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Published by Wien : Literas-Verlag, 1983
ISBN 10: 3854290276ISBN 13: 9783854290278
Seller: books4less (Versandantiquariat Petra Gros GmbH & Co. KG), Welling, Germany
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Heft; Condition: Gut. 1. Aufl., Stand: November 1983. 48 Seiten; Das hier angebotene Heft stammt aus einer teilaufgelösten wissenschaftlichen Bibliothek und trägt die entsprechenden Kennzeichnungen (Rückenschild, Instituts-Stempel.). Insgesamt ordentlicher Erhaltungszustand. Sprache: Deutsch Gewicht in Gramm: 80.
Published by Österreichisches Institut für Bibliotheksforschung, 1990
Seller: books4less (Versandantiquariat Petra Gros GmbH & Co. KG), Welling, Germany
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Broschiert. Condition: Gut. 182 Seiten; Das hier angebotene Buch stammt aus einer teilaufgelösten wissenschaftlichen Bibliothek und trägt die entsprechenden Kennzeichnungen (Rückenschild, Instituts-Stempel.); leichte altersbedingte Anbräunung des Papiers; der Buchzustand ist ansonsten ordentlich und dem Alter entsprechend gut. In ENGLISCHER Sprache. Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 350.
Published by Wien : Prachner, 1991
ISBN 10: 390118600XISBN 13: 9783901186004
Seller: Antiquariat Buchkauz, Herzogenburg, Austria
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Gr. 8°, kartoniert. Condition: Gut. Erstauflage, EA. IX, 196 S. : Ill., graph. Darst. ; 24 cm Abbildungen, guter Zustand Sprache: Deutsch Gewicht in Gramm: 550.
Published by Peter Lang GmbH, Internationaler, 2005
ISBN 10: 3631536844ISBN 13: 9783631536841
Seller: Books From California, Simi Valley, CA, U.S.A.
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paperback. Condition: Very Good.
Published by Frankfurt am Main ; Berlin ; Bern ; Bruxelles ; New York ; Oxford ; Wien : Lang, 2005
ISBN 10: 3631536844ISBN 13: 9783631536841
Seller: Fundus-Online GbR Borkert Schwarz Zerfaß, Berlin, Germany
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kart. Condition: Sehr gut. 176 S. : graph. Darst. ; 21 cm Tadelloses Exemplar. Inhalt 1 Einleitung 11 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 Dirnensionsreduktion 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 fr 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 Anwendung anderer Klassifizierungsverfahren 50 32.7 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 ACE" 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 ACE 60 4.2.1 Klassifizierungsprozess 62 4.2.2 Evaluierung 63 4.3 Weitere Experimente mit ACE 64 4.3.1 Adaptives automatisches Klassifizieren mit ACE 64 4.3.2 Ontologie-basiertes automatisches Klassifizieren mit ACE 65 5 German Rarvest Automated Retrieval and Directory 67 5.1 Das DFG-Projekt GERHARD 67 5.1.1 UDK und UDK-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 fair den Vergleich von DDC-Ergebnismengen 90 6.6.2 Die NetFirst-Studie 91 6.7 Scorpion und DESIRE II 93 6.8 Scorpion und 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 französische IPC-Suchmaschine 111 7.2.5 Das japanische Klassifizierungssystem OWAKE 114 7.3 Automatisches Klassifizieren in der Mediendokumentation 116 7.3.1 Gruner + 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 ISBN 9783631536841 Sprache: Deutsch Gewicht in Gramm: 238.
Published by Peter Lang Gmbh, Internationaler Verlag Der Wissenschaften, 2005
ISBN 10: 3631536844ISBN 13: 9783631536841
Seller: Revaluation Books, Exeter, United Kingdom
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Paperback. Condition: Brand New. 1st edition. 176 pages. German language. 8.39x5.75x0.47 inches. In Stock.
Published by Peter Lang Ltd. International Academic Publishers Mrz 2005, 2005
ISBN 10: 3631536844ISBN 13: 9783631536841
Seller: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germany
Book Print on Demand
Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Automatisches Klassifizieren von Textdokumenten bedeutet die maschinelle Zuordnung von Notationen eines vorgegebenen Klassifikationssystems zu natürlichsprachlichen Texten mithilfe eines geeigneten Algorithmus. In diesem Buch wird in Form einer umfassenden Literaturstudie ein aktueller Kenntnisstand zu den Einsatzmöglichkeiten des automatischen Klassifizierens für die sachliche Erschließung von elektronischen Dokumenten erarbeitet. Dabei geht es vor allem um Web-Dokumente und -Ressourcen, aber auch um Anwendungen für Bibliothekskataloge sowie für Datenbanken in der Medien- und Patentdokumentation. Vorgestellt und diskutiert werden zum einen die methodischen Aspekte und zum anderen die im Rahmen relevanter Projekte und Anwendungen bisher gewonnenen Erfahrungen. 178 pp. Deutsch.
Published by Peter Lang AG, Bern, 2005
ISBN 10: 3631536844ISBN 13: 9783631536841
Seller: CitiRetail, Stevenage, United Kingdom
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Paperback. Condition: new. Paperback. Automatisches Klassifizieren von Textdokumenten bedeutet die maschinelle Zuordnung von Notationen eines vorgegebenen Klassifikationssystems zu natuerlichsprachlichen Texten mithilfe eines geeigneten Algorithmus. In diesem Buch wird in Form einer umfassenden Literaturstudie ein aktueller Kenntnisstand zu den Einsatzmoeglichkeiten des automatischen Klassifizierens fuer die sachliche Erschliessung von elektronischen Dokumenten erarbeitet. Dabei geht es vor allem um Web-Dokumente und -Ressourcen, aber auch um Anwendungen fuer Bibliothekskataloge sowie fuer Datenbanken in der Medien- und Patentdokumentation. Vorgestellt und diskutiert werden zum einen die methodischen Aspekte und zum anderen die im Rahmen relevanter Projekte und Anwendungen bisher gewonnenen Erfahrungen. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
Published by Peter Lang, 2005
ISBN 10: 3631536844ISBN 13: 9783631536841
Seller: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany
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Taschenbuch. Condition: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Automatisches Klassifizieren von Textdokumenten bedeutet die maschinelle Zuordnung von Notationen eines vorgegebenen Klassifikationssystems zu natürlichsprachlichen Texten mithilfe eines geeigneten Algorithmus. In diesem Buch wird in Form einer umfassenden Literaturstudie ein aktueller Kenntnisstand zu den Einsatzmöglichkeiten des automatischen Klassifizierens für die sachliche Erschließung von elektronischen Dokumenten erarbeitet. Dabei geht es vor allem um Web-Dokumente und -Ressourcen, aber auch um Anwendungen für Bibliothekskataloge sowie für Datenbanken in der Medien- und Patentdokumentation. Vorgestellt und diskutiert werden zum einen die methodischen Aspekte und zum anderen die im Rahmen relevanter Projekte und Anwendungen bisher gewonnenen Erfahrungen.