@misc{MuellerWohlgemuthKammeretal.2025, author = {M{\"u}ller, Mathias and Wohlgemuth, Michael and Kammer, Dietrich and Berchtold-Buschle, Martin and Thomas, Johannes}, title = {Der Einsatz von KI in der Akquise von Metadaten: Chancen und Herausforderungen}, series = {Themenkreis 5: Digitalit{\"a}t und KI/ Metadaten und KI (25.06.2025, 16:30 - 18:00, Halle 4.1./ Raum V)}, journal = {Themenkreis 5: Digitalit{\"a}t und KI/ Metadaten und KI (25.06.2025, 16:30 - 18:00, Halle 4.1./ Raum V)}, year = {2025}, abstract = {Das Erfassen und die Pflege von Publikationsmetadaten geh{\"o}rt zu den Kernaufgaben von Bibliotheken. Die urspr{\"u}nglich oftmals manuellen Prozesse der Datenverarbeitung werden zunehmend durch offene Projekte und kommerzielle Anbieter vereinfacht, die als Datendrehscheiben zwischen den beteiligten Akteuren am Publikationsmarkt fungieren. Dennoch finden Datenbedarf (in Bezug auf Parameter wie Abdeckung, Aktualit{\"a}t und Komplexit{\"a}t) und Angebot nicht immer zusammen. Eine L{\"o}sung ist der Einsatz von Verfahren, die aktiv Inhalte aus Webseiten von Verlagen auslesen. Diese unter verschiedenen Namen bekannten Ans{\"a}tze stoßen aber oft an Grenzen und k{\"o}nnen nur bedingt verstetigt eingesetzt werden. Der Vortrag basiert auf Erfahrungen aus dem BMBF-Projekt Panter, in dessen Rahmen Preisdaten in wissenschaftlichen Zeitschriften unabh{\"a}ngig vom Seitenaufbau und Markupstrukturen erfasst und f{\"u}r eine Nachnutzung bereitgestellt werden. Der Vortrag startet mit einer Einordnung von Preisdaten, die sich technisch als besonders anspruchsvoll auszeichnen. Um dieser Herausforderung begegnen zu k{\"o}nnen, wurde eine Pipeline entwickelt, die im Hauptteil des Vortrages vorgestellt wird: In einem ersten Schritt erfolgt die Extraktion von Rohdaten (HTML, weitere Datenformate), die in einem Wissensspeicher zusammengef{\"u}hrt werden. Die Inhalte des Wissensspeichers werden in einem zweiten Schritt vom eingesetzten Sprachmodel (LLM) in eine strukturierte Form transformiert und abschließend in einem dritten Schritt vom LLM promptbasiert in ein generisches Datenformat {\"u}berf{\"u}hrt und vereinheitlicht. Im letzten Teil des Vortrages werden die erzielten Ergebnisse einer Bewertung unterzogen; derzeitige Grenzen des LLM-Einsatzes sowie das Potential f{\"u}r andere Anwendungsbereiche aufgezeigt.}, language = {de} }