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Source

Hypertext und Hypermedia: von theoretischen Konzepten zur praktischen Anwendung. Hrsg.: Glooor, P.A. u. N.A. Streitz

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Abstract

In diesem Beitrag werden einige Forschungsergebnisse des Information Retrieval vorgestellt, die unmittelbar zur Verbesserung der Retrievalqualität für bereits existierende Datenbanken eingesetzt werden können: Linguistische Algorithmen zur Grund- und Stammformreduktion unterstützen die Suche nach Flexions- und Derivationsformen von Suchtermen. Rankingalgorithmen, die Frage- und Dokumentterme gewichten, führen zu signifikant besseren Retrievalergebnissen als beim Booleschen Retrieval. Durch Relevance Feedback können die Retrievalqualität weiter gesteigert und außerdem der Benutzer bei der sukzessiven Modifikation seiner Frageformulierung unterstützt werden. Es wird eine benutzerfreundliche Bedienungsoberfläche für ein System vorgestellt, das auf diesen Konzepten basiert.

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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.

Source

Automatische Indexierung zwischen Forschung und Anwendung, Hrsg.: G. Lustig

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Source

Von der Information zum Wissen - vom Wissen zur Information: traditionelle und moderne Informationssysteme für Wissenschaft und Praxis, Deutscher Dokumentartag 1987, Bad Dürkheim, vom 23.-25.9.1987. Hrsg.: H. Strohl-Goebel

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Abstract

Multimediale Informationssysteme (MMIS) verwalten sowohl formatierte Daten als auch multimediale Dokumente und Regeln oder logische Formeln. Im Gegensatz zu Faktendatenbanken kann dabei die Repräsentation der zu verwaltenden Objekte nicht mehr als korrekt und vollständig angenommen werden. Dementsprechend wird die Beantwortung von Anfragen an solche Systeme als unsichere Inferenz aufgefaßt. Es wird aufgezeigt, wie das dazu benötigte unsicher Wissen durch Lernverfahren aus Relevance-Feedback-Daten gewonnen werden kann. Sowohl diese Unsicherheit als auch die interaktive Nutzung von MMIS erfordern zusätzliche Anfragefunktionen wie Frageformulierungshilfen, Browsing, Ranking, Zooming und Relevance Feedback

Source

Pragmatische Aspekte beim Entwurf und Betrieb von Informationssystemen: Proc. 1. Int. Symposiums für Informationswissenschaft, Universität Konstanz, 17.-19.10.1990. Hrsg.: J. Herget u. R. Kuhlen

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Source

Von der Information zum Wissen - vom Wissen zur Information: traditionelle und moderne Informationssysteme für Wissenschaft und Praxis, Deutscher Dokumentartag 1987, Bad Dürkheim, vom 23.-25.9.1987. Hrsg.: H. Strohl-Goebel

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Abstract

Information-Retrieval-(IR-)Modelle spezifizieren, wie zur einer gegebenen Anfrage die Antwortdokumente aus einer Dokumentenkollektion bestimmt werden. Dabei macht jedes Modell bestimmte Annahmen über die Struktur von Dokumenten und Anfragen und definiert dann die so genannte Retrievalfunktion, die das Retrievalgewicht eines Dokumentes bezüglich einer Anfrage bestimmt - im Falle des Booleschen Retrieval etwa eines der Gewichte 0 oder 1. Die Dokumente werden dann nach fallenden Gewichten sortiert und dem Benutzer präsentiert. Zunächst sollen hier einige grundlegende Charakteristika von Retrievalmodellen beschrieben werden, bevor auf die einzelnen Modelle näher eingegangen wird. Wie eingangs erwähnt, macht jedes Modell Annahmen über die Struktur von Dokumenten und Fragen. Ein Dokument kann entweder als Menge oder Multimenge von so genannten Termen aufgefasst werden, wobei im zweiten Fall das Mehrfachvorkommen berücksichtigt wird. Dabei subsummiert 'Term' einen Suchbegriff, der ein einzelnes Wort, ein mehrgliedriger Begriff oder auch ein komplexes Freitextmuster sein kann. Diese Dokumentrepräsentation wird wiederum auf eine so genannte Dokumentbeschreibung abgebildet, in der die einzelnen Terme gewichtet sein können; dies ist Aufgabe der in Kapitel B 5 beschriebenen Indexierungsmodelle. Im Folgenden unterscheiden wir nur zwischen ungewichteter (Gewicht eines Terms ist entweder 0 oderl) und gewichteter Indexierung (das Gewicht ist eine nichtnegative reelle Zahl). Ebenso wie bei Dokumenten können auch die Terme in der Frage entweder ungewichtet oder gewichtet sein. Daneben unterscheidet man zwischen linearen (Frage als Menge von Termen, ungewichtet oder gewichtet) und Booleschen Anfragen.

