@misc{Uhlmann2022, author = {Uhlmann, Sandro}, title = {Automatische Inhaltserschließung an der Deutschen Nationalbibliothek}, series = {TK 5: Content: Vom Umgang mit Inhalten und Daten / Indexieren und Sortieren (31.05.2022, 15:00 - 18:00, M3 (Messehaus))}, journal = {TK 5: Content: Vom Umgang mit Inhalten und Daten / Indexieren und Sortieren (31.05.2022, 15:00 - 18:00, M3 (Messehaus))}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus4-179682}, year = {2022}, abstract = {Die Deutsche Nationalbibliothek (DNB) baut derzeit ein neues System zur automatischen Inhaltserschließung auf. Das Erschließungssystem wird modular entwickelt, damit einzelne Funktionen und unterschiedliche Verfahren flexibel kombiniert, ausgetauscht oder erg{\"a}nzt werden k{\"o}nnen. Durch die Modularit{\"a}t und die Flexibilit{\"a}t soll eine kontinuierliche Verbesserung der Erschließungsergebnisse und eine bessere Wartbarkeit erm{\"o}glicht werden. Als Verfahren f{\"u}r den produktiven Einsatz wurde u.a. erfolgreich Annif evaluiert, ein Open-Source-Werkzeugkasten zur automatischen Klassifizierung und Indexierung, entwickelt an der Finnischen Nationalbibliothek [1]. Im Vortrag werden Ergebnisse der automatischen Indexierung deutschsprachiger Publikationen mit Schlagworten der Gemeinsamen Normdatei (GND) vorgestellt. In diesem Anwendungsfall stehen 1,3 Millionen GND-Schlagworte f{\"u}r die Inhaltserschließung zur Verf{\"u}gung, die automatisch den Publikationen zugeordnet werden k{\"o}nnen. Erfahrungen mit verschiedenen Algorithmen werden pr{\"a}sentiert, Unterschiede von lexikalischen versus lernenden Verfahren im Anwendungsfall GND herausgearbeitet und analysiert. Desweiteren wird die technische Integration von Annif in den produktiven Workflow veranschaulicht: Von der Textbereitstellung und der Identifizierung der Sprache des Textes, zur Auswahl des geeigneten Annif-Verfahrens bis hin zur Aktualisierung des bibliographischen Datensatzes. [1] http://annif.org/}, language = {de} } @misc{Uhlmann2011, author = {Uhlmann, Sandro}, title = {Automatische Beschlagwortung mit dem Vokabular der Schlagwortnormdatei - Erfahrungen aus den DNB-Projekt PETRUS}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus-10418}, year = {2011}, abstract = {Im Rahmen des Projektes PETRUS werden an der Deutschen Nationalbibliothek (DNB) Verfahren zur automatischen Beschlagwortung von deutschsprachigen Publikationen mit dem kontrollierten Vokabular der Schlagwortnormdatei (SWD) evaluiert. Es werden Anforderungen an die Art der Einbindung des SWD-Vokabulars in die Softwaremodelle gestellt sowie Qualit{\"a}tskriterien f{\"u}r die Bewertung der automatisch extrahierten Schlagw{\"o}rter in Bezug zum Inhalt einer Publikation formuliert. In den Testf{\"a}llen von PETRUS werden ausgew{\"a}hlte Indexate intellektuell beurteilt und die Beurteilung statistisch ausgewertet. Diese Ergebnisse werden pr{\"a}sentiert, Erfahrungen beschrieben sowie die M{\"o}glichkeiten und Grenzen des praktischen Einsatzes automatisch erstellter SWD-Indexate diskutiert.}, subject = {Automatische Indexierung}, language = {de} } @article{MoeddenSchoeningWalterUhlmann2018, author = {M{\"o}dden, Elisabeth and Sch{\"o}ning-Walter, Christa and Uhlmann, Sandro}, title = {Maschinelle Inhaltserschließung in der Deutschen Nationalbibliothek : breiter Sammelauftrag stellt hohe Anforderungen an die Algorithmen zur statistischen und linguistischen Analyse}, series = {BuB - Forum Bibliothek und Information}, journal = {BuB - Forum Bibliothek und Information}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus4-160844}, pages = {30 -- 35}, year = {2018}, abstract = {Digitale Medienwerke machen inzwischen den gr{\"o}ßten Anteil des j{\"a}hrlichen Zugangs der Deutschen Nationalbibliothek (DNB) aus, mit steigender Tendenz. So sind die Best{\"a}nde im Jahr 2016 um etwa 500 000 physische Medienwerke und 1,3 Millionen digitale Publikationen gewachsen, davon etwa 280 000 E-Books, Online-Hochschulschriften und Musikalien sowie mehr als eine Million elektronische Zeitschriftenartikel, E-Paper-Ausgaben und Zeitschnitte von Webseiten. Die insgesamt steigenden Mengen sind eine Herausforderung f{\"u}r das Sammeln und Verzeichnen. Zugleich bieten die Ver{\"a}nderungen neue Chancen f{\"u}r die Benutzung, indem beispielsweise auch einzelne Artikel gesucht und gefunden werden k{\"o}nnen. Inhaltserschließung erm{\"o}glicht es, die großen Best{\"a}nde f{\"u}r das Retrieval thematisch zu strukturieren. Die DNB besch{\"a}ftigt sich seit einigen Jahren mit der Frage, wie sich die Prozesse der inhaltlichen Erschließung maschinell unterst{\"u}tzen lassen, um trotz neuer Medienformen und immer gr{\"o}ßerer Mengen zu erschließender Medieneinheiten eine m{\"o}glichst einheitliche und vollst{\"a}ndige Anreicherung mit inhaltsbeschreibenden Metadaten zu erreichen. Auch weitere Vorteile maschineller Prozesse, beispielsweise die M{\"o}glichkeit, bislang nicht ber{\"u}cksichtigte Gliederungsebenen wie die schon genannten Zeitschriftenartikel klassifikatorisch und verbal erschließen zu k{\"o}nnen, sollen konsequent genutzt werden. Seit 2010 werden die digitalen Medienwerke in der DNB nicht mehr intellektuell, sondern zunehmend mit maschinellen Verfahren erschlossen. 1 Im September 2017 wurde die Anwendung maschineller Erschließungsverfahren erstmalig auf physische Medien ausgeweitet. 2,3 Im Strategischen Kompass 2025 4 der DNB und in den Strategischen Priorit{\"a}ten 5 ist die Neuausrichtung der inhaltlichen Erschließung auch f{\"u}r die n{\"a}chsten Jahre als ein wichtiges Handlungsfeld dargestellt. Dieser Beitrag beschreibt den Stand der Umsetzung und die weiteren Aufgaben.}, language = {de} }