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  • × theme_ss:"Automatisches Indexieren"
  1. Lorenz, S.: Konzeption und prototypische Realisierung einer begriffsbasierten Texterschließung (2006) 0.01 
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    Date
    22. 3.2015 9:17:30
  2. Busch, D.: Domänenspezifische hybride automatische Indexierung von bibliographischen Metadaten (2019) 0.01 
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    Source
    B.I.T.online. 22(2019) H.6, S.465-469
  3. Humphrey, S.M.: Automatic indexing of documents from journal descriptors : a preliminary investigation (1999) 0.01 
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    Abstract
    A new, fully automated approach for indedexing documents is presented based on associating textwords in a training set of bibliographic citations with the indexing of journals. This journal-level indexing is in the form of a consistent, timely set of journal descriptors (JDs) indexing the individual journals themselves. This indexing is maintained in journal records in a serials authority database. The advantage of this novel approach is that the training set does not depend on previous manual indexing of thousands of documents (i.e., any such indexing already in the training set is not used), but rather the relatively small intellectual effort of indexing at the journal level, usually a matter of a few thousand unique journals for which retrospective indexing to maintain consistency and currency may be feasible. If successful, JD indexing would provide topical categorization of documents outside the training set, i.e., journal articles, monographs, Web documents, reports from the grey literature, etc., and therefore be applied in searching. Because JDs are quite general, corresponding to subject domains, their most problable use would be for improving or refining search results
  4. Souza, R.R.; Raghavan, K.S.: ¬A methodology for noun phrase-based automatic indexing (2006) 0.01 
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    Abstract
    The scholarly community is increasingly employing the Web both for publication of scholarly output and for locating and accessing relevant scholarly literature. Organization of this vast body of digital information assumes significance in this context. The sheer volume of digital information to be handled makes traditional indexing and knowledge representation strategies ineffective and impractical. It is, therefore, worth exploring new approaches. An approach being discussed considers the intrinsic semantics of texts of documents. Based on the hypothesis that noun phrases in a text are semantically rich in terms of their ability to represent the subject content of the document, this approach seeks to identify and extract noun phrases instead of single keywords, and use them as descriptors. This paper presents a methodology that has been developed for extracting noun phrases from Portuguese texts. The results of an experiment carried out to test the adequacy of the methodology are also presented.
  5. Zhitomirsky-Geffet, M.; Prebor, G.; Bloch, O.: Improving proverb search and retrieval with a generic multidimensional ontology (2017) 0.01 
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    Abstract
    The goal of this research is to develop a generic ontological model for proverbs that unifies potential classification criteria and various characteristics of proverbs to enable their effective retrieval and large-scale analysis. Because proverbs can be described and indexed by multiple characteristics and criteria, we built a multidimensional ontology suitable for proverb classification. To evaluate the effectiveness of the constructed ontology for improving search and retrieval of proverbs, a large-scale user experiment was arranged with 70 users who were asked to search a proverb repository using ontology-based and free-text search interfaces. The comparative analysis of the results shows that the use of this ontology helped to substantially improve the search recall, precision, user satisfaction, and efficiency and to minimize user effort during the search process. A practical contribution of this work is an automated web-based proverb search and retrieval system which incorporates the proposed ontological scheme and an initial corpus of ontology-based annotated proverbs.
