDocs=44218)
              0.0390625 = fieldNorm(doc=1853)
      0.33333334 = coord(1/3)
    0.008223643 = product of:
      0.024670927 = sum of:
        0.024670927 = weight(_text_:29 in 1853) [ClassicSimilarity], result of:
          0.024670927 = score(doc=1853,freq=2.0), product of:
            0.12695599 = queryWeight, product of:
              3.5176873 = idf(docFreq=3565, maxDocs=44218)
              0.036090754 = queryNorm
            0.19432661 = fieldWeight in 1853, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.5176873 = idf(docFreq=3565, maxDocs=44218)
              0.0390625 = fieldNorm(doc=1853)
      0.33333334 = coord(1/3)
  0.4 = coord(2/5)
    Source
    Knowledge organization. 29(2002) nos.3/4, S.181-197
  8. Giorgetti, D.; Sebastiani, F.: Automating survey coding by multiclass text categorization techniques (2003) 0.01 
    0.007512619 = product of:
  0.018781547 = sum of:
    0.010557904 = product of:
      0.03167371 = sum of:
        0.03167371 = weight(_text_:f in 5172) [ClassicSimilarity], result of:
          0.03167371 = score(doc=5172,freq=2.0), product of:
            0.14385001 = queryWeight, product of:
              3.985786 = idf(docFreq=2232, maxDocs=44218)
              0.036090754 = queryNorm
            0.22018565 = fieldWeight in 5172, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.985786 = idf(docFreq=2232, maxDocs=44218)
              0.0390625 = fieldNorm(doc=5172)
      0.33333334 = coord(1/3)
    0.008223643 = product of:
      0.024670927 = sum of:
        0.024670927 = weight(_text_:29 in 5172) [ClassicSimilarity], result of:
          0.024670927 = score(doc=5172,freq=2.0), product of:
            0.12695599 = queryWeight, product of:
              3.5176873 = idf(docFreq=3565, maxDocs=44218)
              0.036090754 = queryNorm
            0.19432661 = fieldWeight in 5172, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.5176873 = idf(docFreq=3565, maxDocs=44218)
              0.0390625 = fieldNorm(doc=5172)
      0.33333334 = coord(1/3)
  0.4 = coord(2/5)
    Date
    9. 7.2006 10:29:12
  9. Panyr, J.: Automatische Indexierung und Klassifikation (1983) 0.01 
    0.0074122213 = product of:
  0.037061106 = sum of:
    0.037061106 = weight(_text_:den in 7692) [ClassicSimilarity], result of:
      0.037061106 = score(doc=7692,freq=4.0), product of:
        0.10344325 = queryWeight, product of:
          2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
          0.036090754 = queryNorm
        0.35827476 = fieldWeight in 7692, product of:
          2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
            4.0 = termFreq=4.0
          2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
          0.0625 = fieldNorm(doc=7692)
  0.2 = coord(1/5)
    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
  10. Helmbrecht-Schaar, A.: Entwicklung eines Verfahrens der automatischen Klassifizierung für Textdokumente aus dem Fachbereich Informatik mithilfe eines fachspezifischen Klassifikationssystems (2007) 0.01 
    0.00680856 = product of:
  0.034042798 = sum of:
    0.034042798 = weight(_text_:den in 1410) [ClassicSimilarity], result of:
      0.034042798 = score(doc=1410,freq=6.0), product of:
        0.10344325 = queryWeight, product of:
          2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
          0.036090754 = queryNorm
        0.32909638 = fieldWeight in 1410, product of:
          2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
            6.0 = termFreq=6.0
          2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=1410)
  0.2 = coord(1/5)
    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.
