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Abstract

Websuchmaschinen haben sich sowohl im privaten als auch im professionellen Bereich zu den bedeutsamsten Recherchewerkzeugen der Gegenwart entwickelt. Sie durchsuchen die Weiten des Internets, um verfügbare Dokumente zu erfassen und dem Benutzer auf Anfrage präsentieren zu können. Mit den gefundenen Dokumenten beabsichtigen sie vielfältige Informationsbedürfnisse zu befriedigen. Ihr Erfolg basiert zu einem großen Teil auf der Fähigkeit, relevante Dokumente zu spezifischen Suchanfragen zu liefern. Um verschiedene Systeme miteinander vergleichen zu können, werden daher häufig Relevanzevaluationen durchgeführt. Dieser Artikel beschreibt in Auszügen die Ergebnisse eines Retrievaltests, der Qualität und Relevanz informationsorientierter Suchanfragen zum Thema Bildung untersucht. Studentische Nutzer beurteilten dabei die Suchergebnisse von Google hinsichtlich ihrer Relevanz, Vertrauenswürdigkeit, Verständlichkeit und Aktualität. Die Untersuchung wurde im Rahmen mei­ner Magisterarbeit durchgeführt, die mit dem VFI-Förderungspreis 2011 ausgezeichnet wurde, und war eingebunden in ein Forschungsprojekt an der Universität Hildesheim zu bildungsbezogener Informationssuche im Internet (BISIBS). Ich bedanke mich herzlich bei allen, die an der Entstehung dieser Arbeit beteiligt waren und bei der Preis-Kommission für die Auszeichnung.

Content

Vgl. auch unter: http://www.univie.ac.at/voeb/blog/?p=23628 bzw. http://eprints.rclis.org/handle/10760/17623.

Source

Mitteilungen der Vereinigung Österreichischer Bibliothekarinnen und Bibliothekare. 65(2012) H.2, S.261-276

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Abstract

Accessing useful information from a complex database requires knowledge of the structure of the database and an understanding of the methods of information retrieval. A means of overcoming this knowledge barrier to the use of narrow domain databases is proposed in which the user is required to enter only a series of terms which identify the required material. Describes a method which classifies terms according to their meaning in the context of the database and which uses this classification to access and execute models of code stored in the database to effect retrieval. Presents an implementation of the method using a database of technical information on the nature and use of fungicides. Initial results of trials with potential users indicate that the system can produce relevant resposes to queries expressed in this style. Since the code modules are part of the database, extensions may be easily implemented to handle most queries which users are likely to pose

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Abstract

Answering open-domain factual questions requires Natural Language processing for refining document selection and answer identification. With our system QALC, we have participated in the Question Answering track of the TREC8, TREC9 and TREC10 evaluations. QALC performs an analysis of documents relying an multiword term searches and their linguistic variation both to minimize the number of documents selected and to provide additional clues when comparing question and sentence representations. This comparison process also makes use of the results of a syntactic parsing of the questions and Named Entity recognition functionalities. Answer extraction relies an the application of syntactic patterns chosen according to the kind of information that is sought, and categorized depending an the syntactic form of the question. These patterns allow QALC to handle nicely linguistic variations at the answer level.

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Abstract

In this article, the use of a new term extraction method for query expansion (QE) in text retrieval is investigated. The new method expands the initial query with a structured representation made of weighted word pairs (WWP) extracted from a set of training documents (relevance feedback). Standard text retrieval systems can handle a WWP structure through custom Boolean weighted models. We experimented with both the explicit and pseudorelevance feedback schemas and compared the proposed term extraction method with others in the literature, such as KLD and RM3. Evaluations have been conducted on a number of test collections (Text REtrivel Conference [TREC]-6, -7, -8, -9, and -10). Results demonstrated that the QE method based on this new structure outperforms the baseline.