  6. Plaunt, C.; Norgard, B.A.: ¬An association-based method for automatic indexing with a controlled vocabulary (1998) 0.01 
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    11. 9.2000 19:53:22
  7. Milstead, J.L.: Thesauri in a full-text world (1998) 0.01 
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    Date
    22. 9.1997 19:16:05
  8. Junger, U.; Schwens, U.: ¬Die inhaltliche Erschließung des schriftlichen kulturellen Erbes auf dem Weg in die Zukunft : Automatische Vergabe von Schlagwörtern in der Deutschen Nationalbibliothek (2017) 0.01 
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    19. 8.2017 9:24:22
  9. Rädler, K.: In Bibliothekskatalogen "googlen" : Integration von Inhaltsverzeichnissen, Volltexten und WEB-Ressourcen in Bibliothekskataloge (2004) 0.01 
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  10. Smiraglia, R.P.; Cai, X.: Tracking the evolution of clustering, machine learning, automatic indexing and automatic classification in knowledge organization (2017) 0.01 
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    Abstract
    A very important extension of the traditional domain of knowledge organization (KO) arises from attempts to incorporate techniques devised in the computer science domain for automatic concept extraction and for grouping, categorizing, clustering and otherwise organizing knowledge using mechanical means. Four specific terms have emerged to identify the most prevalent techniques: machine learning, clustering, automatic indexing, and automatic classification. Our study presents three domain analytical case analyses in search of answers. The first case relies on citations located using the ISKO-supported "Knowledge Organization Bibliography." The second case relies on works in both Web of Science and SCOPUS. Case three applies co-word analysis and citation analysis to the contents of the papers in the present special issue. We observe scholars involved in "clustering" and "automatic classification" who share common thematic emphases. But we have found no coherence, no common activity and no social semantics. We have not found a research front, or a common teleology within the KO domain. We also have found a lively group of authors who have succeeded in submitting papers to this special issue, and their work quite interestingly aligns with the case studies we report. There is an emphasis on KO for information retrieval; there is much work on clustering (which involves conceptual points within texts) and automatic classification (which involves semantic groupings at the meta-document level).
  11. Ma, N.; Zheng, H.T.; Xiao, X.: ¬An ontology-based latent semantic indexing approach using long short-term memory networks (2017) 0.01 
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    Source
    Web and Big Data: First International Joint Conference, APWeb-WAIM 2017, Beijing, China, July 7-9, 2017, Proceedings, Part I. Eds.: L. Chen et al
  12. Pintscher, L.; Bourgonje, P.; Moreno Schneider, J.; Ostendorff, M.; Rehm, G.: Wissensbasen für die automatische Erschließung und ihre Qualität am Beispiel von Wikidata : die Inhaltserschließungspolitik der Deutschen Nationalbibliothek (2021) 0.01 
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    Abstract
    Wikidata ist eine freie Wissensbasis, die allgemeine Daten über die Welt zur Verfügung stellt. Sie wird von Wikimedia entwickelt und betrieben, wie auch das Schwesterprojekt Wikipedia. Die Daten in Wikidata werden von einer großen Community von Freiwilligen gesammelt und gepflegt, wobei die Daten sowie die zugrundeliegende Ontologie von vielen Projekten, Institutionen und Firmen als Basis für Applikationen und Visualisierungen, aber auch für das Training von maschinellen Lernverfahren genutzt werden. Wikidata nutzt MediaWiki und die Erweiterung Wikibase als technische Grundlage der kollaborativen Arbeit an einer Wissensbasis, die verlinkte offene Daten für Menschen und Maschinen zugänglich macht. Ende 2020 beschreibt Wikidata über 90 Millionen Entitäten unter Verwendung von über 8 000 Eigenschaften, womit insgesamt mehr als 1,15 Milliarden Aussagen über die beschriebenen Entitäten getroffen werden. Die Datenobjekte dieser Entitäten sind mit äquivalenten Einträgen in mehr als 5 500 externen Datenbanken, Katalogen und Webseiten verknüpft, was Wikidata zu einem der zentralen Knotenpunkte des Linked Data Web macht. Mehr als 11 500 aktiv Editierende tragen neue Daten in die Wissensbasis ein und pflegen sie. Diese sind in Wiki-Projekten organisiert, die jeweils bestimmte Themenbereiche oder Aufgabengebiete adressieren. Die Daten werden in mehr als der Hälfte der Inhaltsseiten in den Wikimedia-Projekten genutzt und unter anderem mehr als 6,5 Millionen Mal am Tag über den SPARQL-Endpoint abgefragt, um sie in externe Applikationen und Visualisierungen einzubinden.
