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Information Retrieval: Beurteilung eines Klassifikators, Indexierung, Text Mining, Cross-Language Evaluation Forum, Enterprise Search, Erweitertes ... für Informationsinfrastruktur - Softcover

 
9781159065454: Information Retrieval: Beurteilung eines Klassifikators, Indexierung, Text Mining, Cross-Language Evaluation Forum, Enterprise Search, Erweitertes ... für Informationsinfrastruktur

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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -Quelle: Wikipedia. Seiten: 37. Kapitel: Beurteilung eines Klassifikators, Indexierung, Text Mining, Cross-Language Evaluation Forum, Enterprise Search, Erweitertes Boolesches Retrieval, FIZ Karlsruhe ¿ Leibniz-Institut für Informationsinfrastruktur, Information Retrieval Facility, Vektorraum-Retrieval, XML-Retrieval, Schweizer Portal für Recherche im Internet, Empfehlungsdienst, Content Based Image Retrieval, Text Engineering Software Laboratory, Unscharfe Suche, Themenentdeckung und -verfolgung, Stoppwort, Drill-Down, Music Information Retrieval, Hierarchische Recherche, Berrypicking, Verweisungsform, PolySpot, Attributraum, Latent Dirichlet Allocation, Text REtrieval Conference, Retrieval status value, Inverse Dokumenthäufigkeit, Subjektive Relevanz, Proximity. Auszug: Information Retrieval (IR) bzw. Informationsabruf, gelegentlich ungenau Informationsbeschaffung, ist ein Fachgebiet, das sich mit computergestütztem Suchen nach komplexen Inhalten (also z. B. keine Einzelwörter) beschäftigt und in die Bereiche Informationswissenschaft, Informatik und Computerlinguistik fällt. Wie aus der Wortbedeutung von retrieval (deutsch Abruf, Wiederherstellung) hervorgeht, sind komplexe Texte oder Bilddaten, die in großen Datenbanken gespeichert werden, für Außenstehende zunächst nicht zugänglich oder abrufbar. Im Gegensatz zum Data Mining geht es beim Information Retrieval aber darum bestehende Informationen aufzufinden, nicht neue Strukturen zu entdecken (wie beim Knowledge Discovery in Databases zu dem das Data-Mining und Text Mining gehören). Methoden des Datenabrufs werden in Internet-Suchmaschinen (z. B. Google), aber auch in digitalen Bibliotheken (z. B. zur Literatursuche) sowie bei Bildsuchmaschinen verwendet. Auch Antwortsysteme oder Spamfilter verwenden IR-Techniken. Die Problematik des Zugangs zu gespeicherten komplexen Informationen liegt in zwei Phänomenen: Schematisches Modell des Information-RetrievalGenerell sind am IR zwei (sich unter Umständen überschneidende) Personenkreise beteiligt (vgl. Abbildung rechts). Der erste Personenkreis sind die Autoren der in einem IR-System gespeicherten Informationen, die sie entweder selbst einspeichern, oder die aus anderen Informationssystemen ausgelesen werden (wie es z. B. die Internet-Suchmaschinen praktizieren). Die in das System eingestellten Dokumente werden vom IR-System gemäß dem System-internen Modell der Repräsentation von Dokumenten in eine für die Verarbeitung günstige Form (Dokumentenrepräsentation) umgewandelt. Die zweite Benutzergruppe, die Anwender, haben bestimmte, zum Zeitpunkt der Arbeit am IR-System akute Ziele oder Aufgaben, für deren Lösung ihnen Informationen fehlen. Diese Informationsbedürfnisse möchten Anwender mit Hilfe des Systems decken. Dafür müssen sie ihre InfBooks on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 38 pp. Deutsch. Artikel-Nr. 9781159065454

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