020 Bibliotheks- und Informationswissenschaft
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Digitale 3D-Modelle der Architektur – z.B. Modelle von Gebäuden, Inneneinrichtungsgegenständen und Bauteilen – haben innerhalb der letzten fünf Jahrzehnte sowohl die analogen, auf Papier basierenden Zeichnungen als auch die physischen Modelle aus ihrer planungs-, ausführungs- und dokumentationsunterstützenden Rolle verdrängt. Als Herausforderungen bei der Integration von 3D-Modellen in digitale Bibliotheken und Archive sind zunächst die meist nur rudimentäre Annotation mit Metadaten seitens der Autoren und die nur implizit in den Modellen vorhandenen
Informationen zu nennen. Aus diesen Defiziten resultiert ein aktuell starkes Interesse an inhaltsbasierter Erschließung durch vernetzte Nutzergruppen oder durch automatisierte Verfahren, die z.B. aufgrund von Form- oder Strukturmerkmalen eine automatische Kategorisierung von 3D-Modellen anhand gegebener Schemata ermöglichen. Die teilweise automatische Erkennung von objektinhärenter Semantik vergrößert die Menge an diskreten und semantisch unterscheidbaren Einheiten. Darüber hinaus sind digitale 3D-Modelle zumeist hierarchisch aufgebaut; sie enthalten weitere komplexe Modelle, die wiederum in sich geschachtelt sein können und in einzelnen Fällen einen eigenständigen Nachweis als 3D-Modell wünschenswert machen. 3D-Modelle als Content im World Wide Web können sowohl untereinander als auch mit anderen textuellen wie nichttextuellen Objekten verknüpft werden, also Teil von aggregierten Dokumenten sein. Eine weitere Notwendigkeit ist die Vernetzung mit inhaltlich relevanten Ereignissen, Orten, Begriffen, Personen oder realen Objekten sowie die explizite Beschreibung der Relationen zwischen dem Modell selbst und diesen Entitäten seines spezifischen Kontextes. Die Aggregationen bzw. der Modellkontext sowie die inhärenten Entitäten erfordern Instrumente der Organisation, um dem Benutzer bei der Suche nach Informationen einen Mehrwert zu bieten, insbesondere dann, wenn textbasiert nach Informationen zum Modell und zu dessen Kontext gesucht wird. In der vorliegenden Arbeit wird ein Metadatenmodell zur gezielten Strukturierung von Information entwickelt, welche aus 3D-Architekturmodellen gewonnen wird. Mittels dieser Strukturierung kann das Modell mit weiterer Information vernetzt werden. Die Anwendung etablierter Ontologien sowie der Einsatz von URIs machen die Informationen nicht nur explizit, sondern beinhalten auch eine semantische Information über die Relation selbst, sodass eine Interoperabilität zu anderen verfügbaren Daten im Sinne der Grundprinzipien des Linked-Data-Ansatzes gewährleistet wird. Diese Herangehensweise hat im Gegensatz zu einem Ansatz, der Metadaten als Records auffasst, das Potenzial, Relationen zu jeglichen modellrelevanten Entitäten im Suchraum herzustellen und zugleich diese Relationen für weitere wissensbildende Prozesse verfügbar zu machen.
Research information, i.e., data about research projects, organisations, researchers or research outputs such as publications or patents, is spread across the web, usually residing in institutional and personal web pages or in semi-open databases and information systems. While there exists a wealth of unstructured information, structured data is limited and often exposed following proprietary or less-established schemas and interfaces. Therefore, a holistic and consistent view on research information across organisational and national boundaries is not feasible. On the other hand, web crawling and information extraction techniques have matured throughout the last decade, allowing for automated approaches of harvesting, extracting and consolidating research information into a more coherent knowledge graph. In this work, we give an overview of the current state of the art in research information sharing on the web and present initial ideas towards a more holistic approach for boot-strapping research information from available web sources.