  13. Nohr, H.: Grundlagen der automatischen Indexierung : ein Lehrbuch (2003) 0.01 
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    Date
    22. 6.2009 12:46:51
  14. Martins, A.L.; Souza, R.R.; Ribeiro de Mello, H.: ¬The use of noun phrases in information retrieval : proposing a mechanism for automatic classification (2014) 0.01 
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    Source
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  15. Mesquita, L.A.P.; Souza, R.R.; Baracho Porto, R.M.A.: Noun phrases in automatic indexing: : a structural analysis of the distribution of relevant terms in doctoral theses (2014) 0.01 
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    Knowledge organization in the 21st century: between historical patterns and future prospects. Proceedings of the Thirteenth International ISKO Conference 19-22 May 2014, Kraków, Poland. Ed.: Wieslaw Babik
  16. Greiner-Petter, A.; Schubotz, M.; Cohl, H.S.; Gipp, B.: Semantic preserving bijective mappings for expressions involving special functions between computer algebra systems and document preparation systems (2019) 0.01 
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    Date
    20. 1.2015 18:30:22
  17. Search Engines and Beyond : Developing efficient knowledge management systems, April 19-20 1999, Boston, Mass (1999) 0.01 
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    Content
    Ramana Rao (Inxight, Palo Alto, CA) 7 ± 2 Insights on achieving Effective Information Access Session One: Updates and a twelve month perspective Danny Sullivan (Search Engine Watch, US / England) Portalization and other search trends Carol Tenopir (University of Tennessee) Search realities faced by end users and professional searchers Session Two: Today's search engines and beyond Daniel Hoogterp (Retrieval Technologies, McLean, VA) Effective presentation and utilization of search techniques Rick Kenny (Fulcrum Technologies, Ontario, Canada) Beyond document clustering: The knowledge impact statement Gary Stock (Ingenius, Kalamazoo, MI) Automated change monitoring Gary Culliss (Direct Hit, Wellesley Hills, MA) User popularity ranked search engines Byron Dom (IBM, CA) Automatically finding the best pages on the World Wide Web (CLEVER) Peter Tomassi (LookSmart, San Francisco, CA) Adding human intellect to search technology Session Three: Panel discussion: Human v automated categorization and editing Ev Brenner (New York, NY)- Chairman James Callan (University of Massachusetts, MA) Marc Krellenstein (Northern Light Technology, Cambridge, MA) Dan Miller (Ask Jeeves, Berkeley, CA) Session Four: Updates and a twelve month perspective Steve Arnold (AIT, Harrods Creek, KY) Review: The leading edge in search and retrieval software Ellen Voorhees (NIST, Gaithersburg, MD) TREC update Session Five: Search engines now and beyond Intelligent Agents John Snyder (Muscat, Cambridge, England) Practical issues behind intelligent agents Text summarization Therese Firmin, (Dept of Defense, Ft George G. Meade, MD) The TIPSTER/SUMMAC evaluation of automatic text summarization systems Cross language searching Elizabeth Liddy (TextWise, Syracuse, NY) A conceptual interlingua approach to cross-language retrieval. Video search and retrieval Armon Amir (IBM, Almaden, CA) CueVideo: Modular system for automatic indexing and browsing of video/audio Speech recognition Michael Witbrock (Lycos, Waltham, MA) Retrieval of spoken documents Visualization James A. Wise (Integral Visuals, Richland, WA) Information visualization in the new millennium: Emerging science or passing fashion? Text mining David Evans (Claritech, Pittsburgh, PA) Text mining - towards decision support
  18. 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 
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    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.
