Search (170 results, page 6 of 9)

0.009998825 = product of:
  0.0399953 = sum of:
    0.0399953 = weight(_text_:und in 3495) [ClassicSimilarity], result of:
      0.0399953 = score(doc=3495,freq=8.0), product of:
        0.11666329 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.05263717 = queryNorm
        0.34282678 = fieldWeight in 3495, product of:
          2.828427 = tf(freq=8.0), with freq of:
            8.0 = termFreq=8.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.0546875 = fieldNorm(doc=3495)
  0.25 = coord(1/4)

Source

Theorie, Semantik und Organisation von Wissen: Proceedings der 13. Tagung der Deutschen Sektion der Internationalen Gesellschaft für Wissensorganisation (ISKO) und dem 13. Internationalen Symposium der Informationswissenschaft der Higher Education Association for Information Science (HI) Potsdam (19.-20.03.2013): 'Theory, Information and Organization of Knowledge' / Proceedings der 14. Tagung der Deutschen Sektion der Internationalen Gesellschaft für Wissensorganisation (ISKO) und Natural Language & Information Systems (NLDB) Passau (16.06.2015): 'Lexical Resources for Knowledge Organization' / Proceedings des Workshops der Deutschen Sektion der Internationalen Gesellschaft für Wissensorganisation (ISKO) auf der SEMANTICS Leipzig (1.09.2014): 'Knowledge Organization and Semantic Web' / Proceedings des Workshops der Polnischen und Deutschen Sektion der Internationalen Gesellschaft für Wissensorganisation (ISKO) Cottbus (29.-30.09.2011): 'Economics of Knowledge Production and Organization'. Hrsg. von W. Babik, H.P. Ohly u. K. Weber

0.009998825 = product of:
  0.0399953 = sum of:
    0.0399953 = weight(_text_:und in 3497) [ClassicSimilarity], result of:
      0.0399953 = score(doc=3497,freq=8.0), product of:
        0.11666329 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.05263717 = queryNorm
        0.34282678 = fieldWeight in 3497, product of:
          2.828427 = tf(freq=8.0), with freq of:
            8.0 = termFreq=8.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.0546875 = fieldNorm(doc=3497)
  0.25 = coord(1/4)

Source

Theorie, Semantik und Organisation von Wissen: Proceedings der 13. Tagung der Deutschen Sektion der Internationalen Gesellschaft für Wissensorganisation (ISKO) und dem 13. Internationalen Symposium der Informationswissenschaft der Higher Education Association for Information Science (HI) Potsdam (19.-20.03.2013): 'Theory, Information and Organization of Knowledge' / Proceedings der 14. Tagung der Deutschen Sektion der Internationalen Gesellschaft für Wissensorganisation (ISKO) und Natural Language & Information Systems (NLDB) Passau (16.06.2015): 'Lexical Resources for Knowledge Organization' / Proceedings des Workshops der Deutschen Sektion der Internationalen Gesellschaft für Wissensorganisation (ISKO) auf der SEMANTICS Leipzig (1.09.2014): 'Knowledge Organization and Semantic Web' / Proceedings des Workshops der Polnischen und Deutschen Sektion der Internationalen Gesellschaft für Wissensorganisation (ISKO) Cottbus (29.-30.09.2011): 'Economics of Knowledge Production and Organization'. Hrsg. von W. Babik, H.P. Ohly u. K. Weber

0.009896271 = product of:
  0.039585084 = sum of:
    0.039585084 = weight(_text_:und in 2318) [ClassicSimilarity], result of:
      0.039585084 = score(doc=2318,freq=6.0), product of:
        0.11666329 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.05263717 = queryNorm
        0.33931053 = fieldWeight in 2318, product of:
          2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
            6.0 = termFreq=6.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.0625 = fieldNorm(doc=2318)
  0.25 = coord(1/4)

Abstract

Die Automatische Indexierung als ein Teilgebiet der Inhaltserschließung wird inzwischen in einer Reihe von Gebieten, vor allem in der Fachinformation und Kommunikation praktisch eingesetzt. Dabei dominieren äußerst einfache Systeme, die (noch) erhebliche Anpassungen des Benutzers an die jeweilige Systemstrategie voraussetzen. Unter Berücksichtigung des Konzepts der Einheit von Informationserschließung und -retrieval werden höherwertige ("intelligentere") Verfahren vorgestellt, die der Entlastung des Informationssuchenden wie auch der Verbesserung der Rechercheergebnisse dienen sollen

0.009896271 = product of:
  0.039585084 = sum of:
    0.039585084 = weight(_text_:und in 2320) [ClassicSimilarity], result of:
      0.039585084 = score(doc=2320,freq=6.0), product of:
        0.11666329 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.05263717 = queryNorm
        0.33931053 = fieldWeight in 2320, product of:
          2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
            6.0 = termFreq=6.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.0625 = fieldNorm(doc=2320)
  0.25 = coord(1/4)

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

0.009896271 = product of:
  0.039585084 = sum of:
    0.039585084 = weight(_text_:und in 2322) [ClassicSimilarity], result of:
      0.039585084 = score(doc=2322,freq=6.0), product of:
        0.11666329 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.05263717 = queryNorm
        0.33931053 = fieldWeight in 2322, product of:
          2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
            6.0 = termFreq=6.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.0625 = fieldNorm(doc=2322)
  0.25 = coord(1/4)