  11. Puzicha, J.: Informationen finden! : Intelligente Suchmaschinentechnologie & automatische Kategorisierung (2007) 0.01 
    0.00680856 = product of:
  0.034042798 = sum of:
    0.034042798 = weight(_text_:den in 2817) [ClassicSimilarity], result of:
      0.034042798 = score(doc=2817,freq=6.0), product of:
        0.10344325 = queryWeight, product of:
          2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
          0.036090754 = queryNorm
        0.32909638 = fieldWeight in 2817, product of:
          2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
            6.0 = termFreq=6.0
          2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=2817)
  0.2 = coord(1/5)
    Abstract
    Wie in diesem Text erläutert wurde, ist die Effektivität von Such- und Klassifizierungssystemen durch folgendes bestimmt: 1) den Arbeitsauftrag, 2) die Genauigkeit des Systems, 3) den zu erreichenden Automatisierungsgrad, 4) die Einfachheit der Integration in bereits vorhandene Systeme. Diese Kriterien gehen davon aus, dass jedes System, unabhängig von der Technologie, in der Lage ist, Grundvoraussetzungen des Produkts in Bezug auf Funktionalität, Skalierbarkeit und Input-Methode zu erfüllen. Diese Produkteigenschaften sind in der Recommind Produktliteratur genauer erläutert. Von diesen Fähigkeiten ausgehend sollte die vorhergehende Diskussion jedoch einige klare Trends aufgezeigt haben. Es ist nicht überraschend, dass jüngere Entwicklungen im Maschine Learning und anderen Bereichen der Informatik einen theoretischen Ausgangspunkt für die Entwicklung von Suchmaschinen- und Klassifizierungstechnologie haben. Besonders jüngste Fortschritte bei den statistischen Methoden (PLSA) und anderen mathematischen Werkzeugen (SVMs) haben eine Ergebnisqualität auf Durchbruchsniveau erreicht. Dazu kommt noch die Flexibilität in der Anwendung durch Selbsttraining und Kategorienerkennen von PLSA-Systemen, wie auch eine neue Generation von vorher unerreichten Produktivitätsverbesserungen.
  12. Braun, T.: Dokumentklassifikation durch Clustering (o.J.) 0.01 
    0.00655154 = product of:
  0.0327577 = sum of:
    0.0327577 = weight(_text_:den in 1671) [ClassicSimilarity], result of:
      0.0327577 = score(doc=1671,freq=2.0), product of:
        0.10344325 = queryWeight, product of:
          2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
          0.036090754 = queryNorm
        0.31667316 = fieldWeight in 1671, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
          0.078125 = fieldNorm(doc=1671)
  0.2 = coord(1/5)
    Abstract
    Beim Clustering werden Dokumente aufgrund von Ähnlichkeiten untereinander klassifiziert, im Gegensatz z.B. zur Klassifikation anhand einer Ontologie. Bei den gebräuchlichen Clusteringverfahren wird ein Dokument als die Menge seiner Wörter angesehen. Zur Bestimmung der Ähnlichkeit zwischen Dokumenten werden verschiedene Ähnlichkeitsmaße definiert.
  13. Oberhauser, O.: Automatisches Klassifizieren : Verfahren zur Erschließung elektronischer Dokumente (2004) 0.01 
    0.0058598756 = product of:
  0.029299377 = sum of:
    0.029299377 = weight(_text_:den in 2487) [ClassicSimilarity], result of:
      0.029299377 = score(doc=2487,freq=10.0), product of:
        0.10344325 = queryWeight, product of:
          2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
          0.036090754 = queryNorm
        0.28324106 = fieldWeight in 2487, product of:
          3.1622777 = tf(freq=10.0), with freq of:
            10.0 = termFreq=10.0
          2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
          0.03125 = fieldNorm(doc=2487)
  0.2 = coord(1/5)
    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.