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Abstract

Retrieval-augmented generation (RAG) has emerged as a promising solution to mitigate the limitations of large language models (LLMs), such as hallucinations and outdated information. However, it remains unclear how LLMs handle knowledge conflicts arising from different augmented retrieved passages, especially when these passages originate from the same source and have equal trustworthiness. In this work, we conduct a comprehensive evaluation of LLM-generated answers to questions that have varying answers based on contradictory passages from Wikipedia, a dataset widely regarded as a high-quality pre-training resource for most LLMs. Specifically, we introduce WikiContradict, a benchmark consisting of 253 high-quality, human-annotated instances designed to assess LLM performance when augmented with retrieved passages containing real-world knowledge conflicts. We benchmark a diverse range of both closed and open-source LLMs under different QA scenarios, including RAG with a single passage, and RAG with 2 contradictory passages. Through rigorous human evaluations on a subset of WikiContradict instances involving 5 LLMs and over 3,500 judgements, we shed light on the behaviour and limitations of these models. For instance, when provided with two passages containing contradictory facts, all models struggle to generate answers that accurately reflect the conflicting nature of the context, especially for implicit conflicts requiring reasoning. Since human evaluation is costly, we also introduce an automated model that estimates LLM performance using a strong open-source language model, achieving an F-score of 0.8. Using this automated metric, we evaluate more than 1,500 answers from seven LLMs across all WikiContradict instances. To facilitate future work, we release WikiContradict on: https://ibm.biz/wikicontradict.

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Abstract

Im Information Retrieval tragen Evaluierungsinitiativen erheblich zur empirisch fundierten Forschung bei. Mit umfangreichen Kollektionen und Aufgaben unterstützen sie die Standardisierung und damit die Systementwicklung. Die wachsenden Anforderungen hinsichtlich der Korpora und Anwendungsszenarien führten zu einer starken Diversifizierung innerhalb der Evaluierungsinitiativen. Dieser Artikel gibt einen Überblick über den aktuellen Stand der wichtigsten Evaluierungsinitiativen und neuen Trends.

Source

Effektive Information Retrieval Verfahren in Theorie und Praxis: ausgewählte und erweiterte Beiträge des Vierten Hildesheimer Evaluierungs- und Retrievalworkshop (HIER 2005), Hildesheim, 20.7.2005. Hrsg.: T. Mandl u. C. Womser-Hacker

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Imprint

Köln : Fachhochschule, Fachbereich Bibliotheks- und Informationswesen

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Abstract

Die Menge an Daten im Internet steigt weiter rapide an. Damit wächst auch der Bedarf an qualitativ hochwertigen Information Retrieval Diensten zur Orientierung und problemorientierten Suche. Die Entscheidung für die Benutzung oder Beschaffung von Information Retrieval Software erfordert aussagekräftige Evaluierungsergebnisse. Dieser Beitrag stellt neuere Entwicklungen bei der Evaluierung von Information Retrieval Systemen vor und zeigt den Trend zu Spezialisierung und Diversifizierung von Evaluierungsstudien, die den Realitätsgrad derErgebnisse erhöhen. DerSchwerpunkt liegt auf dem Retrieval von Fachtexten, Internet-Seiten und Multimedia-Objekten.

Source

Information - Wissenschaft und Praxis. 54(2003) H.4, S.203-210

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Abstract

Der Zusammenhang zwischen Topic-Entwicklung und Relevanzbewertung wird anhand einiger Fallbeispiele aus der CLEF-Evaluierungskampagne 2005 diskutiert. Im fachspezifischen Retrievaltest für multilinguale Systeme wurden die Topics am Dokumentenbestand von GIRT entwickelt. Die Zusammenhänge von Topic-Formulierung und Interpretationsspielräumen bei der Relevanzbewertung werden untersucht.

Source

Effektive Information Retrieval Verfahren in Theorie und Praxis: ausgewählte und erweiterte Beiträge des Vierten Hildesheimer Evaluierungs- und Retrievalworkshop (HIER 2005), Hildesheim, 20.7.2005. Hrsg.: T. Mandl u. C. Womser-Hacker

