TY - GEN A1 - Schöning-Walter, Christa T1 - Die PI-Strategie der Deutschen Nationalbibliothek N2 - Die Deutsche Nationalbibliothek (DNB) hat seit einigen Jahren auch den Auftrag der Sammlung, Erschließung, Verzeichnung und Archivierung von Netzpublikationen zu erfüllen. Als Netzpublikationen gelten alle Darstellungen in Schrift, Bild und Ton, die in öffentlichen Netzen zugänglich gemacht werden. Die Bewahrung der digitalen Inhalte auf Dauer und die langfristige Sicherung des Zugangs stellen erhebliche Anforderungen an den Geschäftsgang und an das Informationsmanagement. Spätestens bei der Erschließung in der DNB erhalten Netzpublikationen einen Persistent Identifier, um die eindeutige Identifizierung der digitalen Objekte im Zuge der Langzeitarchivierung gewährleisten zu können. Die DNB verwendet den Uniform Resource Name (URN) und betreibt einen URN-Resolver für Deutschland, Österreich und die Schweiz, um die sogenannte National Bibliography Number (NBN) – eine eigens für bibliografische Zwecke definierte Form der URN – registrieren und auflösen zu können. Dieser Resolvingdienst ist eine Serviceleistung, die auch außerhalb der DNB genutzt werden kann. KW - Persistent Identifier KW - Elektronische Bibliothek KW - Langzeitarchivierung KW - Uniform Resource Name KW - URN KW - Uniform Resource Identifier KW - URI Y1 - 2009 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0290-opus-6870 ER - TY - GEN A1 - Junger, Ulrike A1 - Bliggenstorfer, Susanna A1 - Zerbst, Marcus A1 - Schäuble, Peter A1 - Wortmann, Karin A1 - Gross, Thomas A1 - Bahls, Daniel A1 - Schöning-Walter, Christa A1 - Mödden, Elisabeth T1 - Inhaltliche Erschließung mit automatischen Methoden - Auswirkungen auf die bibliothekarische Praxis N2 - Umfasst die Vortragsfolien folgender Einzel-Beiträge: Der Digitale Assistent - Computerunterstützte Sacherschliessung in der Zentralbibliothek Zürich (Prof. Dr. Susanna Bliggenstorfer, Direktorin ; Marcus Zerbst, Systembibliothekar), Statistiken - Digitaler Assistent für die Sacherschliessung (Peter Schäuble), Sacherschließung in der ZBW - Anwendung automatischer Verfahren (Karin Wortmann ; Thomas Gross ; Daniel Bahls), Erschließung mit automatischen Methoden – Auswirkungen auf die bibliothekarische Praxis (Elisabeth Mödden, Christa Schöning-Walter) Die zunehmende Nutzung automatischer Erschließungsverfahren bei der Deutschen Nationalbibliothek erweitert nun auch die Praxis der verbalen Inhaltserschließung. Dabei ist das Ziel unverändert: Um das Suchen und Finden im Katalog zu unterstützen, werden Publikationen thematisch nach DDC-Sachgruppen geordnet und mit Schlagwörtern der Gemeinsamen Normdatei (GND) versehen. Die Automatisierung kompletter Erschließungsvorgänge für ausgewählte Medienarten führt einerseits zu Veränderungen von Arbeitsabläufen, Erschließungsstandards und Datenformaten, andererseits aber auch zu neuen Aufgaben. Genannt seien die Überwachung von Geschäftsprozessen und Qualitätskriterien sowie die Pflege der verwendeten Terminologie. Auch die Zentralbibliothek Zürich prüft Optionen zur Entlastung der Inhaltserschließung. Für ausgewählte Fächer wird ein digitaler Assistent eingesetzt, der die intellektuelle Erschließung mit automatisch unterstützten Prozessen kombiniert. Maschinelle Lernverfahren und Fremddaten werden genutzt, um die Fachreferenten bei der Anreicherung der Katalogisate mit Schlagwörtern aus der GND zu unterstützen. Die Deutsche Zentralbibliothek für Wirtschaftswissenschaften arbeitet ebenfalls an einem neuen Konzept zur Inhaltserschließung. Dies beinhaltet eine Kombination von intellektueller und automatischer Inhaltserschließung unter Einbeziehung des Standard-Thesaurus Wirtschaft sowie schon vorhandener Erschließungselemente wie Autoren-Keywords und Crosskonkordanzen zu anderen Klassifikationen und Thesauri. Der Workshop vermittelt einerseits einen Einblick in die unterschiedlichen Strategien und praktischen Erfahrungen der drei Institutionen im Hinblick auf eine (Teil)Automatisierung der verbalen Inhaltserschließung, fokussiert andererseits auf die Auswirkungen auf Geschäftsgänge und betriebliche Praxis einschließlich veränderter Anforderungen