Abstract

Ausgehend von theoretischen Indexierungsansätzen wird das klassische Vektorraum-Modell für automatische Indexierung (mit dem Trennschärfen-Modell) erläutert. Das Clustering in Information-Retrieval-Systemem wird als eine natürliche logische Folge aus diesem Modell aufgefaßt und in allen seinen Ausprägungen (d.h. als Dokumenten-, Term- oder Dokumenten- und Termklassifikation) behandelt. Anschließend werden die Suchstrategien in vorklassifizierten Dokumentenbeständen (Clustersuche) detailliert beschrieben. Zum Schluß wird noch die sinnvolle Anwendung der Clusteranalyse in Information-Retrieval-Systemen kurz diskutiert

0.009896271 = product of:
  0.039585084 = sum of:
    0.039585084 = weight(_text_:und in 2653) [ClassicSimilarity], result of:
      0.039585084 = score(doc=2653,freq=6.0), product of:
        0.11666329 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.05263717 = queryNorm
        0.33931053 = fieldWeight in 2653, product of:
          2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
            6.0 = termFreq=6.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.0625 = fieldNorm(doc=2653)
  0.25 = coord(1/4)

Abstract

Vorgestellt werden die Ergebnisse extensiver Retrievaltests von zwei Varianten von Inhalteserschließungen (Freitext und PASSAT) für das deutsche Patentinformationssystem auf der Basis von Volltexten. Die Tests führte die Fachgruppe Linguistische Informationswissenschaft der Universität Regensburg von 1986-1989 in Zusammenarbeit mit dem Deutschen Patentamt, dem Fachinformationszentrum Karlsruhe und meheren industrieellen Partnern durch. Der Schwerpunkt des Berichts liegt auf dem allgemeinen Ansatz der Bewertung der Ziele des Projekts und auf der Darstellung der statistischen Evaluierungsergebnisse.

0.009896271 = product of:
  0.039585084 = sum of:
    0.039585084 = weight(_text_:und in 4891) [ClassicSimilarity], result of:
      0.039585084 = score(doc=4891,freq=6.0), product of:
        0.11666329 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.05263717 = queryNorm
        0.33931053 = fieldWeight in 4891, product of:
          2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
            6.0 = termFreq=6.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.0625 = fieldNorm(doc=4891)
  0.25 = coord(1/4)

Abstract

Nur wenige Dokumentationsmethoden werden mit dem Namen ihrer Entwickler assoziiert. Ausnahmen sind Melvil Dewey (DDC), S.R. Ranganathan (Colon Classification) - und Norbert Henrichs. Seine Textwortmethode ermöglicht die Indexierung und das Retrieval von Literatur aus Fachgebieten, die keine allseits akzeptierte Fachterminologie vorweisen, also viele Sozial- und Geisteswissenschaften, vorneweg die Philosophie. Für den Einsatz in der elektronischen Philosophie-Dokumentation hat Henrichs in den späten sechziger Jahren die Textwortmethode entworfen. Er ist damit nicht nur einer der Pioniere der Anwendung der elektronischen Datenverarbeitung in der Informationspraxis, sondern auch der Pionier bei der Dokumentation terminologisch nicht starrer Fachsprachen

0.009896271 = product of:
  0.039585084 = sum of:
    0.039585084 = weight(_text_:und in 1498) [ClassicSimilarity], result of:
      0.039585084 = score(doc=1498,freq=6.0), product of:
        0.11666329 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.05263717 = queryNorm
        0.33931053 = fieldWeight in 1498, product of:
          2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
            6.0 = termFreq=6.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.0625 = fieldNorm(doc=1498)
  0.25 = coord(1/4)

Abstract

Durch die Nutzung des Internet wird sich die Erwartungshaltung der Bibliothekskundschaft nachhaltig verändern. Es ist absehbar, dass von den Bibliotheken künftig mehr gefordert wird, als die formale und inhaltliche Erschließung mithilfe tradierter Verfahren und Regelwerke wie RAK, AACR, Klassifikationen, Schlagwortnormdatei oder Fachthesauri.

0.009896271 = product of:
  0.039585084 = sum of:
    0.039585084 = weight(_text_:und in 1879) [ClassicSimilarity], result of:
      0.039585084 = score(doc=1879,freq=6.0), product of:
        0.11666329 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.05263717 = queryNorm
        0.33931053 = fieldWeight in 1879, product of:
          2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
            6.0 = termFreq=6.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.0625 = fieldNorm(doc=1879)
  0.25 = coord(1/4)

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

Source

Bibliothek: Forschung und Praxis. 24(2000) H.3, S.297-318

0.009681322 = product of:
  0.038725287 = sum of:
    0.038725287 = weight(_text_:und in 6077) [ClassicSimilarity], result of:
      0.038725287 = score(doc=6077,freq=30.0), product of:
        0.11666329 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.05263717 = queryNorm
        0.33194062 = fieldWeight in 6077, product of:
          5.477226 = tf(freq=30.0), with freq of:
            30.0 = termFreq=30.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.02734375 = fieldNorm(doc=6077)
  0.25 = coord(1/4)

