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Johnson, F.C.; Paice, C.D.; Black, W.J.; Neal, A.P.: ¬The application of linguistic processing to automatic abstract generation (1993) 0.07

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Footnote: Wiederabgedruckt in: Readings in information retrieval. Ed.: K. Sparck Jones u. P. Willett. San Francisco: Morgan Kaufmann 1997. S.538-552.

Salton, G.; Allan, J.; Buckley, C.; Singhal, A.: Automatic analysis, theme generation, and summarization of machine readable texts (1994) 0.07

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Footnote: Wiederabgedruckt in: Readings in information retrieval. Ed.: K. Sparck Jones u. P. Willett. San Francisco: Morgan Kaufmann 1997. S.478-483.

Marsh, E.: ¬A production rule system for message summarisation (1984) 0.07

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Footnote: Wiederabgedruckt in: Readings in information retrieval. Ed.: K. Sparck Jones u. P. Willett. San Francisco: Morgan Kaufmann 1997. S.534-537.

Sparck Jones, K.; Endres-Niggemeyer, B.: Introduction: automatic summarizing (1995) 0.06

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Jones, P.A.; Bradbeer, P.V.G.: Discovery of optimal weights in a concept selection system (1996) 0.06

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Automatic summarizing : introduction (1995) 0.06

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Editor: Sparck Jones, K. u. B. Endres-Niggemeyer

Sparck Jones, K.: Automatic summarising : the state of the art (2007) 0.04

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Jones, S.; Paynter, G.W.: Automatic extractionof document keyphrases for use in digital libraries : evaluations and applications (2002) 0.04

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Kuhlen, R.: Abstracts, abstracting : intellektuelle und maschinelle Verfahren (1990) 0.02

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Source: Grundlagen der praktischen Information und Dokumentation. 3. Aufl. Hrsg.: M. Buder u.a. Bd.1

Ruda, S.: Abstracting: eine Auswahlbibliographie (1992) 0.02
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```
Abstract

Die vorliegende Auswahlbibliographie ist in 9 Themenbereiche unterteilt. Der erste Abschnitt enthält Literatur, in der auf Abstracts und Abstracting-Verfahren allgemein eingegangen und ein Überblick über den Stand der Forschung gegeben wird. Im nächsten Abschnitt werden solche Aufsätze referiert, die die historische Entwicklung des Abstracting beschreiben. Im dritten Teil sind Abstracting-Richtlinien verschiedener Institutionen aufgelistet. Lexikalische, syntaktische und semantische Textkondensierungsverfahren sind das Thema der in Abschnitt 4 präsentierten Arbeiten. Textstrukturen von Abstracts werden unter Punkt 5 betrachtet, und die Arbeiten des nächsten Themenbereiches befassen sich mit dem Problem des Schreibens von Abstracts. Der siebte Abschnitt listet sog. 'maschinelle' und maschinen-unterstützte Abstracting-Methoden auf. Anschließend werden 'maschinelle' und maschinenunterstützte Abstracting-Verfahren, Abstracts im Vergleich zu ihren Primärtexten sowie Abstracts im allgemeien bewertet. Den Abschluß bilden Bibliographien

Kuhlen, R.: Abstracts, abstracting : intellektuelle und maschinelle Verfahren (1997) 0.02

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Source: Grundlagen der praktischen Information und Dokumentation: ein Handbuch zur Einführung in die fachliche Informationsarbeit. 4. Aufl. Hrsg.: M. Buder u.a

Endres-Niggemeyer, B.: Referierregeln und Referate : Abstracting als regelgesteuerter Textverarbeitungsprozeß (1985) 0.01
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```
Abstract

Referierregeln steuern Referierprozesse. Inhaltsbezogene Vorschriften aus drei Referierregeln wurden mit zugehö-rigen Abstracts verglichen. Das Ergebnis war unbefriedi-gend: Referierregeln sind teilweise inkonsistent, ihre Angaben sind nicht immer sachgerecht und oft als Hand-lungsanleitung nicht geeignet. Referieren erscheint als unterbestimmter Denk- und Textverarbeitungsvorgang mit beachtlichem Klärungs- und Gestaltungsbedarf. Die Regeln enthalten zuwenig Wissen über die von ihnen geregelten Sachverhalte. Sie geben oft zu einfache und sachferne Inhaltsstrukturen vor. Ideen für differenziertere Referatstrukturen werden entwickelt. Sie berücksichtigen die Abhängigkeit der Referatstruktur von der Textstruktur des Originaldokuments stärker. Die Klärung des Referier-vorganges bis zu einer gemeinsamen Zieldefinition ist für die weitere Entwicklung des intellektuellen wie des automatischen Referierens wichtig.
Kuhlen, R.: In Richtung Summarizing für Diskurse in K3 (2006) 0.01
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Abstract

Der Bedarf nach Summarizing-Leistungen, in Situationen der Fachinformation, aber auch in kommunikativen Umgebungen (Diskursen) wird aufgezeigt. Summarizing wird dazu in den Kontext des bisherigen (auch automatischen) Abstracting/Extracting gestellt. Der aktuelle Forschungsstand, vor allem mit Blick auf Multi-Document-Summarizing, wird dargestellt. Summarizing ist eine wichtige Funktion in komplex und umfänglich werdenden Diskussionen in elektronischen Foren. Dies wird am Beispiel des e-Learning-Systems K3 aufgezeigt. Rudimentäre Summarizing-Funktionen von K3 und des zugeordneten K3VIS-Systems werden dargestellt. Der Rahmen für ein elaborierteres, Template-orientiertes Summarizing unter Verwendung der vielfältigen Auszeichnungsfunktionen von K3 (Rollen, Diskurstypen, Inhaltstypen etc.) wird aufgespannt.

