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Im Rahmen des Fachinformationsdienstes (FID) Pharmazie kooperieren die Universitätsbibliothek Braunschweig und das Institut für Informationssysteme (IfIS) der Technischen Universität Braunschweig bei Erforschung und Entwicklung innovativer Zugriffspfade auf Informationsressourcen. Auf Basis von Grundlagenforschung in den Informationswissenschaften, durch Einsatz von Künstlicher Intelligenz, künstlicher neuronaler Netze und Deep-Learning-Ansätzen, werden unter Einbeziehung und in Abstimmung mit der Fachcommunity prototypische Recherchedienste entwickelt.Erfolgreich positiv evaluierte Prototypen werden in die Rechercheplattform PubPharm (www.pubpharm.de) des FID Pharmazie integriert.Ein Beispiel für einen integrierten Dienst ist die Ausgabe von Suchvorschlägen auf Basis von Kontextähnlichkeit. Bei Suchen nach biologisch aktiven Substanzen in PubPharm werden kontextähnliche Substanzen, Erkrankungen/Symptome und Gene angezeigt. Die Kontextähnlichkeit wurde von künstlichen neuronalen Netzen auf Basis in der Medline erfasster Publikationen erlernt.In diesem Vortrag wird anhand dieses Beispiels der gemeinsame Weg von Universitätsbibliothek und IfIS von Idee über Grundlagenforschung und Prototyp bis hin zum stabilen Dienst vorgestellt.
Im Rahmen des Fachinformationsdienstes (FID) Pharmazie kooperieren die Universitätsbibliothek Braunschweig und das Institut für Informationssysteme (IfIS) der Technischen Universität Braunschweig bei der Erforschung und Entwicklung innovativer Zugriffspfade auf Informationsressourcen. Auf Basis von Grundlagenforschung in den Informationswissenschaften, durch Einsatz von Künstlicher Intelligenz, künstlicher neuronaler Netze und Deep-Learning-Ansätzen, werden unter Einbeziehung und in Abstimmung mit der Fachcommunity prototypische Recherchedienste entwickelt. Erfolgreich positiv evaluierte Prototypen werden in die Rechercheplattform PubPharm (www.pubpharm.de) des FID Pharmazie integriert. Ein Beispiel für einen integrierten Dienst ist die Ausgabe von Suchvorschlägen auf Basis von Kontextähnlichkeit. Bei Suchen nach biologisch aktiven Substanzen in PubPharm werden kontextähnliche Substanzen, Erkrankungen/Symptome und Gene angezeigt. Die Kontextähnlichkeit wurde von künstlichen neuronalen Netzen auf Basis von Metadaten der Medline-Datenbank erlernt. In diesem Vortrag wird anhand dieses Beispiels der gemeinsame Weg von Universitätsbibliothek und IfIS vorgestellt: Von der Idee über die Grundlagenforschung und Prototypen bis hin zum stabilen Dienst.