The CogALex-V Shared Task provides two datasets that consists of pairs of words along with a classification of their semantic relation. The dataset for the first task distinguishes only between related and unrelated, while the second data set distinguishes several types of semantic relations. A number of recent papers propose to construct a feature vector that represents a pair of words by applying a pairwise simple operation to all elements of the feature vector. Subsequently, the pairs can be classified by training any classification algorithm on these vectors. In the present paper we apply this method to the provided datasets. We see that the results are not better than from the given simple baseline. We conclude that the results of the investigated method are strongly depended on the type of data to which it is applied.
Integrating distributional and lexical information for semantic classification of words using MRMF
(2016)
Semantic classification of words using distributional features is usually based on the semantic similarity of words. We show on two different datasets that a trained classifier using the distributional features directly gives better results. We use Support Vector Machines (SVM) and Multirelational Matrix Factorization (MRMF) to train classifiers. Both give similar results. However, MRMF, that was not used for semantic classification with distributional features before, can easily be extended with more matrices containing more information from different sources on the same problem. We demonstrate the effectiveness of the novel approach by including information from WordNet. Thus we show, that MRMF provides an interesting approach for building semantic classifiers that (1) gives better results than unsupervised approaches based on vector similarity, (2) gives similar results as other supervised methods and (3) can naturally be extended with other sources of information in order to improve the results.
Editorial for the 15th European Networked Knowledge Organization Systems Workshop (NKOS 2016)
(2016)
Knowledge Organization Systems (KOS), in the form of classification systems, thesauri, lexical databases, ontologies, and taxonomies, play a crucial role in digital information management and applications generally. Carrying semantics in a well-controlled and documented way, Knowledge Organisation Systems serve a variety of important functions: tools for representation and indexing of information and documents, knowledge-based support to information searchers, semantic road maps to domains and disciplines, communication tool by providing conceptual framework, and conceptual basis for knowledge based systems, e.g. automated classification systems. New networked KOS (NKOS) services and applications are emerging, and we have reached a stage where many KOS standards exist and the integration of linked services is no longer just a future scenario. This editorial describes the workshop outline and overview of presented papers at the 15th European Networked Knowledge Organization Systems Workshop (NKOS 2016) in Hannover, Germany.
We compare the effect of different segmentation strategies for passage retrieval of user generated internet video. We consider retrieval of passages for rather abstract and complex queries that go beyond finding a certain object or constellation of objects in the visual channel. Hence the retrieval methods have to rely heavily on the recognized speech. Passage retrieval has mainly been studied to improve document retrieval and to enable question answering. In these domains best results were obtained using passages defined by the paragraph structure of the source documents or by using arbitrary overlapping passages. For the retrieval of relevant passages in a video no author defined paragraph structure is available. We compare retrieval results from 5 different types of segments: segments defined by shot boundaries, prosodic segments, fixed length segments, a sliding window and semantically coherent segments based on speech transcripts. We evaluated the methods on the corpus of the MediaEval 2011 Rich Speech Retrieval task. Our main conclusions are (1) that fixed length and coherent segments are clearly superior to segments based on speaker turns or shot boundaries; (2) that the retrieval results highly depend on the right choice for the segment length; and (3) that results using the segmentation into semantically coherent parts depend much less on the segment length. Especially, the quality of fixed length and sliding window segmentation drops fast when the segment length increases, while quality of the semantically coherent segments is much more stable. Thus, if coherent segments are defined, longer segments can be used and consequently fewer segments have to be considered at retrieval time.
