Automatisches Klassifizieren : Verfahren zur Erschliessung elektronischer Dokumente

Oberhauser, Otto Automatisches Klassifizieren : Verfahren zur Erschliessung elektronischer Dokumente., 2004 Master's Thesis thesis, Cologne University of Applied Sciences. [Thesis]

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English abstract

Automatic classification of text documents refers to the computerized allocation of class numbers from existing classification schemes to natural language texts by means of suitable algorithms. Based upon a comprehensive literature review, this thesis establishes an informed and up-to-date view of the applicability of automatic classification for the subject approach to electronic documents, particularly to Web resources. Both methodological aspects and the experiences drawn from relevant projects and applications are covered. Concerning methodology, the present state-of-the-art comprises a number of statistical approaches that rely on machine learning; these methods use pre-classified example documents for establishing a model - the "classifier" - which is then used for classifying new documents. However, the four large-scale projects conducted in the 1990s by the Universities of Lund, Wolverhampton and Oldenburg, and by OCLC (Dublin, OH), still used rather simple and more traditional methodological approaches. These projects are described and analyzed in detail. As they made use of traditional library classifications their results are significant for LIS, even if no permanent quality services have resulted from these endeavours. The analysis of other relevant applications and projects reveals a number of attempts to use automatic classification for document processing in the fields of patent and media documentation. Here, semi-automatic solutions that support human classifiers are preferred, due to the yet unsatisfactory classification results obtained by fully automated systems. Other interesting implementations include Web portals, search engines and (commercial) information services, whereas only little interest has been shown in the automatic classification of books and bibliographic records. In the concluding part of the study the author discusses the most significant applications and projects, and also addresses several problems and issues in the context of automatic classification.

German abstract

Automatisches Klassifizieren von Textdokumenten bedeutet die maschinelle Zuordnung jeweils einer oder mehrerer Notationen eines vorgegebenen Klassifikationssystems zu natürlichsprachlichen Texten mithilfe eines geeigneten Algorithmus. In der vorliegenden Arbeit wird in Form einer umfassenden Literaturstudie ein aktueller Kenntnisstand zu den Einsatzmöglichkeiten des automatischen Klassifizierens für die sachliche Erschliessung von elektronischen Dokumenten, insbesondere von Web-Ressourcen, erarbeitet. Dies betrifft zum einen den methodischen Aspekt und zum anderen die in relevanten Projekten und Anwendungen gewonnenen Erfahrungen. In methodischer Hinsicht gelten heute statistische Verfahren, die auf dem maschinellen Lernen basieren und auf der Grundlage bereits klassifizierter Beispieldokumente ein Modell – einen "Klassifikator" – erstellen, das zur Klassifizierung neuer Dokumente verwendet werden kann, als "state-of-the-art". Die vier in den 1990er Jahren an den Universitäten Lund, Wolverhampton und Oldenburg sowie bei OCLC (Dublin, OH) durchgeführten "grossen" Projekte zum automatischen Klassifizieren von Web-Ressourcen, die in dieser Arbeit ausführlich analysiert werden, arbeiteten allerdings noch mit einfacheren bzw. älteren methodischen Ansätzen. Diese Projekte bedeuten insbesondere aufgrund ihrer Verwendung etablierter bibliothekarischer Klassifikationssysteme einen wichtigen Erfahrungsgewinn, selbst wenn sie bisher nicht zu permanenten und qualitativ zufriedenstellenden Diensten für die Erschliessung elektronischer Ressourcen geführt haben. Die Analyse der weiteren einschlägigen Anwendungen und Projekte lässt erkennen, dass derzeit in den Bereichen Patent- und Mediendokumentation die aktivsten Bestrebungen bestehen, Systeme für die automatische klassifikatorische Erschliessung elektronischer Dokumente im laufenden operativen Betrieb einzusetzen. Dabei dominieren jedoch halbautomatische Systeme, die menschliche Bearbeiter durch Klassifizierungsvorschläge unterstützen, da die gegenwärtig erreichbare Klassifizierungsgüte für eine Vollautomatisierung meist noch nicht ausreicht. Weitere interessante Anwendungen und Projekte finden sich im Bereich von Web-Portalen, Suchmaschinen und (kommerziellen) Informationsdiensten, während sich etwa im Bibliothekswesen kaum nennenswertes Interesse an einer automatischen Klassifizierung von Büchern bzw. bibliographischen Datensätzen registrieren lässt. Die Studie schliesst mit einer Diskussion der wichtigsten Projekte und Anwendungen sowie einiger im Zusammenhang mit dem automatischen Klassifizieren relevanter Fragestellungen und Themen.

Item type:	Thesis (UNSPECIFIED)
Keywords:	Automatisches Klassifizieren, Literaturstudie, Methodik, maschinelles Lernen, Klassifikator, elektronisches Dokument, Web-Ressource, DESIRE <project>, GERHARD <project>, Wolverhampton Web Library, Scorpion <project>, OCLC, Patentdokumentation, Mediendokumentation, Katalogisat, automatic classification, literature review, methodology, machine learning, classifier, electronic document, World Wide Web resource, patent documentation, media documentation, catalogue record
Subjects:	L. Information technology and library technology > LL. Automated language processing. I. Information treatment for information services > IB. Content analysis (A and I, class.) I. Information treatment for information services > IC. Index languages, processes and schemes. I. Information treatment for information services > ID. Knowledge representation. I. Information treatment for information services > IE. Data and metadata structures. I. Information treatment for information services > IA. Cataloging, bibliographic control.
Depositing user:	Otto Oberhauser
Date deposited:	01 Dec 2006
Last modified:	02 Oct 2014 12:05
URI:	http://hdl.handle.net/10760/8526

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