Automatisches Klassifizieren: Entwicklungsstand - Methodik - Anwendungsbereiche
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Frankfurt am Main [u.a.]
Lang
2005
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| Schriftenreihe: | Europäische Hochschulschriften / 41
43 |
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| adam_text | Inhalt
1 Einleitung .......................................................................................1
1
1.1 Thematischer Hintergrund....................................................................... 11
1.2 Terminologie und Definitionen............................................................... 12
1.3 Zielsetzung............................................................................................... 13
1.4 Thematische Eingrenzung....................................................................... 14
1.5 Methodische Vorgangsweise.................................................................... 15
1.6 Gliederung der Arbeit............................................................................... 16
2 Zur Methodik des automatischen Klassifizierens........................ 17
2.1 Automatisches Klassifizieren von Textdokumenten............................... 17
2.1.1 Begriffsumfang............................................................................. 17
2.1.2 Einfach-und Mehrfachklassifizierung......................................... 19
2.1.3 Klassen-
vs.
Dokumentenzentrierung.......................................... 19
2.1.4 Harte
vs.
rangordnende Klassifizierung.................................... 20
2.2 Hauptanwendungen der automatischen Textklassifizierung....................20
2.3 Maschinelle Lernverfahren...................................................................... 21
2.3.1 Trainings-, Test- und Validierungsdokumente.............................22
2.3.2 Information-Retrieval-Techniken und Textklassifizierung ......... 23
2.4 Dokumentenindexierung und Merkmalsreduktion.................................. 23
2.4.1 Indexierung der Dokumente........................................................ 23
2.4.2 Dimensionsreduktion................................................................... 24
2.5 Induktive Erstellung von Klassifikatoren................................................26
2.5.1 Bestimmung von Schwellenwerten ............................................. 27
2.5.2 Arten von Klassifikatoren............................................................27
2.5.3 Kombination von Klassifikatoren................................................31
2.6 Evaluierung der Klassifizierungsgüte...................................................... 31
2.6.1 Masse für die Klassifizierungsgüte..............................................31
2.6.2 Benchmarks .................................................................................34
2.6.3 Suche nach dem besten Klassifikator..........................................35
2.7 Labor-,
Open Source
und kommerzielle Software..................................36
3 Die Projekte an der Universität
Lund
............................................39
3.1
Nordic WAIS/ WWW
............................................................................. 39
3.1.1 Methodische Vorgangsweise....................................................... 39
3.1.2 Evaluierung.................................................................................. 40
3.1.3 Benutzung.................................................................................... 40
3.2
DESIRE II
................................................................................................ 41
3.2.1 Engineering Electronic Library,
Sweden,
und All Engineering 42
3.2.2 Ei-Klassifikation und Ei-Thesaurus............................................. 43
3.2.3 Klassifizierungsprozess ............................................................... 44
3.2.4 Evaluierung.................................................................................. 48
3.2.5 Benutzung.................................................................................... 50
3.2.6 Anwendimg anderer Klassifizierungsverfahren........................... 50
3.2.7 Thematisches Vorfiltern beim Web-Harvesting.......................... 51
3.2.8 Exkurs: SOSIG ............................................................................ 51
3.3 Engine-e................................................................................................... 51
3.3.1 Methodische Vorgangsweise....................................................... 52
3.3.2 Evaluierung.................................................................................. 52
3.3.3 Benutzung.................................................................................... 53
4 Wolverhampton Web Library (The UK Web Library).............. 55
4.1 WWLib-TOS und
Old
АСЕ .................................................................