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Abstract

Die meisten Web-Auftritte der Hosts waren bisher für den Retrieval-Laien gedacht. Im Hintergrund steht dabei das Ziel: mehr Nutzung durch einfacheres Retrieval. Dieser Ansatz steht aber im Konflikt mit der wachsenden Datenmenge und Dokumentgröße, die eigentlich ein immer ausgefeilteres Retrieval verlangen. Häufig wird von Information Professionals die Kritik geäußert, dass die Webanwendungen einen Verlust an Relevanz bringen. Wie weit der Nutzer tatsächlich einen Kompromiss zwischen Relevanz und Vollständigkeit eingehen muss, soll in diesem Beitrag anhand verschiedener Host-Rechner quantifiziert werden

Series

Tagungen der Deutschen Gesellschaft für Informationswissenschaft und Informationspraxis; 4

Source

Information Research & Content Management: Orientierung, Ordnung und Organisation im Wissensmarkt; 23. DGI-Online-Tagung der DGI und 53. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Informationswissenschaft und Informationspraxis e.V. DGI, Frankfurt am Main, 8.-10.5.2001. Proceedings. Hrsg.: R. Schmidt

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Abstract

Zielsetzung - Vor dem Hintergrund von Suchmaschinenverzerrungen sollte herausgefunden werden, ob sich die von Google und Bing vermittelten Bilder aktueller internationaler Themen in Deutschland und den USA hinsichtlich (1) Vollständigkeit, (2) Abdeckung und (3) Gewichtung der jeweiligen inhaltlichen Aspekte unterscheiden. Forschungsmethoden - Für die empirische Untersuchung wurde eine Methode aus Ansätzen der empirischen Sozialwissenschaften (Inhaltsanalyse) und der Informationswissenschaft (Retrievaltests) entwickelt und angewandt. Ergebnisse - Es zeigte sich, dass Google und Bing in Deutschland und den USA (1) keine vollständigen Bilder aktueller internationaler Themen vermitteln, dass sie (2) auf den ersten Trefferpositionen nicht die drei wichtigsten inhaltlichen Aspekte abdecken, und dass es (3) bei der Gewichtung der inhaltlichen Aspekte keine signifikanten Unterschiede gibt. Allerdings erfahren diese Ergebnisse Einschränkungen durch die Methodik und die Auswertung der empirischen Untersuchung. Schlussfolgerungen - Es scheinen tatsächlich inhaltliche Suchmaschinenverzerrungen vorzuliegen - diese könnten Auswirkungen auf die Meinungsbildung der Suchmaschinennutzer haben. Trotz großem Aufwand bei manueller, und qualitativ schlechteren Ergebnissen bei automatischer Untersuchung sollte dieses Thema weiter erforscht werden.

Content

Vgl.: https://yis.univie.ac.at/index.php/yis/article/view/1355. Diesem Beitrag liegt folgende Abschlussarbeit zugrunde: Günther, Markus: Welches Weltbild vermitteln Suchmaschinen? Untersuchung der Gewichtung inhaltlicher Aspekte von Google- und Bing-Ergebnissen in Deutschland und den USA zu aktuellen internationalen Themen . Masterarbeit (M.A.), Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg, 2015. Volltext: http://edoc.sub.uni-hamburg.de/haw/volltexte/2016/332.

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Abstract

Die deutschen Suchmaschinen, Abacho, Acoon, Fireball und Lycos sowie die Web-Kataloge Web.de und Yahoo! werden einem Qualitätstest nach relativem Recall, Precision und Availability unterzogen. Die Methoden der Retrievaltests werden vorgestellt. Im Durchschnitt werden bei einem Cut-Off-Wert von 25 ein Recall von rund 22%, eine Precision von knapp 19% und eine Verfügbarkeit von 24% erreicht

Source

nfd Information - Wissenschaft und Praxis. 52(2001) H.7, S.381-392

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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

Information und Mobilität: Optimierung und Vermeidung von Mobilität durch Information. Proceedings des 8. Internationalen Symposiums für Informationswissenschaft (ISI 2002), 7.-10.10.2002, Regensburg. Hrsg.: Rainer Hammwöhner, Christian Wolff, Christa Womser-Hacker

