Maschinelle Indexierung am Beispiel der DNB
Der Beitrag untersucht die Ergebnisse des bei der Deutschen Nationalbibliothek (DNB) eingesetzten Verfahrens zur automatischen Vergabe von Schlagwörtern. Seit 2017 kommt dieses auch bei Printausgaben der Reihen B und H der Deutschen Nationalbibliografie zum Einsatz. Die zentralen Problembereiche wer...
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Published: |
Verein Deutscher Bibliothekarinnen und Bibliothekare (VDB)
2018-12-01
|
Series: | o-bib. Das offene Bibliotheksjournal |
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Online Access: | https://www.o-bib.de/article/view/5396 |
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description | Der Beitrag untersucht die Ergebnisse des bei der Deutschen Nationalbibliothek (DNB) eingesetzten Verfahrens zur automatischen Vergabe von Schlagwörtern. Seit 2017 kommt dieses auch bei Printausgaben der Reihen B und H der Deutschen Nationalbibliografie zum Einsatz. Die zentralen Problembereiche werden dargestellt und an Beispielen illustriert – beispielsweise dass nicht alle im Inhaltsverzeichnis vorkommenden Wörter tatsächlich thematische Aspekte ausdrücken und dass die Software sehr häufig Körperschaften und andere „Named entities“ nicht erkennt. Die maschinell generierten Ergebnisse sind derzeit sehr unbefriedigend. Es werden Überlegungen für mögliche Verbesserungen und sinnvolle Strategien angestellt. |
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spelling | doaj.art-15fe186de48646e99ac5bdf9b068d38b2022-12-21T23:31:31ZdeuVerein Deutscher Bibliothekarinnen und Bibliothekare (VDB)o-bib. Das offene Bibliotheksjournal2363-98142018-12-015410.5282/o-bib/2018H4S141-153Maschinelle Indexierung am Beispiel der DNBHeidrun Wiesenmüller0Hochschule der Medien StuttgartDer Beitrag untersucht die Ergebnisse des bei der Deutschen Nationalbibliothek (DNB) eingesetzten Verfahrens zur automatischen Vergabe von Schlagwörtern. Seit 2017 kommt dieses auch bei Printausgaben der Reihen B und H der Deutschen Nationalbibliografie zum Einsatz. Die zentralen Problembereiche werden dargestellt und an Beispielen illustriert – beispielsweise dass nicht alle im Inhaltsverzeichnis vorkommenden Wörter tatsächlich thematische Aspekte ausdrücken und dass die Software sehr häufig Körperschaften und andere „Named entities“ nicht erkennt. Die maschinell generierten Ergebnisse sind derzeit sehr unbefriedigend. Es werden Überlegungen für mögliche Verbesserungen und sinnvolle Strategien angestellt.https://www.o-bib.de/article/view/5396InhaltserschließungAutomatische IndexierungDeutsche Nationalbibliothek |
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