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  • × theme_ss:"Automatisches Indexieren"
  1. Beyer, C.; Trunk, D.: Automatische Verfahren für die Formalerschließung im Projekt PETRUS (2011) 0.01 
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    Abstract
    Die Deutsche Nationalbibliothek (DNB) erstellt für Netzpublikationen seit Anfang 2010 keine intellektuell per Autopsie und nach gültigem Regelwerk (RAK-WB bzw. RAK-NBM) erschlossen Titeldaten mehr. Da das stetig wachsende Kontingent an Netzpublikationen durch intellektuelle Bearbeitung nicht mehr zu bewältigen ist, wurde mit dem Projekt PETRUS damit begonnen, die Erschließungsprozesse für Netzpublikationen zu automatisieren.
  2. Lepsky, K.; Siepmann, J.; Zimmermann, A.: Automatische Indexierung für Online-Kataloge : Ergebnisse eines Retrievaltests (1996) 0.01 
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    Source
    Zeitschrift für Bibliothekswesen und Bibliographie. 43(1996) H.1, S.47-56
  3. Kuhlen, R.: Experimentelle Morphologie in der Informationswissenschaft (1977) 0.01 
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    Content
    Zugl.: Regensburg, Univ., Diss. u.d.T.: Kuhlen, Rainer: Flexine und Derivative in der maschinellen Verarbeitung englischer Texte
  4. Siebenkäs, A.; Markscheffel, B.: Conception of a workflow for the semi-automatic construction of a thesaurus for the German printing industry (2015) 0.01 
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    Theme
    Konzeption und Anwendung des Prinzips Thesaurus
  5. Mödden, E.: Maschinelle Beschlagwortung mit Algorithmen : Ein Blick in die Werkstatt des KI-Projektes der Deutschen Nationalbibliothek (2024) 0.01 
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    Abstract
    Die Deutsche Nationalbibliothek nutzt Künstliche Intelligenz (KI), um ihre Erschließungsprozesse zu optimieren. Ein Schwerpunkt liegt dabei auf der Integration innovativer Technologien für die Erschließung von Dokumenten mit der Gemeinsamen Normdatei. Das Forschungsprojekt "Automatisches Erschließungssystem - Inhaltserschließung von Publikationen mit KI" untersucht, wie KI-Lösungen die maschinelle Beschlagwortung von Publikationen verbessern können. Ziel des im Rahmen der Nationalen Strategie Künstliche Intelligenz geförderten Projekts ist es, die Qualität maschinell generierter Erschließungsdaten zu verbessern. Das KI-Projekt konzentriert sich auf deutschsprachige wissenschaftliche Online-Publikationen und strebt an, die entwickelten Werkzeuge als Open-Source-Software zur Verfügung zu stellen.
  6. Karpathy, A.; Fei-Fei, L.: Deep visual-semantic alignments for generating image descriptions (2015) 0.01 
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    Content
    Vgl. auch: http://cs.stanford.edu/people/karpathy/cvpr2015.pdf und http://cs.stanford.edu/people/karpathy/deepimagesent/. Vgl. auch: https://news.ycombinator.com/item?id=8621658.
  7. Milstead, J.L.: Thesauri in a full-text world (1998) 0.00 
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    Theme
    Konzeption und Anwendung des Prinzips Thesaurus
  8. Strobel, S.: Englischsprachige Erweiterung des TIB / AV-Portals : Ein GND/DBpedia-Mapping zur Gewinnung eines englischen Begriffssystems (2014) 0.00 
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    Abstract
    Die Videos des TIB / AV-Portals werden mit insgesamt 63.356 GND-Sachbegriffen aus Naturwissenschaft und Technik automatisch verschlagwortet. Neben den deutschsprachigen Videos verfügt das TIB / AV-Portal auch über zahlreiche englischsprachige Videos. Die GND enthält zu den in der TIB / AV-Portal-Wissensbasis verwendeten Sachbegriffen nur sehr wenige englische Bezeichner. Es fehlt demnach ein englisches Indexierungsvokabular, mit dem die englischsprachigen Videos automatisch verschlagwortet werden können. Die Lösung dieses Problems sieht wie folgt aus: Die englischen Bezeichner sollen über ein Mapping der GND-Sachbegriffe auf andere Datensätze gewonnen werden, die eine englische Übersetzung der Begriffe enthalten. Die verwendeten Mappingstrategien nutzen die DBpedia, LCSH, MACS-Ergebnisse sowie den WTI-Thesaurus. Am Ende haben 35.025 GND-Sachbegriffe (mindestens) einen englischen Bezeichner ermittelt bekommen. Diese englischen Bezeichner können für die automatische Verschlagwortung der englischsprachigen Videos unmittelbar herangezogen werden. 11.694 GND-Sachbegriffe konnten zwar nicht ins Englische "übersetzt", aber immerhin mit einem Oberbegriff assoziiert werden, der eine englische Übersetzung hat. Diese Assoziation dient der Erweiterung der Suchergebnisse.

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