Abstract

Wenn man ein Computerprogramm besitzt, das einem zu fast jedem Textwort dessen grammatische Merkmale bestimmt und außerdem noch seine interne Struktur und einige semantische Informationen liefert, dann fragt man sich irgendwann: Könnte ich nicht auf der Grundlage dieser Angaben einen Text global charakterisieren, etwa indem ich versuche, die wichtigen Wörter dieses Textes zu errechnen? Die häufigsten Textwörter können es nicht sein, denn gerade sie sind sehr nichtssagend. Die seltensten Textwörter sind zwar aussagekräftig, aber sie sind zu viele - die meisten Lemmata eines Textes erscheinen nur ein einziges Mal. Irgendwie müsste man den Wortschatz einschränken können. Die rettende Idee war: Wir tun so, als seien die semantischen Merkmale Wörter, denn dann enthält der Wortschatz dieser Sprache nur noch etwa hundert Elemente, weil unsere morphologische Analyse (Mpro) rund 100 semantische Features verwendet. Wir vermuteten nun, dass die häufig vorkommenden Features wichtig für den Text sind und die selteneren als Ausreißer betrachten werden können. Die Implementierung dieser Idee ist der Urahn unseres Programmpaketes AUTINDEX zur automatischen Indexierung von Texten. Dieses allererste Programm erstellte also zu einem Text eine Statistik der semantischen Merkmale und gab die drei häufigsten Klassen mit den zugehörigen Lemmata aus. Das Ergebnis war verblüffend: Auf den ersten Blick konnte man sehen, worum es in dem Text ging. Bei näherem Hinsehen wurden aber auch Unzulänglichkeiten deutlich. Einige der Schlagwörter waren doch ziemlich nichtssagend, andere hätte man gerne in der Liste gehabt, und schließlich hätte man sich noch eine ganz globale Charakterisierung des Textes durch die Angabe von Fachgebieten gewünscht, etwa in der Form: Der Text hat mit Politik oder Wirtschaft zu tun, er berichtet über einen Unfall, eine Feierlichkeit usw. Es wurde also sofort deutlich, dass das Programm ohne eine weitere Wissensquelle keine wirklich guten Ergebnisse würde liefern können. Man braucht also einen Thesaurus, ein Wörterbuch, in dem einzelne Lemmata und auch mehrwortige Ausdrücke mit zusätzlichen Informationen versehen sind.
Die erste Implementierung wurde in Zusammenarbeit mit dem Fachinformationszentrum Technik (Frankfurt) erstellt. Eine Kontrolle der manuell vergebenen Grob- und Feinklassifizierung der Lexikonartikel des Brockhaus Multimedial und anderer Brockhaus-Lexika wurde mit AUTINDEX in Zusammenarbeit mit BIFAB (Mannheim) durchgeführt. AUTINDEX ist auch Bestandteil des Indexierungs- und Retrievalsystems der Firma AGI (Neustadt/Weinstraße), das in der Landesbibliothek Vorarlberg eingesetzt wird. Weiterhin wird AUTINDEX im System LEWI verwendet, das zusammen mit BIFAB entwickelt wird. Dieses System erlaubt natürlichsprachliche Anfragen an den Brockhaus Multimedial und liefert als Antwort die relevanten Lexikonartikel. Im IAI selbst wurden große Textmengen indexiert (Brockhaus- und Dudenlexika, Zeitungstexte usw.), die man für die Weiterentwicklung diverser Thesauri und Wörterbücher nutzen kann. Beispielsweise kann man sich für ein Wort alle Texte ausgeben lassen, in denen dieses Wort wichtig ist. Dabei sind die Texte nach Wichtigkeit sortiert. Zu einem gegebenen Wort kann man sich auch die Assoziationen oder die möglichen Klassifikationen berechnen lassen. Auf diese Weise kann man einen Thesaurus halbautomatisch erweitern.

Source

Information und Sprache: Beiträge zu Informationswissenschaft, Computerlinguistik, Bibliothekswesen und verwandten Fächern. Festschrift für Harald H. Zimmermann. Herausgegeben von Ilse Harms, Heinz-Dirk Luckhardt und Hans W. Giessen

0.009582023 = product of:
  0.038328093 = sum of:
    0.038328093 = weight(_text_:und in 6386) [ClassicSimilarity], result of:
      0.038328093 = score(doc=6386,freq=10.0), product of:
        0.11666329 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.05263717 = queryNorm
        0.328536 = fieldWeight in 6386, product of:
          3.1622777 = tf(freq=10.0), with freq of:
            10.0 = termFreq=10.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=6386)
  0.25 = coord(1/4)

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

Source

nfd Information - Wissenschaft und Praxis. 52(2001) H.5, S.251-262

0.009582023 = product of:
  0.038328093 = sum of:
    0.038328093 = weight(_text_:und in 1335) [ClassicSimilarity], result of:
      0.038328093 = score(doc=1335,freq=10.0), product of:
        0.11666329 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.05263717 = queryNorm
        0.328536 = fieldWeight in 1335, product of:
          3.1622777 = tf(freq=10.0), with freq of:
            10.0 = termFreq=10.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=1335)
  0.25 = coord(1/4)

Abstract

In der deutschen Sprache lassen sich Begriffe durch Komposita und Mehrwortgruppen ausdrücken. Letztere können dabei aber auch als Kompositum selbst ausgedrückt werden und entsprechend auf den gleichen Begriff verweisen. In der nachfolgenden Studie werden Mehrwortgruppen analysiert, die auch Komposita sein können. Ziel der Untersuchung ist es, diese Wortfolgen über Muster zu identifizieren. Analysiert wurden Daten des Karrieremanagers Placement24 GmbH - in Form von Stellenanzeigen. Die Extraktion von Mehrwortgruppen erfolgte algorithmisch und wurde mit der Open-Source Software Lingo durch geführt. Auf der Basis von Erweiterungen bzw. Anpassungen in Wörterbüchern und den darin getaggten Wörtern wurde drei- bis fünfstelligen Kandidaten analysiert. Aus positiv bewerteten Mehrwortgruppen wurden Komposita gebildet. Diese wurden mit den identifizierten Komposita aus den Stellenanzeigen verglichen. Der Vergleich zeigte, dass ein Großteil der neu generierten Komposita nicht durch eine Kompositaidentifizierung erzeugt wurde.