  14. Groß, T.; Faden, M.: Automatische Indexierung elektronischer Dokumente an der Deutschen Zentralbibliothek für Wirtschaftswissenschaften : Bericht über die Jahrestagung der Internationalen Buchwissenschaftlichen Gesellschaft (2010) 0.01 
    0.0058598756 = product of:
  0.029299377 = sum of:
    0.029299377 = weight(_text_:den in 4051) [ClassicSimilarity], result of:
      0.029299377 = score(doc=4051,freq=10.0), product of:
        0.10344325 = queryWeight, product of:
          2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
          0.036090754 = queryNorm
        0.28324106 = fieldWeight in 4051, product of:
          3.1622777 = tf(freq=10.0), with freq of:
            10.0 = termFreq=10.0
          2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
          0.03125 = fieldNorm(doc=4051)
  0.2 = coord(1/5)
    Abstract
    Die zunehmende Verfügbarmachung digitaler Informationen in den letzten Jahren sowie die Aussicht auf ein weiteres Ansteigen der sogenannten Datenflut kumulieren in einem grundlegenden, sich weiter verstärkenden Informationsstrukturierungsproblem. Die stetige Zunahme von digitalen Informationsressourcen im World Wide Web sichert zwar jederzeit und ortsungebunden den Zugriff auf verschiedene Informationen; offen bleibt der strukturierte Zugang, insbesondere zu wissenschaftlichen Ressourcen. Angesichts der steigenden Anzahl elektronischer Inhalte und vor dem Hintergrund stagnierender bzw. knapper werdender personeller Ressourcen in der Sacherschließun schafft keine Bibliothek bzw. kein Bibliotheksverbund es mehr, weder aktuell noch zukünftig, alle digitalen Daten zu erfassen, zu strukturieren und zueinander in Beziehung zu setzen. In der Informationsgesellschaft des 21. Jahrhunderts wird es aber zunehmend wichtiger, die in der Flut verschwundenen wissenschaftlichen Informationen zeitnah, angemessen und vollständig zu strukturieren und somit als Basis für eine Wissensgenerierung wieder nutzbar zu machen. Eine normierte Inhaltserschließung digitaler Informationsressourcen ist deshalb für die Deutsche Zentralbibliothek für Wirtschaftswissenschaften (ZBW) als wichtige Informationsinfrastruktureinrichtung in diesem Bereich ein entscheidender und auch erfolgskritischer Aspekt im Wettbewerb mit anderen Informationsdienstleistern. Weil die traditionelle intellektuelle Sacherschließung aber nicht beliebig skalierbar ist - mit dem Anstieg der Zahl an Online-Dokumenten steigt proportional auch der personelle Ressourcenbedarf an Fachreferenten, wenn ein gewisser Qualitätsstandard gehalten werden soll - bedarf es zukünftig anderer Sacherschließungsverfahren. Automatisierte Verschlagwortungsmethoden werden dabei als einzige Möglichkeit angesehen, die bibliothekarische Sacherschließung auch im digitalen Zeitalter zukunftsfest auszugestalten. Zudem können maschinelle Ansätze dazu beitragen, die Heterogenitäten (Indexierungsinkonsistenzen) zwischen den einzelnen Sacherschließer zu nivellieren, und somit zu einer homogeneren Erschließung des Bibliotheksbestandes beitragen.
    Mit der Anfang 2010 begonnen Implementierung und Ergebnisevaluierung des automatischen Indexierungsverfahrens "Decisiv Categorization" der Firma Recommind soll das hier skizzierte Informationsstrukturierungsproblem in zwei Schritten gelöst werden. Kurz- bis mittelfristig soll die intellektuelle Indexierung durch ein semiautomatisches Verfahren6 unterstützt werden. Mittel- bis langfristig soll das maschinelle Verfahren, aufbauend auf einem entsprechenden Training, in die Lage versetzt werden, sowohl im Hause vorliegende Dokumente vollautomatisch zu indexieren als auch ZBW-fremde digitale Informationsressourcen zu verschlagworten bzw. zu klassifizieren, um sie in einem gemeinsamen Suchraum auffindbar machen zu können. Im Anschluss an diese Einleitung werden die ersten Ansätze maschineller Sacherschließung an der ZBW (2001-2004) und deren Ergebnisse und Problemlagen aufgezeigt. Danach werden die Rahmenbedingungen (Projektauftrag und -ziel) für eine Wiederaufnahme des Vorhabens im Jahre 2009 aufgezeigt, gefolgt von einer Darstellung der Funktionsweise der Recommind-Technologie und deren Einsatz im Rahmen der Sacherschließung von Online-Dokumenten mit einem Thesaurus. Schwerpunkt dieser Abhandlung bilden im Anschluss daran die Evaluierungsmöglichkeiten automatischer Indexierungsansätze sowie die aktuellen Ergebnisse und zentralen Erkenntnisse des Einsatzes im Kontext der ZBW. Das Fazit beschreibt die entsprechenden Schlussfolgerungen aus den erzielten Ergebnissen sowie den Ausblick auf das weitere Vorgehen.
