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Für die einfache Literaturrecherche von Fachinformationen bietet die ZB MED eine Literaturdatenbank namens LIVIVO an. Um eine thematische Suche zu ermöglichen, befasst sich diese Bachelorarbeit mit der Themenklassifikation der in der Datenbank vorhandenen Publikationen. Das Ziel der Arbeit besteht darin, den Korpus für eine automatisierte Klassifizierung aufzubereiten, um eine relevante Klasseneinteilung zu erzielen. Ausgehend von der Annahme, dass eine Textklassifizierung durch spezifische Terme und Schlüsselwörter gezieltere und aussagekräftigere Ergebnisse liefern kann, wird eine themenspezifische Aufbereitung mithilfe von Wissensorganisationssystemen (Thesauri) eingebunden. Hierzu wird im Vorhinein eine automatisierte Spracherkennung der Publikationen implementiert. Nach der Indexierung der Schlüsselwörter in den Dokumenten werden zwei statistische Klassifikationsmodelle für die Klassifizierung angewandt. Hierzu gehört die Latent Dirichlet Allocation, sowie der Stochastic Gradient Descent Classifier. Abschließend wird die automatische Schlagwortextraktion mit einer intellektuellen Themenanalyse verglichen und die Performance der Klassifizierung mit den aufbereiteten In Input-Daten auf eine Verbesserung hin analysiert.
Moderne technologische Möglichkeiten zur Erstellung, Pflege und Veröffentlichung von
kontrollierten Vokabularen bieten Frauen/Genderinformationseinrichtungen und den
Forschungseinrichtungen der Frauen- und Geschlechterforschung gleichermaßen die
Chance, bisherige Lösungen zur feministischen Sacherschließung zu vereinheitlichen. Das
Konzept für die Erarbeitung eines interdisziplinären, gendersensiblen Thesaurus orientiert
sich an aktuellen internationalen Standards zur Interoperabilität. Anhand von eigens
entwickelten Kriterienkatalogen werden existierende Vokabulare verglichen und
Softwareprodukte zum Management von Thesauri evaluiert. Ziel ist die Formulierung einer
Handlungsempfehlung für den i.d.a.-Dachverband deutschsprachiger Frauen-/Lesbenarchive,
-bibliotheken und -dokumentationsstellen und dessen Kooperationspartner*innen.
Aktuell ist kein Expertensuchsystem auf Webseite der TH Köln vorhanden, über das Interessierte oder Forschende nach Themengebieten bzw. Wissenschaftsfächer der jeweiligen Experten suchen können. Im Rahmen des Projekts Research Knowledge Discovery – Detektion von Experten und Aufbau eines Recommender-Systems für die TH Köln wurden einige Arbeitsergebnisse geschafft, wie die durchgeführte inhaltliche Erschließung und somit die Erstellung eines einfachen Erschließungskonzept. Da bei der Strukturierung des Vokabulars Verbesserungsmöglichkeiten vorhanden sind, ist das Ziel der vorliegenden Bachelorarbeit die Erstellung eines systematischen Thesaurus der TH Köln für ein Expertensuchsystem auf Basis der durch Research Knowledge Discovery – Detektion von Experten und Aufbau eines Recommender-Systems für die TH Köln gemachten Projekte. Sowohl für ein Suchsystem als auch Expertensuchsystem ist eine Navigations- und Suchfunktion erforderlich. Infolgedessen wird das Vokabular für das Navigieren benötigt.
Um dies zu erzielen, wurden im Programm MIDOS6 – MIDOSThesaurus Thesaurus und Systematik der Wissenschaftsfächer der TH Köln entwickelt. Vor der Erstellung des Thesaurus in der Kombination mit Systematik wurde die inhaltliche Erschließung der ausgewählten Datenbasis in der Excel-Datei durchgeführt. Inhaltlich erschlossene Begriffe wurden als Deskriptoren der dritten Hierarchiestufe im Thesaurus zugeordnet.
In weiterführenden Projektarbeiten kann der systematische Thesaurus weiter mit Verbesserungsvorschlägen optimiert und in ein Expertensuchsystem eingebaut werden, sodass die Suche der Interessierten oder Forschenden nach Experten der jeweiligen Wissenschaftsfächer erleichtert wird.