Content

Bachelorarbeit, Studiengang Bibliothekswesen, Fakultät für Informations- und Kommunikationswissenschaften, Fachhochschule Köln

0.009582023 = product of:
  0.038328093 = sum of:
    0.038328093 = weight(_text_:und in 1915) [ClassicSimilarity], result of:
      0.038328093 = score(doc=1915,freq=10.0), product of:
        0.11666329 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.05263717 = queryNorm
        0.328536 = fieldWeight in 1915, product of:
          3.1622777 = tf(freq=10.0), with freq of:
            10.0 = termFreq=10.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=1915)
  0.25 = coord(1/4)

Abstract

Das Klassifizieren von Texten, auch Indexieren, inhaltliches Erschließen oder verschlagworten genannt, gehört seit jeher zu den zwar notwendigen aber sehr aufwändigen Aufgaben von Archiven bzw. Dokumentationen. Ihre unterschiedlichen Zwecke bzw. Anforderungen sind sicher ein Grund dafür, dass es fast ebenso viele Erschließungsinventare, Thesauri oder Schlagwortverzeichnisse wie Dokumentationen gibt. Im folgenden werden Klassifizierung, Indexierung, Erschließung und Verschlagwortung synonym verwendet. In der G+J Dokumentation arbeiten heute ca. 20 Dokumentare an Auswahl und Erschließung von täglich etwa 1.100 Artikeln aus insgesamt ca. 210 Titeln. In der G+J Pressedatenbank sind aktuell ca. 7 Mio Artikel gespeichert, gut 2 Mio als digitaler Volltext (OCR/Satzdaten). Archiviert sind nur Artikel, für die die G+J Dokumentation die entsprechenden Rechte hat.

Source

Bibliotheken und Informationseinrichtungen - Aufgaben, Strukturen, Ziele: 29. Arbeits- und Fortbildungstagung der ASpB / Sektion 5 im DBV in Zusammenarbeit mit der BDB, BIB, DBV, DGI und VDB, zugleich DBV-Jahrestagung, 8.-11.4.2003 in Stuttgart. Red.: Margit Bauer

0.009582023 = product of:
  0.038328093 = sum of:
    0.038328093 = weight(_text_:und in 4284) [ClassicSimilarity], result of:
      0.038328093 = score(doc=4284,freq=40.0), product of:
        0.11666329 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.05263717 = queryNorm
        0.328536 = fieldWeight in 4284, product of:
          6.3245554 = tf(freq=40.0), with freq of:
            40.0 = termFreq=40.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.0234375 = fieldNorm(doc=4284)
  0.25 = coord(1/4)

Abstract

Information ist in unserer Zeit zu einem sehr wichtigen Gut geworden. Sie ist Grundlage jeglicher seriösen Entscheidungsfindung. Die Informationsflut ist in den letzten Jahren stark angestiegen und auch in absehbarer Zeit wird die Menge der Informationen weiter anwachsen. Daher wird es immer wichtiger, sich ''Information über Information'' zu organisieren. Es ist nicht möglich, über alle Bereiche, mit denen man konfrontiert wird, im letzten Detail informiert zu sein. Notwendig und wichtig ist es aber zu wissen, wo man sich informieren kann. Relevante Informationen müssen möglichst rasch gefunden werden können. Im praktischen, EDV-unterstützten Einsatz findet man zu diesem Zweck Informationssysteme verschiedenster Art. Das Spektrum reicht dabei von Management-Informationssystemen, über Expertensysteme bis zu Datenbanksystemen und Information Retrieval Systemen (IR-Systemen). Obwohl die einzelnen Typen dieser informationsverarbeitenden Systeme für unterschiedliche Anwendergruppen und unterschiedliche Aufgabenarten konzipiert sind, ergeben sich beim Entwurf der Systeme doch sehr ähnlich gelagerte Problemkreise und Fragestellungen. * Die Darstellung und die Organisation von bestehendem Wissen und bekannten Fakten im Informationssystem (Informationserschließung). * Das (Wieder)finden relevanter Informationen aus dem Informationssystem und das Führen des Benutzers durch das Informationssystem. Ein Information Retrieval System beinhaltet unstrukturierte bibliographische oder textuelle Dokumente und unterscheidet sich dadurch wesentlich von Datenbanksystemen, die für gewöhnlich strukturierte Daten enthalten.
Konventionelle, formatierte Datenbanken sind heute in der Praxis bereits weit verbreitet. Dies nicht zuletzt auch deshalb, weil unter anderem die standardisierte Abfragesprache SQL existiert und insbesondere bei relationalen Datenbanksystemen die Forschung intensiv an Verbesserungen in Aufbau und Performance der Systeme arbeitet. Die Verbreitung und Akzeptanz von unformatierten Datenbanken, Information Retrieval Systemen, ist hingegen bei weitem nicht so weit gediehen. Ein Grund dafür ist in der mangelnden Benutzerfreundlichkeit der IR-Systeme und in unzulänglichen Methoden der Informationserschließung zu suchen. Mit der vorliegenden Arbeit soll eine Methode zur Informationserschliessung in Information Retrieval Systemen entwickelt werden, die die Bedürfnisse des Benutzers in den Mittelpunkt stellt und so einen Beitrag dazu leistet, die Akzeptanz und Verbreitung von Information Retrieval Systemen, insbesondere für den Bürobereich, zu erhöhen. Die Fragestellung lautet somit: Ist es möglich, den Benutzer bereits im Stadium der Indexierung von Dokumenten in verstärktem Maße miteinzubeziehen, ohne dabei aber auf die maschinelle Unterstützung völlig zu verzichten, wie dies bei der manuellen Indexierung der Fall ist. Jedes Retrievalsystem kann als ein System beschrieben werden, das aus einer Menge von Dokumenten und einer Menge von Suchfragen besteht und das einen Mechanismus enthält, der die für eine Suchanfrage relevanten Dokumente bestimmt.
Dazu sind folgende Teile eines IR-Systems notwendig: * Informationserschließung Eine Komponente zur Erschließung und Darstellung der gespeicherten Informationen. Dieser Teil dient dazu, den Inhalt der Dokumente zu beschreiben und so darzustellen, daß aufgrund dieser Merkmale ein Dokument gefunden werden kann. Eine Möglichkeit dazu besteht darin, den Dokumenten inhaltsbeschreibende Deskriptoren zuzuordnen. Durch den Prozeß der Indexierung werden die Dokumente in eine Indexierungssprache übersetzt. * Query-Language (Abfragesprache) Eine Komponente zur Formulierung der Suchanfragen des Benutzers. Dieser Teil dient dazu, die Suchanfrage des Benutzers so zu verarbeiten, daß mit der aus der Frage gewonnenen Information über die Bedürfnisse des Benutzers die passenden Dokumente gefunden werden können. * Informationsausgabe - Informationsaufbereitung Eine Komponente zur Ausgabe der auf Grund der Suchanfrage gefundenen Informationen. Dieser Teil stellt das Ergebnis der Suchanfrage dem Benutzer zur Verfügung.
Es würde den Rahmen der Arbeit sprengen, alle Komponenten eines Information Retrieval Systems zu untersuchen. Daher wird ein Schwerpunkt auf die Informationserschließung gelegt. Dabei wird die (semi)automatische Indexierung von Dokumenten zum Zwecke des Information Retrievals, also der Vorgang der Übersetzung der Dokumente in eine Indexierungssprache genauer behandelt. Dieser Schwerpunkt wurde unter anderem deshalb gewählt, weil meiner Ansicht nach die festzustellende mangelnde Akzeptanz von Information Retrieval Systemen auch damit zu begründen ist, daß die in der Praxis eingesetzten Indexierungskomponenten der Systeme zur Zeit noch nicht den Leistungsumfang erbringen, den der Benutzer von einem ''Intelligenten Information Retrieval System'' erwartet. Ziel der Arbeit ist es, ein Modell zur automatischen Indexierung schrittweise zu entwickeln, das den Benutzer in stärkerem Maße in die Indexierung mit einbezieht, als dies bei den in Literatur und Praxis beschriebenen Verfahren der Fall ist.

