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Who´s who in Normdaten? Maschinelle Verfahren in der Zuordnung von Personennormdatenverknüpfungen bei häufigen Namen

  • Für Bibliotheksdaten wird es in einer immer stärker vernetzten Datenlandschaft wichtiger, kontrollierte Vokabulare zu nutzen, eindeutige Entitäten zu referenzieren und so Knotenpunkte und Links zu nutzen und zu schaffen. Vor diesem Hintergrund ist auch das stärkere Einbinden von Normdatenverknüpfungen in bibliothekarische Metadaten anzustreben. Bei in sich uneindeutigen Inhalten zeigt sich allerdings häufig eine Schwierigkeit der Zuordnung zu eindeutigen Entitäten. Am Beispiel der Verknüpfung von Autor*innen mit häufigen Namen soll hier untersucht werden, wie verschiedene maschinelle Verfahren dazu eingesetzt werden können, bei mehreren namensgleichen Entitäten den korrekten Personennormdatensatz der Gemeinsamen Normdatei (GND) zu identifizieren. Hierzu werden statistische Verfahren genutzt, die verschiedene weitere Metadatenbestandteile der Titeldaten namensgleicher Verfasser berücksichtigen und eine Einschätzung der Wahrscheinlichkeit einer Übereinstimmung zulassen. Beispielsweise können gleiche Sachgruppen, Verlage oder auch Co-Autorschaften bei mehreren Publikationen nützliche Hinweise auf die Identität einer Person sein. Ergänzend werden maschinelle Lernverfahren für diesen Zweck erprobt, die durch Clusteringverfahren ähnliche Titel gruppieren oder über Klassifikationsverfahren die Zugehörigkeit zu einem bestimmten Normdatensatz einschätzen können. Ist in einer Gruppe von als inhaltlich und strukturell ähnlich erkannter Publikationen eine der Namenseintragungen mit einer Verknüpfung zur GND versehen, kann diese ggf. für die weiteren Publikationen übernommen werden. Andernfalls kann der Personenname und die als zugehörig erkannten Publikationen als Grundlage für einen Personenvorschlagssatz dienen. Diese Vorschlagssätze bilden eine Vorstufe zu Personennormdatensätzen, bündeln verschiedene, zum größten Teil maschinell zusammengestellte, Informationen und können nach einer Prüfung in Personennormdatensätze überführt werden.

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Metadaten
Author:Stefan Grund, Angela Vorndran, Claudia Grote
URN:urn:nbn:de:0290-opus4-180069
Parent Title (German):TK 5: Content: Vom Umgang mit Inhalten und Daten / Neues aus dem Netzwerk der GND (02.06.2022, 14:00 - 16:00, Saal 1 (mit Streaming))
Title Additional (English):Who´s who in authority data? Machine-based processes in linking name authority records to authors with frequent names
Document Type:Conference publication (Presentation slides)
Language:German
Year of Completion:2022
Release Date:2022/05/24
Tag:Metadatenanreicherung; Normdaten; Personen; maschinelles Lernen
authority data; machine learning; metadata enrichment; name authority record
Themes:Erschließung, Linked Open Data, RDA
German Bibliothekartage / BiblioCon:110. Deutscher Bibliothekartag in Leipzig 2022 = 8. Bibliothekskongress
110. Deutscher Bibliothekartag in Leipzig 2022 = 8. Bibliothekskongress / Themenkreise / TK 5: Content: Vom Umgang mit Inhalten und Daten / Neues aus dem Netzwerk der GND
Licence (German):License LogoCreative Commons - CC BY-NC - Namensnennung - Nicht kommerziell 4.0 International
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