Source

Grundlagen der praktischen Information und Dokumentation. 5., völlig neu gefaßte Ausgabe. 2 Bde. Hrsg. von R. Kuhlen, Th. Seeger u. D. Strauch. Begründet von Klaus Laisiepen, Ernst Lutterbeck, Karl-Heinrich Meyer-Uhlenried. Bd.1: Handbuch zur Einführung in die Informationswissenschaft und -praxis

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Source

Grundlagen der praktischen Information und Dokumentation. Handbuch zur Einführung in die Informationswissenschaft und -praxis. 6., völlig neu gefaßte Ausgabe. Hrsg. von R. Kuhlen, W. Semar u. D. Strauch. Begründet von Klaus Laisiepen, Ernst Lutterbeck, Karl-Heinrich Meyer-Uhlenried

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Source

Experimentelles und praktisches Information Retrieval: Festschrift für Gerhard Lustig. Hrsg. R. Kuhlen

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Source

Deutscher Dokumentartag 1983, Göttingen, 3.-7.10.1983: Fachinformation und Bildschirmtext. Bearb.: H. Strohl-Goebel

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Source

Grundlagen der praktischen Information und Dokumentation: ein Handbuch zur Einführung in die fachliche Informationsarbeit. 3. Aufl. Hrsg.: M. Buder u.a. Bd.2

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Abstract

Seit 1985 wird das automatische Indexierungssystem AIR/PHYS in der Inputproduktion der Physik-Datenbank PHYS des Fachinformationszentrums Karlsruhe angewandt. Das AIR/PHYS-System teilt englischsprachigen Referatetexten Deskriptoren aus einem vorgeschriebenen Vokabular zu. In der vorliegenden Arbeit werden der zugrundeliegende fehlertolerierende Ansatz, der Aufbau des Systems und die wichtigsten Verfahren zur Entwicklung eines großen Indexierungswörterbuches beschrieben. Ferner werden Probleme der Anwendung und Weiterentwicklung des Systems behandelt

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Source

Automatische Indexierung zwischen Forschung und Anwendung, Hrsg.: G. Lustig

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Abstract

Nach einer kurzen Einführung in die Darmstädter Projekte WAI und AIR werden die folgenden Themen behandelt: Ein Ansatz zur automatischen Klassifikation. Statistische Relationen für die Klassifikation. Indexieren von Dokumenten als Spezialfall der automatischen Klassifikation. Klassifikation von Elementen der Relevanzbeschreibung. Klassifikation zur Verbesserung der Relevanzbeschreibungen. Automatische Dokumentklassifikation und Automatische Indexierung klassifizierter Dokumente. Das Projekt AIR wird in Zusammenarbeit mit der Datenbasis INKA-PHYS des Fachinformationszentrums Energie, Physik, Mathematik in Karlsruhe durchgeführt

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Abstract

Information-Retrieval-Modelle -(IR-Modelle) spezifizieren, wie zu einer gegebenen Anfrage die Antwortdokumente aus einer Dokumentenkollektion bestimmt werden. Ausgangsbasis jedes Modells sind dabei zunächst bestimmte Annahmen über die Wissensrepräsentation (s. Teil B Methoden und Systeme der Inhaltserschließung) von Fragen und Dokumenten. Hier bezeichnen wir die Elemente dieser Repräsentationen als Terme, wobei es aus der Sicht des Modells egal ist, wie diese Terme aus dem Dokument (und analog aus der von Benutzenden eingegebenen Anfrage) abgeleitet werden: Bei Texten werden hierzu häufig computerlinguistische Methoden eingesetzt, aber auch komplexere automatische oder manuelle Erschließungsverfahren können zur Anwendung kommen. Repräsentationen besitzen ferner eine bestimmte Struktur. Ein Dokument wird meist als Menge oder Multimenge von Termen aufgefasst, wobei im zweiten Fall das Mehrfachvorkommen berücksichtigt wird. Diese Dokumentrepräsentation wird wiederum auf eine sogenannte Dokumentbeschreibung abgebildet, in der die einzelnen Terme gewichtet sein können. Im Folgenden unterscheiden wir nur zwischen ungewichteter (Gewicht eines Terms ist entweder 0 oder 1) und gewichteter Indexierung (das Gewicht ist eine nichtnegative reelle Zahl). Analog dazu gibt es eine Fragerepräsentation; legt man eine natürlichsprachige Anfrage zugrunde, so kann man die o. g. Verfahren für Dokumenttexte anwenden. Alternativ werden auch grafische oder formale Anfragesprachen verwendet, wobei aus Sicht der Modelle insbesondere deren logische Struktur (etwa beim Booleschen Retrieval) relevant ist. Die Fragerepräsentation wird dann in eine Fragebeschreibung überführt.

Source

Grundlagen der Informationswissenschaft. Hrsg.: Rainer Kuhlen, Dirk Lewandowski, Wolfgang Semar und Christa Womser-Hacker. 7., völlig neu gefasste Ausg

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Source

Information - Wissenschaft und Praxis. 66(2015) H.4, S.269-270