0.009448001 = product of:
  0.037792005 = sum of:
    0.037792005 = weight(_text_:und in 2489) [ClassicSimilarity], result of:
      0.037792005 = score(doc=2489,freq=14.0), product of:
        0.11666329 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.05263717 = queryNorm
        0.32394084 = fieldWeight in 2489, product of:
          3.7416575 = tf(freq=14.0), with freq of:
            14.0 = termFreq=14.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.0390625 = fieldNorm(doc=2489)
  0.25 = coord(1/4)

Abstract

10 Jahre Internet haben die WeIt um die Bibliotheken herum stark geändert. Der Web-OPAC war eine Antwort der Bibliotheken. Doch reicht ein Web-OPAC im Zeitalter des Internets noch aus? Außer Web ist es doch der alte Katalog. Ca. 90% aller Bibliotheksrecherchen durch Benutzer sind Themenrecherchen. Ein Anteil dieser Recherchen bringt kein Ergebnis. Es kann leicht gemessen werden, dass null Medien gefunden wurden. Die Gründe hierfür wurden auch immer wieder untersucht: Plural- anstelle Singularformen, zu spezifische Suchbegriffe, Schreib- oder Bedienungsfehler. Zu wenig untersucht sind aber die Recherchen, die nicht mit einer Ausleihe enden, denn auch dann kann man in vielen Fällen von einem Retrieval-Mangel ausgehen. Schließlich: Von den ausgeliehenen Büchern werden nach Einschätzung vieler Bibliothekare 80% nicht weiter als bis zum Inhaltsverzeichnis gelesen (außer in Präsenzbibliotheken) - und erst nach Wochen zurückgegeben. Ein Politiker würde dies neudeutsch als "ein Vermittlungsproblem" bezeichnen. Ein Controller als nicht hinreichende Kapitalnutzung. Einfacher machen es sich immer mehr Studenten und Wissenschaftler, ihr Wissensaustausch vollzieht sich zunehmend an anderen Orten. Bibliotheken (als Funktion) sind unverzichtbar für die wissenschaftliche Kommunikation. Deshalb geht es darum, Wege zu finden und auch zu beschreiten, welche die Schätze von Bibliotheken (als Institution) effizienter an die Zielgruppe bringen. Der Einsatz von Information Retrieval-Technologie, neue Erschließungsmethoden und neuer Content sind Ansätze dazu. Doch die bisherigen Verbundstrukturen und Abhängigkeit haben das hier vorgestellte innovative Projekt keineswegs gefördert. Innovation entsteht wie die Innvoationsforschung zeigt eigentlich immer an der Peripherie: in Bregenz fing es an.

Source

Mitteilungen der Vereinigung Österreichischer Bibliothekarinnen und Bibliothekare. 57(2004) H.3/4, S.33-38

0.009448001 = product of:
  0.037792005 = sum of:
    0.037792005 = weight(_text_:und in 318) [ClassicSimilarity], result of:
      0.037792005 = score(doc=318,freq=14.0), product of:
        0.11666329 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.05263717 = queryNorm
        0.32394084 = fieldWeight in 318, product of:
          3.7416575 = tf(freq=14.0), with freq of:
            14.0 = termFreq=14.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.0390625 = fieldNorm(doc=318)
  0.25 = coord(1/4)

