Anfragetransfers zur Integration von Internetquellen in Digitalen Bibliotheken auf der Grundlage statistischer Termrelationen

  • Die Dokumentbestände digitaler Bibliotheken sind in aller Regel mit formalen und inhaltlichen Metadaten erschlossen, dabei werden Begriffssystem wie Thesauri, Klassifikationen oder auch Ontologien verwendet. Zur Integration verschiedener Bestände können beispielsweise "Übersetzungen" zwischen diesen Systemen, so genannte Crosskonkordanzen, genutzt werden. Eine flächendeckende Beschreibung von Internetdokumenten durch Metadaten dagegen bis heute nicht statt, das gilt nach wie vor auch für fachwissenschaftliche Dokumente. Sollen ausgewählte fachliche Internetdokumente zur Ausweitung einer Recherche in einer digitalen Bibliothek integriert werden, ist dies entweder durch eine Beschränkung auf hochwertig und aufwändig erstelle Clearinghouses oder durch eine 'naive' Weiterleitung der Benutzeranfrage möglich. Aufbauend auf den Arbeiten des Global-Info-Projekts CARMEN wird hier eine Möglichkeit vorgestellt, automatisiert durch statistisches maschinelles Lernen semantische Relationen zu berechnen, mit denen Benutzeranfragen, die z.B. mit Hilfe eines Thesaurus erstellt wurden, für eine verbesserte Suche in Internetdokumentbeständen zu übersetzen. Der Aufsatz stellt die Verfahren beim Lernen semantische Relationen und die Auswirkungen auf die Recherchequalität vor.

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Metadaten
Author:Robert Strötgen
URN:urn:nbn:de:0290-opus-2915
Document Type:Konferenzveröffentlichung (Vortragstext/Aufsatz)
Language:German
Date of Publication (online):2007/04/13
Release Date:2007/04/13
Tag:Asemos; Semantische Heterogenität; statistische Termrelation
GND Keyword:Elektronische Bibliothek; Evaluation; Information Retrieval; Information-Retrieval-System; Maschinelles Lernen
Themes:Erschließung, Linked Open Data, RDA
Deutsche Bibliothekartage:96. Deutscher Bibliothekartag in Leipzig 2007 = 3. Leipziger Kongress für Information und Bibliothek

$Rev: 13581 $