  19. Carevic, Z.: Semi-automatische Verschlagwortung zur Integration externer semantischer Inhalte innerhalb einer medizinischen Kooperationsplattform (2012) 0.01 
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    Abstract
    Integration externer Inhalte Inwieweit kann die Nutzung einer einheitlichen Terminologie zwischen Anfragesystem und Wissensbasis den Prozess der Informationsbeschaffung unterstützen? Zu diesem Zweck wird in einer ersten Phase ermittelt welche Wissensbasen aus der medizinischen Domäne in der Linked Data Cloud zur Verfügung stehen. Aufbauend auf den Ergebnissen werden Informationen aus verschiedenen dezentralen Wissensbasen exemplarisch integriert. Der Fokus der Betrachtung liegt dabei auf der verwendeten Terminologie sowie der Nutzung von Semantic Web Technologien. Neben Informationen aus der Linked Data Cloud erfolgt eine Suche nach medizinischer Literatur in PubMed. Wie auch in der Linked Data Cloud erfolgt die Integration unter Verwendung einer einheitlichen Terminologie. Eine weitere Fragestellung ist, wie Informationen aus insgesamt 21. Mio Aufsatzzitaten in PubMed sinnvoll integriert werden können. Dabei wird ermittelt welche Mechanismen eingesetzt werden können um die Präzision der Ergebnisse zu optimieren. Eignung medizinischer Begriffssystem Welche medizinischen Begriffssysteme existieren und wie eignen sich diese als zugrungeliegendes Vokabular für die automatische Verschlagwortung und Integration semantischer Inhalte? Der Fokus liegt dabei speziell auf einer Bewertung der Reichhaltigkeit von Begriffssystemen, wobei insbesondere der Detaillierungsgrad von Interesse ist. Handelt es sich um ein spezifisches oder allgemeines Begriffssystem und eignet sich dieses auch dafür bestimmte Teilaspekte der Medizin, wie bspw. die Chirurige oder die Anästhesie, in einer ausreichenden Tiefe zu beschreiben?
  20. Qualität in der Inhaltserschließung (2021) 0.01 
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    Content
    Inhalt: Editorial - Michael Franke-Maier, Anna Kasprzik, Andreas Ledl und Hans Schürmann Qualität in der Inhaltserschließung - Ein Überblick aus 50 Jahren (1970-2020) - Andreas Ledl Fit for Purpose - Standardisierung von inhaltserschließenden Informationen durch Richtlinien für Metadaten - Joachim Laczny Neue Wege und Qualitäten - Die Inhaltserschließungspolitik der Deutschen Nationalbibliothek - Ulrike Junger und Frank Scholze Wissensbasen für die automatische Erschließung und ihre Qualität am Beispiel von Wikidata - Lydia Pintscher, Peter Bourgonje, Julián Moreno Schneider, Malte Ostendorff und Georg Rehm Qualitätssicherung in der GND - Esther Scheven Qualitätskriterien und Qualitätssicherung in der inhaltlichen Erschließung - Thesenpapier des Expertenteams RDA-Anwendungsprofil für die verbale Inhaltserschließung (ET RAVI) Coli-conc - Eine Infrastruktur zur Nutzung und Erstellung von Konkordanzen - Uma Balakrishnan, Stefan Peters und Jakob Voß Methoden und Metriken zur Messung von OCR-Qualität für die Kuratierung von Daten und Metadaten - Clemens Neudecker, Karolina Zaczynska, Konstantin Baierer, Georg Rehm, Mike Gerber und Julián Moreno Schneider Datenqualität als Grundlage qualitativer Inhaltserschließung - Jakob Voß Bemerkungen zu der Qualitätsbewertung von MARC-21-Datensätzen - Rudolf Ungváry und Péter Király Named Entity Linking mit Wikidata und GND - Das Potenzial handkuratierter und strukturierter Datenquellen für die semantische Anreicherung von Volltexten - Sina Menzel, Hannes Schnaitter, Josefine Zinck, Vivien Petras, Clemens Neudecker, Kai Labusch, Elena Leitner und Georg Rehm Ein Protokoll für den Datenabgleich im Web am Beispiel von OpenRefine und der Gemeinsamen Normdatei (GND) - Fabian Steeg und Adrian Pohl Verbale Erschließung in Katalogen und Discovery-Systemen - Überlegungen zur Qualität - Heidrun Wiesenmüller Inhaltserschließung für Discovery-Systeme gestalten - Jan Frederik Maas Evaluierung von Verschlagwortung im Kontext des Information Retrievals - Christian Wartena und Koraljka Golub Die Qualität der Fremddatenanreicherung FRED - Cyrus Beck Quantität als Qualität - Was die Verbünde zur Verbesserung der Inhaltserschließung beitragen können - Rita Albrecht, Barbara Block, Mathias Kratzer und Peter Thiessen Hybride Künstliche Intelligenz in der automatisierten Inhaltserschließung - Harald Sack

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