Abstract

Die Lizentiatsarbeit gibt im ersten theoretischen Teil einen Überblick über das Indexieren von Dokumenten. Sie zeigt die verschiedenen Typen von Indexen sowie die wichtigsten Aspekte bezüglich einer Indexsprache auf. Diverse manuelle und automatische Indexierungsverfahren werden präsentiert. Spezielle Aufmerksamkeit innerhalb des ersten Teils gilt den Schlagwortregistern, deren charakteristische Merkmale und Eigenheiten erörtert werden. Zusätzlich werden die gängigen Kriterien zur Bewertung von Indexen sowie die Masse zur Evaluation von Indexierungsverfahren und Indexierungsergebnissen vorgestellt. Im zweiten Teil der Arbeit werden fünf reale Bücher einer statistischen Untersuchung unterzogen. Zum einen werden die lexikalischen und syntaktischen Bestandteile der fünf Buchregister ermittelt, um den Inhalt von Schlagwortregistern zu erschliessen. Andererseits werden aus den Textausschnitten der Bücher Indexterme maschinell extrahiert und mit den Schlagworteinträgen in den Buchregistern verglichen. Das Hauptziel der Untersuchungen besteht darin, eine Indexierungsmethode, die auf linguistikorientierter Extraktion der Indexterme und Termhäufigkeitsgewichtung basiert, im Hinblick auf ihren Gebrauchswert für eine automatische Indexierung zu testen. Die Gewichtungsmethode ist die inverse Seitenhäufigkeit, eine Methode, welche von der inversen Dokumentfrequenz abgeleitet wurde, zur automatischen Erstellung von Schlagwortregistern für deutschsprachige Texte. Die Prüfung der Methode im statistischen Teil führte nicht zu zufriedenstellenden Resultaten.

0.009034018 = product of:
  0.036136072 = sum of:
    0.036136072 = weight(_text_:und in 861) [ClassicSimilarity], result of:
      0.036136072 = score(doc=861,freq=20.0), product of:
        0.11666329 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.05263717 = queryNorm
        0.3097467 = fieldWeight in 861, product of:
          4.472136 = tf(freq=20.0), with freq of:
            20.0 = termFreq=20.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.03125 = fieldNorm(doc=861)
  0.25 = coord(1/4)

Abstract

Durch die zunehmende Mediatisierung und Digitalisierung wird die moderne Gesellschaft immer mehr mit dem Thema der Informationsüberflutung konfrontiert. Erstaunlicherweise führt der Zuwachs an Informationen gleichzeitig zu einem Mangel an Wissen. Die Erklärung kann darin gefunden werden, dass ein großer Teil der existierenden Informationen nicht aufgefunden werden kann. Es handelt sich meistens um Informationen die auf semi- und nichtstrukturierte Daten beruhen. Schätzungen zufolge sind heute rund 80% der entscheidungsrelevanten Informationen in Unternehmen in unstrukturierter, d. h. meist textueller Form vorhanden. Die Unfähigkeit der Maschinen den Inhalt unstrukturierter Texte zu verstehen führt dazu, dass dokumentiertes Wissen schwer auffindbar ist und oft unentdeckt bleibt. Wegen des Informationsvolumens, das meistens zu groß ist, um gelesen, verstanden oder sogar benutzt zu werden, ergibt sich folgendes Problem, mit dem man konfrontiert wird: Informationen die nicht in Wissen umgewandelt werden können, bleiben als papiergebundene oder digitale Dokumente in Data-Repositories verschlossen. Angesichts der heute anfallenden Menge an Dokumenten erscheint eine manuelle Vergabe von Schlagworten nicht mehr realistisch. Deshalb entwickelt Wissensmanagement unterstützende Verfahren, die Informationen rechtzeitig, in der richtigen Qualität und den richtigen Personen verfügbar machen. Einige Schwerpunkte an denen zur Zeit geforscht wird, sind Modelle zur Repräsentation von Dokumenten, Methoden zur Ähnlichkeitsbestimmung von Anfragen zu Dokumenten und zur Indexierung von Dokumentenmengen, sowie die automatische Klassifikation. Vor diesem Hintergrund konzentriert sich diese Arbeit auf die unterschiedlichen Verfahren der automatischen Indexierung, hebt die algorithmischen Vor- und Nachteile hervor, mit dem Ziel die Funktionsweise im Bereich der unstrukturierten Texte zu analysieren. Hierfür erfolgt im 3. Kapitel eine genauere Untersuchung und Darstellung automatischer Indexierungsverfahren. Zuvor werden in Kapitel 2 grundlegende Begrifflichkeiten erklärt, eingeordnet und abgegrenzt. Abschließend werden anhand der theoretischen Darlegung Implementierungen der vorgestellten Verfahren kurz beschrieben. Die Ausarbeitung endet mit der Schlussfolgerung und dem Ausblick.

Content

Ausarbeitung im Rahmen des Seminars Suchmaschinen und Suchalgorithmen, Institut für Wirtschaftsinformatik Praktische Informatik in der Wirtschaft, Westfälische Wilhelms-Universität Münster

0.009034018 = product of:
  0.036136072 = sum of:
    0.036136072 = weight(_text_:und in 3081) [ClassicSimilarity], result of:
      0.036136072 = score(doc=3081,freq=20.0), product of:
        0.11666329 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.05263717 = queryNorm
        0.3097467 = fieldWeight in 3081, product of:
          4.472136 = tf(freq=20.0), with freq of:
            20.0 = termFreq=20.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.03125 = fieldNorm(doc=3081)
  0.25 = coord(1/4)