  15. Panyr, J.: STEINADLER: ein Verfahren zur automatischen Deskribierung und zur automatischen thematischen Klassifikation (1978) 0.01 
    0.005263131 = product of:
  0.026315656 = sum of:
    0.026315656 = product of:
      0.07894696 = sum of:
        0.07894696 = weight(_text_:29 in 5169) [ClassicSimilarity], result of:
          0.07894696 = score(doc=5169,freq=2.0), product of:
            0.12695599 = queryWeight, product of:
              3.5176873 = idf(docFreq=3565, maxDocs=44218)
              0.036090754 = queryNorm
            0.6218451 = fieldWeight in 5169, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.5176873 = idf(docFreq=3565, maxDocs=44218)
              0.125 = fieldNorm(doc=5169)
      0.33333334 = coord(1/3)
  0.2 = coord(1/5)
    Source
    Nachrichten für Dokumentation. 29(1978), S.92-96
  16. Fangmeyer, H.; Gloden, R.: Bewertung und Vergleich von Klassifikationsergebnissen bei automatischen Verfahren (1978) 0.01 
    0.005241232 = product of:
  0.02620616 = sum of:
    0.02620616 = weight(_text_:den in 81) [ClassicSimilarity], result of:
      0.02620616 = score(doc=81,freq=2.0), product of:
        0.10344325 = queryWeight, product of:
          2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
          0.036090754 = queryNorm
        0.25333852 = fieldWeight in 81, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
          0.0625 = fieldNorm(doc=81)
  0.2 = coord(1/5)
    Abstract
    Das hier vorgeschlagene Maß für ein ergebnisorietiertes Bewertungsverfahren basiert darauf, daß eine Klassifizierung erst dadurch möglich wird, daß die Elemente eine gewisse Redundanz in Bezug auf ein oder mehrere Ordnungskriterien enthalten. Diese zu erkennen, ist Aufgabe eines Klassifizierungsverfahrens. Je größer die Redundanz, umso stärker kann die Datenkonzentration sein bei verhältnismäßig geringem Informationsverlust. Es ist dieser Informationsverlust, um den es in diesem Vortrag geht
  17. Chan, L.M.; Lin, X.; Zeng, M.: Structural and multilingual approaches to subject access on the Web (1999) 0.01 
    0.005241232 = product of:
  0.02620616 = sum of:
    0.02620616 = weight(_text_:den in 162) [ClassicSimilarity], result of:
      0.02620616 = score(doc=162,freq=2.0), product of:
        0.10344325 = queryWeight, product of:
          2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
          0.036090754 = queryNorm
        0.25333852 = fieldWeight in 162, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
          0.0625 = fieldNorm(doc=162)
  0.2 = coord(1/5)
    Abstract
    Zu den großen Herausforderungen einer sinnvollen Suche im WWW gehören die riesige Menge des Verfügbaren und die Sparchbarrieren. Verfahren, die die Web-Ressourcen im Hinblick auf ein effizienteres Retrieval inhaltlich strukturieren, werden daher ebenso dringend benötigt wie Programme, die mit der Sprachvielfalt umgehen können. Im folgenden Vortrag werden wir einige Ansätze diskutieren, die zur Bewältigung der beiden Probleme derzeit unternommen werden
  18. Koch, T.: Nutzung von Klassifikationssystemen zur verbesserten Beschreibung, Organisation und Suche von Internetressourcen (1998) 0.01 
    0.005241232 = product of:
  0.02620616 = sum of:
    0.02620616 = weight(_text_:den in 1030) [ClassicSimilarity], result of:
      0.02620616 = score(doc=1030,freq=2.0), product of:
        0.10344325 = queryWeight, product of:
          2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
          0.036090754 = queryNorm
        0.25333852 = fieldWeight in 1030, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
          0.0625 = fieldNorm(doc=1030)
  0.2 = coord(1/5)
    Abstract
    In den ersten Jahren der Internetdienste wurde auf Klassifikationen weitgehend verzichtet. Viele Anbieter argumentierten, daß diese wie auch andere Metadaten von der Entwicklung aufgrund der Volltextindices überholt sind. Inzwischen hat sich das Blatt gewendet: Die meisten der großen Suchdienste bieten eine mehr oder minder ausgefeilte Klassifikation an. eine Reihe von Internetdiensten verwendet etablierte Bibliotheksklassifikationssysteme; deren Einsatzbereiche, die Vor- und Nachteile sowie Anwendungsbeispiele sind Thema dieses Aufsatzes