55
4.1.1 Aufbereitung des DDC-Vokabulars............................................. 55
4.1.2 Klassifizierungsprozess ............................................................... 56
4.1.3 Evaluierung.................................................................................. 59
4.1.4 Benutzung.................................................................................... 60
4.2 WWLib-TNG und
АСЕ
............................................................................ 60
4.2.1 Klassifizierungsprozess ............................................................... 62
4.2.2 Evaluierung.................................................................................. 63
4.3 Weitere Experimente mit
АСЕ
................................................................. 64
4.3.1 Adaptives automatisches Klassifizieren mit
АСЕ
....................... 64
4.3.2 Ontologie-basiertes automatisches Klassifizieren mit
АСЕ
........ 65
5
German
Harvest
Automated Retrieval and
Directory ...............67
5.1 Das DFG-Projekt GERHARD................................................................. 67
5.1.1 UDKundUDK-Lexikon .............................................................68
5.1.2 Klassifizierungsprozess ...............................................................70
5.1.3 Evaluierung.................................................................................. 72
5.1.4 Benutzung.................................................................................... 73
5.2 GERHARD und
DESIRE
II
.................................................................... 74
5.3 Das Nachfolgeprojekt GERHARD
II
...................................................... 75
5.3.1 Intentionen................................................................................... 75
5.3.2 Gegenwärtiger Entwicklungsstand.............................................. 77
6 Das Projekt
Scorpion
von OCLC.................................................... 79
6.1 Überblick ................................................................................................. 79
6.2 Die
Dewey
Datenbank............................................................................. 81
6.2.1 Varianten der Dewey-Datenbank................................................. 81
6.2.2 Vokabularanreicherung................................................................ 83
6.2.3 Test der DDC auf Klassenintegrität............................................. 85
6.3 Behandlung der Input-Dokumente .......................................................... 87
6.4 Klassifizierungsverfahren........................................................................ 87
6.5 Nachbearbeitung der Ergebnisse ............................................................. 88
6.6 Evaluierung.............................................................................................. 90
6.6.1 Masse für den Vergleich von DDC-Ergebnismengen ................. 90
6.6.2 Die NetFirst-Studie...................................................................... 91
6.7
Scorpion
und
DESIRE
II
......................................................................... 93
6.8
Scorpion
vind
die LCC ............................................................................. 94
6.9 Benutzungsmöglichkeiten........................................................................ 96
6.9.1 CORC /
Connexion
...................................................................... 96
6.9.2 WWW-Klassifikatoren ................................................................ 97
6.9.3
Open
Source
Version................................................................... 97
7 Weitere Anwendungen und Projekte .............................................99
7.1 Automatisches Klassifizieren von Büchern............................................. 99
7.1.1 Die LCC-Studie von
Larson
........................................................ 99
7.1.2 Das ACS-Verfahren von
Cheng
& Wu...................................... 102
7.1.3 Sonstige Anwendungen und Projekte........................................ 103
7.2 Automatisches Klassifizieren von Patentliteratur.................................. 105
7.2.1 Tests des U.S. Patentamtes......................................................... 106
7.2.2 Tests des Europäischen Patentamtes.......................................... 108
7.2.3 Tests der WIPO........................................................................... 109
7.2.4 Die französischeIPC-Suchmaschine..........................................
Ill
7.2.5
DasjapanischeKlassifizierutigssystemOWAKE
...................... 114
7.3 Automatisches Klassifizieren in der Mediendokumentation................. 116
7.3.1 Grüner + Jahr............................................................................. 116
7.3.2 Zweites Deutsches Fernsehen.................................................... 117
7.3.3 Bayerischer Rundfunk und Süddeutscher Verlag...................... 118
7.3.4 Artikel aus belgischen Magazinen............................................. 119
7.3.5 Andere Untersuchungen an Pressetexten................................... 119
7.4 Einsatz bei Web-Portalen, Suchmaschinen, Informationsdiensten....... 120
7.4.1 Lexis-Nexis................................................................................ 120
7.4.2 Northern Light ........................................................................... 121
7.4.3 Factiva........................................................................................ 123
7.4.4 INFOMINE................................................................................ 125
7.4.5 Sonstige Anwendungen und Projekte........................................ 126
8 Diskussion und Ausblick ................................................................. 133
8.1 Zur Methodik des automatischen Klassifizierens.................................. 133
8.2 Die Projekte an der Universität
Lund
.................................................... 134
8.3 Wolverhampton Web Library................................................................ 135
8.4 GERHARD............................................................................................ 137
8.5
Scorpion
/ OCLC................................................................................... 138
8.6 Weitere Anwendungen und Projekte..................................................... 139
8.7 Andere Aspekte ..................................................................................... 141
8.8 Ausblick .................................................................................................145
9 Literaturverzeichnis ......................................................................... 149
Anhang............................................................................................................ 173
Verwendete Abkürzungen und Akronyme........................................................ 173
Abbildungs- und Tabellenverzeichnis............................................................... 176
10
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