Abstract

Die Arbeit analysiert die dynamische Entwicklung und den Gebrauch von Thesaurusbegriffen. Zusätzlich konzentriert sie sich auf die Faktoren, die die Zahl von Indexbegriffen pro Dokument oder Zeitschrift beeinflussen. Als Untersuchungsobjekt dienten der MeSH und die entsprechende Datenbank "MEDLINE". Die wichtigsten Konsequenzen sind: 1. Der MeSH-Thesaurus hat sich durch drei unterschiedliche Phasen jeweils logarithmisch entwickelt. Solch einen Thesaurus sollte folgenden Gleichung folgen: "T = 3.076,6 Ln (d) - 22.695 + 0,0039d" (T = Begriffe, Ln = natürlicher Logarithmus und d = Dokumente). Um solch einen Thesaurus zu konstruieren, muss man demnach etwa 1.600 Dokumente von unterschiedlichen Themen des Bereiches des Thesaurus haben. Die dynamische Entwicklung von Thesauri wie MeSH erfordert die Einführung eines neuen Begriffs pro Indexierung von 256 neuen Dokumenten. 2. Die Verteilung der Thesaurusbegriffe erbrachte drei Kategorien: starke, normale und selten verwendete Headings. Die letzte Gruppe ist in einer Testphase, während in der ersten und zweiten Kategorie die neu hinzukommenden Deskriptoren zu einem Thesauruswachstum führen. 3. Es gibt ein logarithmisches Verhältnis zwischen der Zahl von Index-Begriffen pro Aufsatz und dessen Seitenzahl für die Artikeln zwischen einer und einundzwanzig Seiten. 4. Zeitschriftenaufsätze, die in MEDLINE mit Abstracts erscheinen erhalten fast zwei Deskriptoren mehr. 5. Die Findablity der nicht-englisch sprachigen Dokumente in MEDLINE ist geringer als die englische Dokumente. 6. Aufsätze der Zeitschriften mit einem Impact Factor 0 bis fünfzehn erhalten nicht mehr Indexbegriffe als die der anderen von MEDINE erfassten Zeitschriften. 7. In einem Indexierungssystem haben unterschiedliche Zeitschriften mehr oder weniger Gewicht in ihrem Findability. Die Verteilung der Indexbegriffe pro Seite hat gezeigt, dass es bei MEDLINE drei Kategorien der Publikationen gibt. Außerdem gibt es wenige stark bevorzugten Zeitschriften."

Footnote

Dissertation, Humboldt-Universität zu Berlin - Institut für Bibliotheks- und Informationswissenschaft.

Imprint

Berlin : Humboldt-Universität zu Berlin / Institut für Bibliotheks- und Informationswissenschaft

Theme

Konzeption und Anwendung des Prinzips Thesaurus

0.009034018 = product of:
  0.036136072 = sum of:
    0.036136072 = weight(_text_:und in 935) [ClassicSimilarity], result of:
      0.036136072 = score(doc=935,freq=20.0), product of:
        0.11666329 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.05263717 = queryNorm
        0.3097467 = fieldWeight in 935, product of:
          4.472136 = tf(freq=20.0), with freq of:
            20.0 = termFreq=20.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.03125 = fieldNorm(doc=935)
  0.25 = coord(1/4)

Abstract

Die ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft betreibt seit 2016 eigene angewandte Forschung im Bereich Machine Learning mit dem Zweck, praktikable Lösungen für eine automatisierte oder maschinell unterstützte Inhaltserschließung zu entwickeln. 2020 begann ein Team an der ZBW die Konzeption und Implementierung einer Softwarearchitektur, die es ermöglichte, diese prototypischen Lösungen in einen produktiven Dienst zu überführen und mit den bestehenden Nachweis- und Informationssystemen zu verzahnen. Sowohl die angewandte Forschung als auch die für dieses Vorhaben ("AutoSE") notwendige Softwareentwicklung sind direkt im Bibliotheksbereich der ZBW angesiedelt, werden kontinuierlich anhand des State of the Art vorangetrieben und profitieren von einem engen Austausch mit den Verantwortlichen für die intellektuelle Inhaltserschließung. Dieser Beitrag zeigt die Meilensteine auf, die das AutoSE-Team in zwei Jahren in Bezug auf den Aufbau und die Integration der Software erreicht hat, und skizziert, welche bis zum Ende der Pilotphase (2024) noch ausstehen. Die Architektur basiert auf Open-Source-Software und die eingesetzten Machine-Learning-Komponenten werden im Rahmen einer internationalen Zusammenarbeit im engen Austausch mit der Finnischen Nationalbibliothek (NLF) weiterentwickelt und zur Nachnutzung in dem von der NLF entwickelten Open-Source-Werkzeugkasten Annif aufbereitet. Das Betriebsmodell des AutoSE-Dienstes sieht regelmäßige Überprüfungen sowohl einzelner Komponenten als auch des Produktionsworkflows als Ganzes vor und erlaubt eine fortlaufende Weiterentwicklung der Architektur. Eines der Ergebnisse, das bis zum Ende der Pilotphase vorliegen soll, ist die Dokumentation der Anforderungen an einen dauerhaften produktiven Betrieb des Dienstes, damit die Ressourcen dafür im Rahmen eines tragfähigen Modells langfristig gesichert werden können. Aus diesem Praxisbeispiel lässt sich ableiten, welche Bedingungen gegeben sein müssen, um Machine-Learning-Lösungen wie die in Annif enthaltenen erfolgreich an einer Institution für die Inhaltserschließung einsetzen zu können.