  19. Schek, M.: Automatische Klassifizierung in Erschließung und Recherche eines Pressearchivs (2006) 0.01 
    0.005241232 = product of:
  0.02620616 = sum of:
    0.02620616 = weight(_text_:den in 6043) [ClassicSimilarity], result of:
      0.02620616 = score(doc=6043,freq=8.0), product of:
        0.10344325 = queryWeight, product of:
          2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
          0.036090754 = queryNorm
        0.25333852 = fieldWeight in 6043, product of:
          2.828427 = tf(freq=8.0), with freq of:
            8.0 = termFreq=8.0
          2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
          0.03125 = fieldNorm(doc=6043)
  0.2 = coord(1/5)
    Abstract
    Die Süddeutsche Zeitung (SZ) verfügt seit ihrer Gründung 1945 über ein Pressearchiv, das die Texte der eigenen Redakteure und zahlreicher nationaler und internationaler Publikationen dokumentiert und für Recherchezwecke bereitstellt. Die DIZ-Pressedatenbank (www.medienport.de) ermöglicht die browserbasierte Recherche für Redakteure und externe Kunden im Intra- und Internet und die kundenspezifischen Content Feeds für Verlage, Rundfunkanstalten und Portale. Die DIZ-Pressedatenbank enthält z. Zt. 7,8 Millionen Artikel, die jeweils als HTML oder PDF abrufbar sind. Täglich kommen ca. 3.500 Artikel hinzu, von denen ca. 1.000 durch Dokumentare inhaltlich erschlossen werden. Die Informationserschließung erfolgt im DIZ nicht durch die Vergabe von Schlagwörtern am Dokument, sondern durch die Verlinkung der Artikel mit "virtuellen Mappen", den Dossiers. Insgesamt enthält die DIZ-Pressedatenbank ca. 90.000 Dossiers, die untereinander zum "DIZ-Wissensnetz" verlinkt sind. DIZ definiert das Wissensnetz als Alleinstellungsmerkmal und wendet beträchtliche personelle Ressourcen für die Aktualisierung und Qualitätssicherung der Dossiers auf. Im Zuge der Medienkrise mussten sich DIZ der Herausforderung stellen, bei sinkenden Lektoratskapazitäten die Qualität der Informationserschließung im Input zu erhalten. Auf der Outputseite gilt es, eine anspruchsvolle Zielgruppe - u.a. die Redakteure der Süddeutschen Zeitung - passgenau und zeitnah mit den Informationen zu versorgen, die sie für ihre tägliche Arbeit benötigt. Bezogen auf die Ausgangssituation in der Dokumentation der Süddeutschen Zeitung identifizierte DIZ drei Ansatzpunkte, wie die Aufwände auf der Inputseite (Lektorat) zu optimieren sind und gleichzeitig auf der Outputseite (Recherche) das Wissensnetz besser zu vermarkten ist: - (Teil-)Automatische Klassifizierung von Pressetexten (Vorschlagwesen) - Visualisierung des Wissensnetzes - Neue Retrievalmöglichkeiten (Ähnlichkeitssuche, Clustering) Im Bereich "Visualisierung" setzt DIZ auf den Net-Navigator von intelligent views, eine interaktive Visualisierung allgemeiner Graphen, basierend auf einem physikalischen Modell. In den Bereichen automatische Klassifizierung, Ähnlichkeitssuche und Clustering hat DIZ sich für das Produkt nextBot der Firma Brainbot entschieden.
  20. Illing, S.: Automatisiertes klinisches Codieren (2021) 0.01 
    0.005241232 = product of:
  0.02620616 = sum of:
    0.02620616 = weight(_text_:den in 419) [ClassicSimilarity], result of:
      0.02620616 = score(doc=419,freq=2.0), product of:
        0.10344325 = queryWeight, product of:
          2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
          0.036090754 = queryNorm
        0.25333852 = fieldWeight in 419, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
          0.0625 = fieldNorm(doc=419)
  0.2 = coord(1/5)
    Abstract
    Die in diesem Artikel vorgestellte Bachelorarbeit behandelt die Ergebnisse einer Shared Task im Bereich eHealth. Es wird untersucht, ob die Klassifikationsgenauigkeit ausgewählter klinischer Codiersysteme durch den Einsatz von Ensemble-Methoden verbessert werden kann. Entscheidend dafür sind die Werte der Evaluationsmaße Mean Average Precision und F1-Maß.

Authors

Years

Languages

  • e 42
  • d 27

Types

  • a 52
  • el 8
  • x 8
  • r 2
  • m 1
  • More… Less…

Themes