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Abstract

Der Beitrag enthält eine Darstellung zur Durchführung und zu den Ergebnissen des Retrievaltests zum AIR/PHYS-Projekt. Er zählt mit seinen 309 Fragen und 15.000 Dokumenten zu den größten Retrievaltests, die bisher zur Evaluierung automatisierter Indexierungs- oder Retrievalverfahren vorgenommen wurden.

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Footnote

Hausarbeit zur Prüfung für den höheren Bibliotheksdienst

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Abstract

In Anlehnung an die in den neunziger Jahren durchgeführten Erschließungsprojekte MILOS I und MILOS II, die die Eignung eines Verfahrens zur automatischen Indexierung für Bibliothekskataloge zum Thema hatten, wurde eine empirische Untersuchung anhand einer repräsentativen Stichprobe von Titelsätzen aus dem Österreichischen Verbundkatalog durchgeführt. Ziel war die Prüfung und Bewertung der Einsatzmöglichkeit dieses Verfahrens in den Online-Katalogen des Verbundes. Der Realsituation der OPAC-Benutzung gemäß wurde ausschließlich die Auswirkung auf den automatisch generierten Begriffen angereicherten Basic Index ("Alle Felder") untersucht. Dazu wurden 100 Suchanfragen zunächst im ursprünglichen Basic Index und sodann im angereicherten Basic Index in einem OPAC unter Aleph 500 durchgeführt. Die Tests erbrachten einen Zuwachs an relevanten Treffern bei nur leichten Verlusten an Precision, eine Reduktion der Nulltreffer-Ergebnisse sowie Aufschlüsse über die Auswirkung einer vorhandenen verbalen Sacherschließung.

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Abstract

Maschinelles Indexieren vereinheitlicht und vermehrt das Suchvokabular eines Bibliothekskatalogs durch verschiedene Methoden (u.a. Ermittlung der Grundform, Kompositazerlegung, Wortableitungen). Ein Retrievaltest mit einem für öffentliche Bibliotheken typischen Sachbuchbestand zeigt, dass dieses Verfahren die Ergebnisse von OPAC-Recherchen verbessert - trotz 'blumiger' Titelformulierungen. Im Vergleich zu herkömmlichen Erschließungsmethoden (Stich- und Schlagwörter) werden mehr relevante Titel gefunden, ohne gleichzeitig den 'Ballast' zu erhöhen. Das maschinelle Indexieren kann die Verschlagwortung jedoch nicht ersetzen, sondern nur ergänzen

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Abstract

Automatische Indexierung verzeichnet schon seit einigen Jahren aufgrund steigender Informationsflut ein wachsendes Interesse. Allerdings gibt es immer noch Vorbehalte gegenüber der intellektuellen Indexierung in Bezug auf Qualität und größerem Aufwand der Systemimplementierung bzw. -pflege. Neuere Entwicklungen aus dem Bereich des Wissensmanagements, wie beispielsweise Verfahren aus der Künstlichen Intelligenz, der Informationsextraktion, dem Text Mining bzw. der automatischen Klassifikation sollen die automatische Indexierung aufwerten und verbessern. Damit soll eine intelligentere und mehr inhaltsbasierte Erschließung geleistet werden. In dieser Masterarbeit wird außerhalb der Darstellung von Grundlagen und Verfahren der automatischen Indexierung sowie neueren Entwicklungen auch Möglichkeiten der Evaluation dargestellt. Die mögliche Anwendung der automatischen Indexierung im DFG-ProjektGemeinsames Portal für Bibliotheken, Archive und Museen (BAM)" bilden den Schwerpunkt der Arbeit. Im Portal steht die bibliothekarische Erschließung von Texten im Vordergrund. In einem umfangreichen Test werden drei deutsche, linguistische Systeme mit statistischen Verfahren kombiniert (die aber teilweise im System bereits integriert ist) und evaluiert, allerdings nur auf der Basis der ausgegebenen Indexate. Abschließend kann festgestellt werden, dass die Ergebnisse und damit die Qualität (bezogen auf die Indexate) von intellektueller und automatischer Indexierung noch signifikant unterschiedlich sind. Die Gründe liegen in noch zu lösenden semantischen Problemen bzw, in der Obereinstimmung mit Worten aus einem Thesaurus, die von einem automatischen Indexierungssystem nicht immer nachvollzogen werden kann. Eine Inhaltsanreicherung mit den Indexaten zum Vorteil beim Retrieval kann, je nach System oder auch über die Einbindung durch einen Thesaurus, erreicht werden.