an die Mitarbeiter. KW - Bestandserschließung KW - Automatische Klassifikation KW - Maschinelles Lernen KW - Textverarbeitung KW - Inhaltserschließung KW - automatische Erschließungsverfahren KW - automatic cataloguing Y1 - 2014 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0290-opus-17017 ER - TY - JOUR A1 - Mödden, Elisabeth A1 - Schöning-Walter, Christa A1 - Uhlmann, Sandro T1 - Maschinelle Inhaltserschließung in der Deutschen Nationalbibliothek : breiter Sammelauftrag stellt hohe Anforderungen an die Algorithmen zur statistischen und linguistischen Analyse JF - BuB - Forum Bibliothek und Information N2 - Digitale Medienwerke machen inzwischen den größten Anteil des jährlichen Zugangs der Deutschen Nationalbibliothek (DNB) aus, mit steigender Tendenz. So sind die Bestände 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 für das Sammeln und Verzeichnen. Zugleich bieten die Veränderungen neue Chancen für die Benutzung, indem beispielsweise auch einzelne Artikel gesucht und gefunden werden können. Inhaltserschließung ermöglicht es, die großen Bestände für das Retrieval thematisch zu strukturieren. Die DNB beschäftigt sich seit einigen Jahren mit der Frage, wie sich die Prozesse der inhaltlichen Erschließung maschinell unterstützen lassen, um trotz neuer Medienformen und immer größerer Mengen zu erschließender Medieneinheiten eine möglichst einheitliche und vollständige Anreicherung mit inhaltsbeschreibenden Metadaten zu erreichen. Auch weitere Vorteile maschineller Prozesse, beispielsweise die Möglichkeit, bislang nicht berücksichtigte Gliederungsebenen wie die schon genannten Zeitschriftenartikel klassifikatorisch und verbal erschließen zu können, 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 Prioritäten 5 ist die Neuausrichtung der inhaltlichen Erschließung auch für die nächsten Jahre als ein wichtiges Handlungsfeld dargestellt. Dieser Beitrag beschreibt den Stand der Umsetzung und die weiteren Aufgaben. KW - Automatische Inhaltserschließung KW - Deutsche Nationalbibliothek Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0290-opus4-160844 N1 - Quelle: BuB 70(2018)01, S. 30-35 SP - 30 EP - 35 ER - TY - GEN A1 - Mödden, Elisabeth A1 - Schöning-Walter, Christa T1 - Maschinelle Beschlagwortung mit Algorithmen – Ein Blick in die Werkstatt des KI-Projektes der Deutschen Nationalbibliothek T2 - TK 5: Daten und Publikationen/ Daten analysieren (24.05.2023, 16:30 - 18:00, Konferenzraum 27/28) N2 - In der Deutschen Nationalbibliothek nutzen wir maschinelle Verfahren, um möglichst viele Publikationen mit inhaltsbeschreibenden Metadaten anzureichern und damit das Suchen und Finden in Informationssystemen zu unterstützen. Das heißt: Wir verwenden Algorithmen, um die Entscheidungsprozesse der thematischen Einordnung von Texten mit maschinellen Verfahren nachzubilden. Die Techniken der Künstlichen Intelligenz (KI) entwickeln sich zurzeit rasant weiter. Können wir aktuelle Innovationen für unsere bibliothekarischen Anwendungszwecke nutzen? Mit diesen Fragen beschäftigen wir uns im Projekt „Automatisches Erschliessungssystem“. Die Projektarbeiten haben 2021 begonnen und werden im Rahmen der nationalen KI-Strategie von der Beauftragten der Bundesregierung für Kultur und Medien gefördert. Unser Forschungsschwerpunkt ist die maschinelle Beschlagwortung mit dem Vokabular der Gemeinsamen Normdatei (GND). Die GND enthält mehr als eine Million semantischer Konzepte, die sich potenziell als Erschließungslabel eignen. Das sind Sachschlagwörter, Personen, Körperschaften, Konferenzen, Geografika und Werke. Welche Innovationen der KI können wir für die Analyse von Texten in natürlicher Sprache und für die Klassifizierung mit extrem vielen Labeln nutzen? Und können wir mit neuen Techniken die Vollständigkeit und Genauigkeit der maschinell generierten Erschließungsdaten messbar verbessern? Und welcher Ressourcenaufwand ist dafür erforderlich? Im Projekt führen wir dazu systematische Evaluierungen durch und stellen resultierende Services als Open Source Software für die weitere Nutzung bereit. Im Beitrag berichten wir über die bisherigen Erfahrungen und Erkenntnisse. Y1 - 2023 ER -