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Abstract

Seit Herbst 2017 findet in der Deutschen Nationalbibliothek die Inhaltserschließung bestimmter Medienwerke rein maschinell statt. Die Qualität dieses Verfahrens, das die Prozessorganisation von Bibliotheken maßgeblich prägen kann, wird unter Fachleuten kontrovers diskutiert. Ihre Standpunkte werden zunächst hinreichend erläutert, ehe die Notwendigkeit einer Qualitätsprüfung des Verfahrens und dessen Grundlagen dargelegt werden. Zentraler Bestandteil einer künftigen Prüfung ist eine Testkollektion. Ihre Erstellung und deren Dokumentation steht im Fokus dieser Arbeit. In diesem Zusammenhang werden auch die Entstehungsgeschichte und Anforderungen an gelungene Testkollektionen behandelt. Abschließend wird ein Retrievaltest durchgeführt, der die Einsatzfähigkeit der erarbeiteten Testkollektion belegt. Seine Ergebnisse dienen ausschließlich der Funktionsüberprüfung. Eine Qualitätsbeurteilung maschineller Inhaltserschließung im Speziellen sowie im Allgemeinen findet nicht statt und ist nicht Ziel der Ausarbeitung.

Content

Bachelorarbeit, Bibliothekswissenschaften, Fakultät für Informations- und Kommunikationswissenschaften, Technische Hochschule Köln

Imprint

Köln : Technische Hochschule, Fakultät für Informations- und Kommunikationswissenschaften

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Abstract

Die Einführung von CD-ROM Datenbanken als neue Informationstechnologie hat die Formen der Informationsgewinnung in bestimmten wissenschaftlichen Fachgebieten grundlegend geändert. Der Beitrag berichtet über Ergebnisse wissenschaftlicher Begleitforschung bei Endnutzerrecherchen in der CD-ROM-Version der Datenbank MEDLINE. Hierzu wurden drei verschiedene Erhebungen durchgeführt. Hiernach ist die überwiegende Zahl der Endnutzer (89,3%) mit dem jeweiligen Rechercheresultat zufrieden, wobei Benutzer mit geringer Rechercheerfahrung eine höhere Zufriedenheitsrate erreichen als Benutzer mit umfangreicheren Recherchekenntnissen. Die Gründe zur Nutzung von CD-ROM-Systemen resultieren voriwegend aus der klinischen Alltagsroutine oder täglichen Forschungspraxis, während vermittelte Online-Literatursuchen tendenziell häufiger im Zusammenhang mit einmaligen Ereignissen der wissenschaftlichen Aus- und Weiterbildung stehen. Die selbständige CD-ROM Literaturrecherche stellt für die befragten Ärzte und Wissenschaftler die bevorzugte Methode der Informationsgewinnung dar. Die analysierten Endnutzerrecherchen weisen allerdings Fehler und Defizite hinsichtlich einer optimalen Suchstrategie auf, die zu unbemerktn Informationsverlusten und zu Fehlbeurteilungen des wissenschaftlichen Kenntnisstandes führen

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Abstract

Automatische Indexierung verzeichnet schon seit einigen Jahren aufgrund steigender Informationsflut ein wachsendes Interesse. Allerdings gibt es immer noch Vorbehalte gegenüber der intellektuellen Indexierung in Bezug auf Qualität und größerem Aufwand der Systemimplementierung bzw. -pflege. Neuere Entwicklungen aus dem Bereich des Wissensmanagements, wie beispielsweise Verfahren aus der Künstlichen Intelligenz, der Informationsextraktion, dem Text Mining bzw. der automatischen Klassifikation sollen die automatische Indexierung aufwerten und verbessern. Damit soll eine intelligentere und mehr inhaltsbasierte Erschließung geleistet werden. In dieser Masterarbeit wird außerhalb der Darstellung von Grundlagen und Verfahren der automatischen Indexierung sowie neueren Entwicklungen auch Möglichkeiten der Evaluation dargestellt. Die mögliche Anwendung der automatischen Indexierung im DFG-ProjektGemeinsames Portal für Bibliotheken, Archive und Museen (BAM)" bilden den Schwerpunkt der Arbeit. Im Portal steht die bibliothekarische Erschließung von Texten im Vordergrund. In einem umfangreichen Test werden drei deutsche, linguistische Systeme mit statistischen Verfahren kombiniert (die aber teilweise im System bereits integriert ist) und evaluiert, allerdings nur auf der Basis der ausgegebenen Indexate. Abschließend kann festgestellt werden, dass die Ergebnisse und damit die Qualität (bezogen auf die Indexate) von intellektueller und automatischer Indexierung noch signifikant unterschiedlich sind. Die Gründe liegen in noch zu lösenden semantischen Problemen bzw, in der Obereinstimmung mit Worten aus einem Thesaurus, die von einem automatischen Indexierungssystem nicht immer nachvollzogen werden kann. Eine Inhaltsanreicherung mit den Indexaten zum Vorteil beim Retrieval kann, je nach System oder auch über die Einbindung durch einen Thesaurus, erreicht werden.