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Date

20.10.2000 12:22:23

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Abstract

Verbesserungen des Gewichtungsverfahrens sollten schließlich unterstützt werden durch Maßnahmen zur Optimierung der Retrievalumgebung, etwa durch - den Einsatz von Hypertextwerkzeugen; - die Integration der THEAS-Komponente, mit der die automatische Mehrwortgruppengewinnung mit Hilfe eines Mehrwortgruppen-Parsers möglich ist; dies könnte im Rahmen der Dialogführung mit dem Nutzer eingesetzt werden, wenn dieser Teilkomponenten solcher Mehrwortgruppen im Retrieval verwendet. Mit THEAS wäre daneben der Einstieg in das Retrieval über das Register mit kanonischen Formen möglich; - die Integration von Wörterbuchfunktionen zur Benutzerunterstützung. Eine Weiterentwicklung des SELIX-Verfahrens könnte daneben in diese Richtungen erfolgen: - Bildung von Dokument-Clustern. Dabei werden Dokumente in einem Dokumenten-Raum einander in dem Maße zugeordnet, in dem ihre selektierten Grundformen übereinstimmen. - Errichtung von statistisch basierten semantischen Netzen, in denen Grundformen einander in einem Begriffs-Raum in dem Maße zugeordnet werden, in dem sie "gemeinsam" in Dokumenten auftreten.
Abgesehen von diesen Überlegungen müssten für einen praktischen Einsatz der KASCADE-Entwicklungen weitere Voraussetzungen geschaffen werden. Erforderlich wäre zunächst die Optimierung und Rationalisierung der Verfahrensabläufe selbst. Die Teilprogramme unter KasKoll sollten in ein kompaktes Programm integriert werden. Die Sortiervorgänge könnten vereinfacht werden, indem die Deskriptoren in eine relationale Datenbank überführt werden. Letztendlich wirken sich diese Punkte aber vor allem auf die Dauer der Maschinenlaufzeiten aus, die bei der Frage nach den Implementierungskosten letztlich nur eine untergeordnete Rolle spielen. Optimiert werden sollte die Oberfläche zur Steuerung des Verfahrens. Bereits jetzt laufen einige der Programme unter einer menügeführten Windows-Schnittstelle (Kasadew) ab, was für alle Verfahrensteile erreicht werden sollte. Schließlich ist zu klären, unter welchen Bedingungen das Gewichtungsverfahren im Praxisbetrieb ablaufen kann.
Da sich mit jedem Dokument, das zu dem im Gewichtungsverfahren befindlichen Gesamtbestand hinzukommt, die Werte aller bereits gewichteten Deskriptoren ändern können, müsste die Berechnung der Häufigkeitsverteilung jeder Grundform im Prinzip nach jeder Änderung im Dokumentbestand neu berechnet werden. Eine Online-Aktualisierung des Bestandes erscheint daher wenig sinnvoll. In der Praxis könnte eine Neuberechnung in bestimmten zeitlichen Abständen mit einem Abzug des OPAC-Bestandes unabhängig vom eigentlichen Betrieb des OPAC erfolgen, was auch insofern genügen würde, als die zugrunde liegenden Maße auf relativen Häufigkeiten basieren. Dadurch würde nur ein geringer Verzug in der Bereitstellung der aktuellen Gewichte eintreten. Außerdem würde der Zeitfaktor eine nur untergeordnete Rolle spielen, da ein offline ablaufender Gewichtungslauf erst bis zum nächsten Aktualisierungszeitpunkt abgeschlossen sein müsste. Denkbar wäre zusätzlich, für die Zeit zwischen zwei Aktualisierungen des OPACs für die in den Neuzugängen enthaltenen Begriffe Standardgewichte einzusetzen, soweit diese Begriffe bereits in dem Bestand auftreten. Bei entsprechender Optimierung und Rationalisierung der SELIX-Verfahrensabläufe, Nutzung der Gewichte auf der Retrievalseite für ein Ranking der auszugebenden Dokumente und Integration der THEAS-Komponente kann das Verfahren zu einem wirkungsvollen Instrument zur Verbesserung der Retrievaleffektivität weiterentwickelt werden.

