Die Thesaurus-Relationen des lernfähigen Information Retrieval Systems TEGEN View Full Text


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Chapter Info

DATE

1990

AUTHORS

F. Sarre , U. Güntzer , G. Felsner , G. Jüttner

ABSTRACT

Eine Recherche mit Hilfe eines Information Retrieval Systems erzielt größere Erfolge, wenn die Suchanfragen mit passenden Begriffen aus einem Thesaurus angereichert werden, insbesondere dann, wenn auf Recall mehr Wert gelegt wird als auf Precision. Leider sind aber manuelle Methoden zur Thesaurus-Generierung sehr kostenintensiv. In diesem Artikel stellen wir eine lernfähige IRS-Komponente namens TEGEN (Thesaurus generierendes System) vor, die das Fachwissen der Benutzer interaktiv während einer Recherche auswertet, um einen Thesaurus weitgehendst automatisch aufzubauen. Wir gehen hier besonders auf die Struktur der Thesaurus-Datenbank ein und besprechen Effekte, die sich durch das Lernverfahren ergeben. Es wird gezeigt, daß Interaktion mit dem Benutzer in vielen Fällen auf einfache Weise zu Lernergebnissen führt, ohne den Benutzer zu belasten.TEGEN wurde unter Verwendung einer wissensbasierten Programmiermethode an einer CYBER 995 – Rechenanlage in PASCAL implementiert. Der Thesaurus ist mit Hilfe des mehr- benutzerfähigen relationalen Datenbanksystems IMF2 realisiert und dient seit November 1988 innerhalb des Information Retrieval Systems TUBIBMUE als Unterstützung für Literaturrecherchen in der Fachbereichsbibliothek der Fakultät für Mathematik und Informatik an der Technischen Universität München. More... »

PAGES

164-175

Identifiers

URI

http://scigraph.springernature.com/pub.10.1007/978-3-642-75591-0_17

DOI

http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-75591-0_17

DIMENSIONS

https://app.dimensions.ai/details/publication/pub.1020077088


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93 TRIPLES      21 PREDICATES      24 URIs      19 LITERALS      7 BLANK NODES

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