Imprint

Konstanz : Universität / Fachbereich Informatik und Informationswissenschaft

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Abstract

Dieser Beitrag möchte einen Überblick über die in der Literatur diskutierten Möglichkeiten, Herausforderungen und Grenzen geben, Retrieval als eine extrinsische Evaluierungsmethode für die Ergebnisse verbaler Sacherschließung zu nutzen. Die inhaltliche Erschließung im Allgemeinen und die Verschlagwortung im Besonderen können intrinsisch oder extrinsisch evaluiert werden. Die intrinsische Evaluierung bezieht sich auf Eigenschaften der Erschließung, von denen vermutet wird, dass sie geeignete Indikatoren für die Qualität der Erschließung sind, wie formale Einheitlichkeit (im Hinblick auf die Anzahl zugewiesener Deskriptoren pro Dokument, auf die Granularität usw.), Konsistenz oder Übereinstimmung der Ergebnisse verschiedener Erschließer:innen. Bei einer extrinsischen Evaluierung geht es darum, die Qualität der gewählten Deskriptoren daran zu messen, wie gut sie sich tatsächlich bei der Suche bewähren. Obwohl die extrinsische Evaluierung direktere Auskunft darüber gibt, ob die Erschließung ihren Zweck erfüllt, und daher den Vorzug verdienen sollte, ist sie kompliziert und oft problematisch. In einem Retrievalsystem greifen verschiedene Algorithmen und Datenquellen in vielschichtiger Weise ineinander und interagieren bei der Evaluierung darüber hinaus noch mit Nutzer:innen und Rechercheaufgaben. Die Evaluierung einer Komponente im System kann nicht einfach dadurch vorgenommen werden, dass man sie austauscht und mit einer anderen Komponente vergleicht, da die gleiche Ressource oder der gleiche Algorithmus sich in unterschiedlichen Umgebungen unterschiedlich verhalten kann. Wir werden relevante Evaluierungsansätze vorstellen und diskutieren, und zum Abschluss einige Empfehlungen für die Evaluierung von Verschlagwortung im Kontext von Retrieval geben.

Series

Bibliotheks- und Informationspraxis; 70

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Abstract

GIRT soll den Rahmen für einen aussagekräftigen Vergleich moderner, intelligenter Indexierungs- und Retrievalsysteme schaffen, auf dessen Basis die Leistungsfähigkeit dieser Systeme gegenüber herkömmlichen Standardsystemen beurteilt werden kann. Es geht darum, die existierenden bzw. in der Entwicklung befindlichen modernen Indexierungs- und Retrievalsysteme auf ihre Leistungsfähigkeit und Einsatzfähigkeit für den Bereich der Fachinformation hin zu überprüfen

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  0.25 = coord(1/4)

Abstract

Im Aufsatz werden zunächst führende Precision-Analysen zusammengefasst und kritisch bewertet. Darauf aufbauend werden Methodik und Ergebnisse dieser auf Google beschränkten Untersuchung vorgestellt. Im Mittelpunkt der Untersuchung werden die von Google angebotenen Retrievaloperatoren einer Qualitätsmessung unterzogen. Als methodisches Mittel dazu dient eine Top20-Precision-Analyse von acht Suchanfragen verschiedener vorab definierter Nutzertypen.

Source

Information - Wissenschaft und Praxis. 56(2005) H.2, S.77-86