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Abstract

Retrieval Tests sind die anerkannteste Methode, um neue Verfahren der Inhaltserschließung gegenüber traditionellen Verfahren zu rechtfertigen. Im Rahmen einer Diplomarbeit wurden zwei grundsätzlich unterschiedliche Systeme der automatischen inhaltlichen Erschließung anhand der Pressedatenbank des Verlagshauses Gruner + Jahr (G+J) getestet und evaluiert. Untersucht wurde dabei natürlichsprachliches Retrieval im Vergleich zu Booleschem Retrieval. Bei den beiden Systemen handelt es sich zum einen um Autonomy von Autonomy Inc. und DocCat, das von IBM an die Datenbankstruktur der G+J Pressedatenbank angepasst wurde. Ersteres ist ein auf natürlichsprachlichem Retrieval basierendes, probabilistisches System. DocCat demgegenüber basiert auf Booleschem Retrieval und ist ein lernendes System, das auf Grund einer intellektuell erstellten Trainingsvorlage indexiert. Methodisch geht die Evaluation vom realen Anwendungskontext der Textdokumentation von G+J aus. Die Tests werden sowohl unter statistischen wie auch qualitativen Gesichtspunkten bewertet. Ein Ergebnis der Tests ist, dass DocCat einige Mängel gegenüber der intellektuellen Inhaltserschließung aufweist, die noch behoben werden müssen, während das natürlichsprachliche Retrieval von Autonomy in diesem Rahmen und für die speziellen Anforderungen der G+J Textdokumentation so nicht einsetzbar ist

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Abstract

Ausgehend von einer Betrachtung in der Rechtsinformatik geläufiger Annahmen zur juristischen Informationserschließung beschreibt der Beitrag wesentliche Ergebnisse einer empirischen Studie der Retrievaleffektivität von Re-cherchen in juristischen Datenbanken. Dabei steht die Frage nach der Notwendigkeit einer intellektuellen Erschließung einerseits, der Effektivität der sogenannten Stichwortsuche andererseits im Mittelpunkt. Die Ergebnisse der Studie, bei der auch ein Vergleich zwischen einem Informationssystem auf der Basis eines Booleschen Retrievalmodells mit einem System auf der Basis statistischer Verfahren vorgenommen wurde, legen den Schluss nahe, dass in der rechtsinformatischen Fachliteratur analytisch begründete Annahmen wie die Gefahr zu großer Antwortmengen bei der Stichwortsuche empirisch nicht zu belegen sind. Auch zeigt sich keine Überlegenheit intellektueller Erschließungsverfahren (Beschlagwortung) gegenüber der automatischen Indexierung, im Gegenteil führt der Einsatz eines statistischen Verfahrens bei identischer Dokumentkollektion zu einer höheren Wiedergewinnungsrate (recall).

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Abstract

Retrievaltests sind die anerkannteste Methode, um neue Verfahren der Inhaltserschließung gegenüber traditionellen Verfahren zu rechtfertigen. Im Rahmen einer Diplomarbeit wurden zwei grundsätzlich unterschiedliche Systeme der automatischen inhaltlichen Erschließung anhand der Pressedatenbank des Verlagshauses Gruner + Jahr (G+J) getestet und evaluiert. Untersucht wurde dabei natürlichsprachliches Retrieval im Vergleich zu Booleschem Retrieval. Bei den beiden Systemen handelt es sich zum einen um Autonomy von Autonomy Inc. und DocCat, das von IBM an die Datenbankstruktur der G+J Pressedatenbank angepasst wurde. Ersteres ist ein auf natürlichsprachlichem Retrieval basierendes, probabilistisches System. DocCat demgegenüber basiert auf Booleschem Retrieval und ist ein lernendes System, das aufgrund einer intellektuell erstellten Trainingsvorlage indexiert. Methodisch geht die Evaluation vom realen Anwendungskontext der Textdokumentation von G+J aus. Die Tests werden sowohl unter statistischen wie auch qualitativen Gesichtspunkten bewertet. Ein Ergebnis der Tests ist, dass DocCat einige Mängel gegenüber der intellektuellen Inhaltserschließung aufweist, die noch behoben werden müssen, während das natürlichsprachliche Retrieval von Autonomy in diesem Rahmen und für die speziellen Anforderungen der G+J Textdokumentation so nicht einsetzbar ist

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Date

14. 3.1996 13:22:21