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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.