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Automatisierte Vergabe von Notationen der Regensburger Verbundklassifikation RVK mithilfe des Toolkits Annif
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Das Toolkit Annif ist ein modulares Werkzeug zur automatisierten Sacherschließung, mit dem über verschiedene Verfahren des maschinellen Lernens Schlagwörter oder Notationen zu Dokumenten vorgeschlagen werden. In dieser Arbeit wird untersucht, ob mit Annif Ergebnisse erzielt werden können, die einen praktischen Einsatz für Bibliotheken im deutschsprachigen Raum rechtfertigen. Getestet wird die Vergabe von Notationen der Regensburger Verbundklassifikation (RVK) an deutschsprachigen monografischen Texten. Dabei wird auch untersucht, wie aufwändig die Beschaffung und Aufbereitung von geeigneten Daten für das Training ist. Es wird eine Auswahl von drei angebotenen Verfahren evaluiert. Hierzu werden Metadaten mit RVK-Notationen der Hauptgruppe S beispielhaft ausgewertet. Zusätzlich wird getestet, ob ein Training mit Volltexten die Qualität der Ergebnisse verbessert. Die Arbeit zeigt auf, welches Verfahren für die ausgewählten Daten am besten geeignet ist und erläutert, welche Herausforderungen es in Bezug auf die Vergabe von RVK-Notationen gibt und welche Aspekte bei der Zusammensetzung der Trainingsdaten besonders berücksichtigt werden müssen.
Title: Automatisierte Vergabe von Notationen der Regensburger Verbundklassifikation RVK mithilfe des Toolkits Annif
Description:
Das Toolkit Annif ist ein modulares Werkzeug zur automatisierten Sacherschließung, mit dem über verschiedene Verfahren des maschinellen Lernens Schlagwörter oder Notationen zu Dokumenten vorgeschlagen werden.
In dieser Arbeit wird untersucht, ob mit Annif Ergebnisse erzielt werden können, die einen praktischen Einsatz für Bibliotheken im deutschsprachigen Raum rechtfertigen.
Getestet wird die Vergabe von Notationen der Regensburger Verbundklassifikation (RVK) an deutschsprachigen monografischen Texten.
Dabei wird auch untersucht, wie aufwändig die Beschaffung und Aufbereitung von geeigneten Daten für das Training ist.
Es wird eine Auswahl von drei angebotenen Verfahren evaluiert.
Hierzu werden Metadaten mit RVK-Notationen der Hauptgruppe S beispielhaft ausgewertet.
Zusätzlich wird getestet, ob ein Training mit Volltexten die Qualität der Ergebnisse verbessert.
Die Arbeit zeigt auf, welches Verfahren für die ausgewählten Daten am besten geeignet ist und erläutert, welche Herausforderungen es in Bezug auf die Vergabe von RVK-Notationen gibt und welche Aspekte bei der Zusammensetzung der Trainingsdaten besonders berücksichtigt werden müssen.
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