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
Endres-Niggemeyer, B.; Jauris-Heipke, S.; Pinsky, S.M.; Ulbricht, U.: Wissen gewinnen durch Wissen : Ontologiebasierte Informationsextraktion (2006) 0.01
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Abstract

Die ontologiebasierte Informationsextraktion, über die hier berichtet wird, ist Teil eines Systems zum automatischen Zusammenfassen, das sich am Vorgehen kompetenter Menschen orientiert. Dahinter steht die Annahme, dass Menschen die Ergebnisse eines Systems leichter übernehmen können, wenn sie mit Verfahren erarbeitet worden sind, die sie selbst auch benutzen. Das erste Anwendungsgebiet ist Knochenmarktransplantation (KMT). Im Kern des Systems Summit-BMT (Summarize It in Bone Marrow Transplantation) steht eine Ontologie des Fachgebietes. Sie ist als MySQL-Datenbank realisiert und versorgt menschliche Benutzer und Systemkomponenten mit Wissen. Summit-BMT unterstützt die Frageformulierung mit einem empirisch fundierten Szenario-Interface. Die Retrievalergebnisse werden durch ein Textpassagenretrieval vorselektiert und dann kognitiv fundierten Agenten unterbreitet, die unter Einsatz ihrer Wissensbasis / Ontologie genauer prüfen, ob die Propositionen aus der Benutzerfrage getroffen werden. Die relevanten Textclips aus dem Duelldokument werden in das Szenarioformular eingetragen und mit einem Link zu ihrem Vorkommen im Original präsentiert. In diesem Artikel stehen die Ontologie und ihr Gebrauch zur wissensbasierten Informationsextraktion im Mittelpunkt. Die Ontologiedatenbank hält unterschiedliche Wissenstypen so bereit, dass sie leicht kombiniert werden können: Konzepte, Propositionen und ihre syntaktisch-semantischen Schemata, Unifikatoren, Paraphrasen und Definitionen von Frage-Szenarios. Auf sie stützen sich die Systemagenten, welche von Menschen adaptierte Zusammenfassungsstrategien ausführen. Mängel in anderen Verarbeitungsschritten führen zu Verlusten, aber die eigentliche Qualität der Ergebnisse steht und fällt mit der Qualität der Ontologie. Erste Tests der Extraktionsleistung fallen verblüffend positiv aus.

Source

Information - Wissenschaft und Praxis. 57(2006) H.6/7, S.301-308

Hahn, U.: Automatisches Abstracting (2013) 0.01

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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

Yusuff, A.: Automatisches Indexing and Abstracting : Grundlagen und Beispiele (2002) 0.01

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Endres-Niggemeyer, B.: Bessere Information durch Zusammenfassen aus dem WWW (1999) 0.01
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Abstract

Am Beispiel der Knochenmarktransplantation, eines medizinischen Spezialgebietes, wird im folgenden dargelegt, wie man BenutzerInnen eine großen Teil des Aufwandes bei der Wissensbeschaffung abnehmen kann, indem man Suchergebnisse aus dem Netz fragebezogen zusammenfaßt. Dadurch wird in zeitkritischen Situationen, wie sie in Diagnose und Therapie alltäglich sind, die Aufnahme neuen Wissens ermöglicht. Auf einen Überblick über den Stand des Textzusammenfassens und der Ontologieentwicklung folgt eine Systemskizze, in der die Informationssuche im WWW durch ein kognitiv fundiertes Zusammenfassungssystem ergänzt wird. Dazu wird eine Fach-Ontologie vorgeschlagen, die das benötigte Wissen organisiert und repräsentiert.
Ruda, S.: Maschinenunterstützte Kondensierung von Fachtexten mit CONNY : Abstracting am Beispiel eines 'Nachrichten für Dokumentation'-Textkorpus (1994) 0.01
```
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Abstract

Als Textkorpus sind von 50 verschiedenen Autoren verfaßte Dokumente der Zeitschrift 'Nachrichten für Dokumentation' aus einem Zwanzigjahreszeitraum (1969-1989) herangezogen worden. Die Untersuchung der Abstracts hat ergeben, daß lediglich 15 von 50 Abstracts aus ausschließlich 'normgerechten' Abstractsätzen bestehen und kein Abstract allen Anforderungen der Richtlinien genügt. Insofern signalisieren sie die Abstracting-Richtlinien als 'Wunschdenken', was die Idee des maschinenunterstützten Abstracting nach linguistischen Merkmalen bekräftigt. CONNY ist ein interaktives linhuistisches Abstracting-Modell für Fachtexte, das dem Abstractor auf der Oberflächenstruktur operierende allgemeine Abstracting-Richtlinien anbietet. Es kondendiert die als abstractrelevant bewertenden Primärtextteile auf Primärtext-, Satz- und Abstractebene hinsichtlich Lexik, Syntax und Semantik

Endres-Niggemeyer, B.: ¬An empirical process model of abstracting (1992) 0.01

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Source: Mensch und Maschine: Informationelle Schnittstellen der Kommunikation. Proc. des 3. Int. Symposiums für Informationswissenschaft (ISI'92), 5.-7.11.1992 in Saarbrücken. Hrsg.: H.H. Zimmermann, H.-D. Luckhardt u. A. Schulz

Haag, M.: Automatic text summarization (2002) 0.01

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Source: Information - Wissenschaft und Praxis. 53(2002) H.4, 243-244

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