Das vorliegende Shortpaper befasst sich mit dem Thema Datenschnittstellen und Datenmapping im Bibliothekswesen für den Austausch von bibliografischen Daten. Ausgangspunkt der Arbeit ist die Schnittstelle Z39.50, welche den Austausch von Metadaten zwischen Bibliotheken als derzeitigen Standard bildet. Neben diesem Austauschformat sind die Darstellungsformate MAB, MARC 21, MARC-XML und als Weiterentwicklung von Z39.50 das SRU (Search/Retrieve via URL) genannt. Weiterhin wird auf das Linked Open Data Netzwerk Bezug genommen. Dieses Netzwerk, auch Semantic Web genannt, wird im Allgemeinen auch mit den Begriffen Web 3.0, Linked Open Data und Web of Data in Verbindung gebracht. Die technische Seite wird anhand von RDF (Resource Description Framework), XML (Extensible Markup Language) erläutert und im Weiteren wird auf die Wichtigkeit der CC0-Lizenzen (Creative Commons Lizenzen) eingegangen. Abschließend wird auf den Begriff Mapping im Kontext der Bibliothekslandschaft eingegangen und die Zusammenarbeit zwischen den Institutionen hervorgehoben.
In distributional semantics words are represented by aggregated context features. The similarity of words can be computed by comparing their feature vectors. Thus, we can predict whether two words are synonymous or similar with respect to some other semantic relation. We will show on six different datasets of pairs of similar and non-similar words that a supervised learning algorithm on feature vectors representing pairs of words outperforms cosine similarity between vectors representing single words. We compared different methods to construct a feature vector representing a pair of words. We show that simple methods like pairwise addition or multiplication give better results than a recently proposed method that combines different types of features. The semantic relation we consider is relatedness of terms in thesauri for intellectual document classification. Thus our findings can directly be applied for the maintenance and extension of such thesauri. To the best of our knowledge this relation was not considered before in the field of distributional semantics.
Im Rahmen der Projektphase des 6. Semesters der Studiengänge Bachelor Informationsmanagement (BIM) und Bachelor medizinisches Informationsmanagement (BMI) wurde eine Webseite für die Forschung erstellt. Um die Notwendigkeit zu ermitteln, sowie den Wünschen und Bedürfnissen der Angestellten an der Hochschule nachkommen zu können, wurde eine Bedarfsanalyse durchgeführt. Der nachfolgende Beitrag zeigt die Ergebnisse in aufbereiteter Form. Nach einer kurzen Einleitung werden die Bereiche statistische und allgemeine Fragen, Fragen zu digitalen Forschungsdaten und Netzwerken, zur Forschungswebseite und zur Pflege der Daten ausgewertet dargestellt.
Open Educational Resources (OER) sind sich in Deutschland bisher hauptsächlich im Bereich der schulischen Bildung im Gespräch. Ihr Potential innerhalb der deutschen Hochschullehre wurde zwar bereits erkannt, wird aber bisher noch nicht genutzt.
Die Arbeit gibt einen Überblick über die terminologischen Grundlagen von OER und ihren Entwicklungsmöglichkeiten im Hochschulbereich. In einer Zusammenfassung werden die Förderung von OER durch die Europäische Kommission und in Deutschland, sowie ihre Entwicklung im deutschen Hochschulbereich dargestellt. In einem theoretischen Abgleich aktueller Studien und Fachliteratur wird eine Bestandsaufnahme zu neuen Aufgabenbereichen für Wissenschaftlicher Bibliotheken durch OER durchgeführt.
Eine Expertenbefragung, die beispielhaft unter Lehrenden der Leibniz Universität Hannover (LUH) durchgeführt wurde, gibt Aufschluss über deren aktuellen Nutzungsstand von OER. Die wird ergänzt durch eine Untersuchung zweier Sharingdienste (Zenodo und SlideShare) nach freien Lehrmaterialien von Angehörigen der LUH.
Abschließend werden auf der Basis der theoretischen Möglichkeiten sowie der individuellen Bedürfnisse der Lehrenden Empfehlungen für neue Dienstleistungen und Serviceangebote Wissenschaftlicher Bibliotheken zur Unterstützung der Hochschulen bei der Einführung, Herstellung und Verbreitung von OER am Beispiel der Technischen Informationsbibliothek Hannover (TIB) gegeben, sowie neue Aufgabenbereiche für Hochschulbibliotheken skizziert, die sich daraus ergeben.