Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10419/41045
Authors: 
Year of Publication: 
2010
Publisher: 
ZBW - Deutsche Zentralbibliothek für Wirtschaftswissenschaften, Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Kiel, Hamburg
Abstract: 
Die Bewertung der Indexierungsqualität bzw. –güte ist ein grundlegendes Problem von manuellen und automatischen Indexierungsverfahren, nicht erst seit der zunehmenden Digitalisierung und des damit einhergehenden Informationsstrukturierungsproblems. Diese Arbeit befasst sich mit der Funktionsweise, der Implementierung und Evaluierung des automatischen Sachersachließungssystems „MindServer“, der Firma Recommind, an der Deutschen Zentralbibliothek für Wirtschaftswissenschaften (ZBW). Grundlage der maschinellen Sacherschließung und anschließenden Auswertung bilden rund 39.000 wirtschaftswissenschaftliche Dokumente aus den Datenbanken Econis und EconStor. Unter Zuhilfenahme des rund 6.000 Deskriptoren umfassenden Standard-Thesaurus Wirtschaft (STW) wird der ursprünglich rein statistische Indexierungsansatz des MindServer zu einem begrifforientierten Verfahren weiterentwickelt und zur Inhaltserschließung digitaler Informationsressourcen eingesetzt. Zentraler Fokus liegt vor allem auf der Evaluierung der maschinell beschlagworteten Titel mit Hilfe eines an die Rahmenbedingungen der ZBW angepassten, umfassenden Kriteriensets (Indexierungskonsistenz, -tiefe, -breite, -spezifität, -effektivität, Belegungsbilanz, ReferenInnenauswertung).
Abstract (Translated): 
The main focus of this contribution is to describe the implementation of an automatic indexing system, the MindServer, at the German National Library of Economics (ZBW) – Leibniz Information Centre for Economics. With the aid of a list of criteria (indexing consistency, -depth, -width, -effectivity) this master thesis shall perform an analysis of the indexing quality of nearly 39.000 documents.
Subjects: 
Automatische Indexierung
Evaluierung
Indexierungsqualität
Indexierungskonsistenz
Bibliothek
Deutschland
Document Type: 
Master Thesis

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