0.009012819 = product of:
  0.036051277 = sum of:
    0.036051277 = weight(_text_:und in 1054) [ClassicSimilarity], result of:
      0.036051277 = score(doc=1054,freq=26.0), product of:
        0.11666329 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.05263717 = queryNorm
        0.3090199 = fieldWeight in 1054, product of:
          5.0990195 = tf(freq=26.0), with freq of:
            26.0 = termFreq=26.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.02734375 = fieldNorm(doc=1054)
  0.25 = coord(1/4)

Abstract

Mit Hilfe eines algorithmisch arbeitenden Verfahrens können Mehrwortgruppen aus elektronisch vorliegenden Texten identifiziert und extrahiert werden. Als Datengrundlage für diese Arbeit dienen kunsthistorische Lexikonartikel des Reallexikons zur Deutschen Kunstgeschichte. Die linguistisch, wörterbuchbasierte Open-Source-Software Lingo wurde in dieser Studie genutzt. Mit Lingo ist es möglich, auf Basis erstellter Wortmuster, bestimmte Wortfolgen aus elektronisch vorliegenden Daten algorithmisch zu identifizieren und zu extrahieren. Die erstellten Wortmuster basieren auf Wortklassen, mit denen die lexikalisierten Einträge in den Wörterbüchern getaggt sind und dadurch näher definiert werden. So wurden individuelle Wortklassen für Fachterminologie, Eigennamen, oder Adjektive vergeben. In der vorliegenden Arbeit werden zusätzlich Funktionswörter in die Musterbildung mit einbezogen. Dafür wurden neue Wortklassen definiert. Funktionswörter bestimmen Artikel, Konjunktionen und Präpositionen. Ziel war es fachterminologische Mehrwortgruppen mit kunsthistorischen Inhalten zu extrahieren unter der gezielten Einbindung von Funktionswörtern. Anhand selbst gebildeter Kriterien, wurden die extrahierten Mehrwortgruppen qualitativ analysiert. Es konnte festgestellt werden, dass die Verwendung von Funktionswörtern fachterminologische Mehrwortgruppen erzeugt, die als potentielle Indexterme weitere Verwendung im Information Retrieval finden können.
Mehrwortgruppen sind als lexikalische Einheit zu betrachten und bestehen aus mindestens zwei miteinander in Verbindung stehenden Begriffen. Durch die Ver-bindung mehrerer Fachwörter transportieren sie in Fachtexten aussagekräftige Informationen. Sie vermitteln eindeutige Informationen, da aus den resultierenden Beziehungen zwischen den in Verbindung stehenden Fachbegriffen die inhaltliche Bedeutung eines Fachtextes ersichtlich wird. Demzufolge ist es sinnvoll, Mehrwort-gruppen aus Fachtexten zu extrahieren, da diese die Inhalte eindeutig repräsentieren. So können Mehrwortgruppen für eine inhaltliche Erschließung genutzt und beispiels-weise als Indexterme im Information Retrieval bereitgestellt werden. Mehrwortgruppen enthalten Informationen eines Textes, die in natürlicher Sprache vorliegen. Zur Extraktion von Informationen eines elektronisch vorliegenden Textes kommen maschinelle Verfahren zum Einsatz, da Sprache Strukturen aufweist, die maschinell verarbeitet werden können. Eine mögliche Methode Mehrwortgruppen innerhalb von elektronisch vorliegenden Fachtexten zu identifizieren und extrahieren ist ein algorithmisches Verfahren. Diese Methode erkennt Wortfolgen durch das Bilden von Wortmustern, aus denen sich eine Mehrwortgruppe in einem Text zusammensetzt. Die Wortmuster repräsentieren somit die einzelnen Bestandteile einer Mehrwortgruppe. Bereits an mathematischen Fachtexten wurde dieses Verfahren untersucht und analysiert. Relevante Mehrwortgruppen, die ein mathematisches Konzept oder mathe-matischen Inhalt repräsentierten, konnten erfolgreich extrahiert werden. Zum Einsatz kam das Indexierungssystem Lingo, mit dessen Programmodul sequencer eine algorithmische Identifizierung und Extraktion von Mehrwortgruppen möglich ist. In der vorliegenden Arbeit wird dieses algorithmische Verfahren unter Einsatz der Software Lingo genutzt, um Mehrwortgruppen aus kunsthistorischen Fachtexten zu extrahieren. Als Datenquelle dienen kunsthistorische Lexikonartikel aus dem Reallexikon zur Deutschen Kunstgeschichte, welches in deutscher Sprache vorliegt. Es wird untersucht, ob positive Ergebnisse im Sinne von fachterminologischen Mehrwort-gruppen mit kunsthistorischen Inhalten erzeugt werden können. Dabei soll zusätzlich die Einbindung von Funktionswörtern innerhalb einer Mehrwortgruppe erfolgen. Funktionswörter definieren Artikel, Konjunktionen und Präpositionen, die für sich alleinstehend keine inhaltstragende Bedeutung besitzen, allerdings innerhalb einer Mehrwortgruppe syntaktische Funktionen erfüllen. Anhand der daraus resultierenden Ergebnisse wird analysiert, ob das Hinzufügen von Funktionswörtern innerhalb einer Mehrwortgruppe zu positiven Ergebnissen führt. Ziel soll es demnach sein, fach-terminologische Mehrwortgruppen mit kunsthistorischen Inhalten zu erzeugen, unter Einbindung von Funktionswörtern. Bei der Extraktion fachterminologischer Mehrwortgruppen wird im Folgenden insbesondere auf die Erstellung von Wortmustern eingegangen, da diese die Basis liefern, mit welchen das Programmmodul sequencer Wortfolgen innerhalb der kunst-historischen Lexikonartikel identifiziert. Eine Einordung der Indexierungsergebnisse erfolgt anhand selbst gebildeter Kriterien, die definieren, was unter einer fach-terminologischen Mehrwortgruppe zu verstehen ist.

Content

Beiliegende CD enthält die Arbeitsergebnisse und Hilfsdateien

Footnote

Bachelorarbeit, Studiengang Bibliothekswesen, Fakultät für Informations- und Kommunikationswissenschaften, Fachhochschule Köln.

Imprint

Köln : Fachhochschule, Fakultät für Informations- und Kommunikationswissenschaften