@misc{EberhardtGrundVorndran2019, author = {Eberhardt, Jan and Grund, Stefan and Vorndran, Angela}, title = {Die Maschine {\"u}berwacht die Maschine - Wie maschinelle Verfahren automatisierte Prozesse verbessern k{\"o}nnen}, series = {TK 3: Content kuratieren / GND: Arbeit mit Normdaten (20.03.2019, 14:00 - 17:30 Uhr, Saal 4)}, journal = {TK 3: Content kuratieren / GND: Arbeit mit Normdaten (20.03.2019, 14:00 - 17:30 Uhr, Saal 4)}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus4-163642}, year = {2019}, abstract = {Maschinelle Verfahren gewinnen in bibliothekarischen Arbeitsprozessen in den letzten Jahren eine immer gr{\"o}ßere Bedeutung. Sie k{\"o}nnen allerdings nicht nur bei der Erstellung und Anreicherung von Metadaten n{\"u}tzlich sein, sondern auch bei der Evaluierung solcher Prozesse. Der Vortrag soll zwei Wege vorstellen, wie die Ergebnisse automatisierter Prozesse, hier einerseits das Clustering von Werken, andererseits die maschinelle Klassifikation von Publikationen, mithilfe erg{\"a}nzender Verfahren verbessert werden k{\"o}nnen. In einem Datenbestand von {\"u}ber 296.000 Netzpublikationen der DNB wurden sowohl maschinell als auch intellektuell Hauptsachgruppen der Dewey Decimal Classification (DDC) vergeben. Im Vergleich dieser wird bei {\"U}bereinstimmung das Label "richtig", bei Abweichung "falsch" vergeben. Mithilfe verschiedener maschineller Klassifikationsverfahren sollen Merkmale f{\"u}r die Zugeh{\"o}rigkeit zu diesen beiden Klassen ermittelt werden, um dann vorhersagen zu k{\"o}nnen, ob eine Publikation f{\"u}r die automatische Klassifikation geeignet ist und gute Ergebnisse zu erwarten sind oder ob eine intellektuelle Erschließung bevorzugt wird. Weiterhin sollen Clusteringverfahren zur Analyse der Daten und Erprobung alternativer Vorgehensweisen eingesetzt werden. Ein weiteres Einsatzgebiet automatischer Verfahren ist das Werkclustering. Auf culturegraph.org werden Titeldaten der deutschen Bibliotheksverb{\"u}nde, des {\"O}sterreichischen Bibliothekenverbunds (OBV) und der British National Bibliography (BNB) genutzt, um mithilfe eines Abgleichsverfahrens {\"u}ber Matchkeys Titeldaten zu Werken zusammenzufassen. Durch eine Metrik, die die Heterogenit{\"a}t der gebildeten B{\"u}ndel abbildet, die beispielsweise verschiedene Auflagen und Ausgaben eines Werks zusammenzufassen, wird die Zuverl{\"a}ssigkeit der B{\"u}ndelung beschrieben. Hierzu werden verschiedene Metadatenfelder der B{\"u}ndelmitglieder wie Titel oder Sprache ber{\"u}cksichtigt, um einen Richtwert zur Eindeutigkeit der B{\"u}ndel zu ermitteln.}, language = {de} }