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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 Qualitätskriterien für die Bewertung der automatisch extrahierten Schlagwörter in Bezug zum Inhalt einer Publikation formuliert. In den Testfällen von PETRUS werden ausgewählte Indexate intellektuell beurteilt und die Beurteilung statistisch ausgewertet. Diese Ergebnisse werden präsentiert, Erfahrungen beschrieben sowie die Möglichkeiten und Grenzen des praktischen Einsatzes automatisch erstellter SWD-Indexate diskutiert.
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.
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 ergänzt werden können. Durch die Modularität und die Flexibilität soll eine kontinuierliche Verbesserung der Erschließungsergebnisse und eine bessere Wartbarkeit ermöglicht werden. Als Verfahren für 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 für die Inhaltserschließung zur Verfügung, die automatisch den Publikationen zugeordnet werden können. Erfahrungen mit verschiedenen Algorithmen werden präsentiert, 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/