Wiesenmüller, Heidrun

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Prof. Heidrun Wiesenmüller   Hochschuleder Medien12.06.2018 107. Bibliothekartag in Berlin Folie 1Maschinelle Indexierungam Beispiel der DNBAnalyse undEntwicklungsmöglichkeitenProf. Heidrun Wiesenmüller   Hochschuleder Medien12.06.2018 107. Bibliothekartag in Berlin Folie 2Vorab: Was will dieser Vortrag?• Analyse von maschinell indexierten Beispielen bei DNB (v.a. Reihe B)Ziel: typische Probleme erkennen und daraus Schlussfolgerungen ziehen• Maschinelle Indexierung bei der DNBberuht auf Software der Fa. Averbis, seit 2014 im Einsatz− basiert auf Titeldaten, Inhaltsverzeichnissen und ggf. Teilen von Volltexten− computerlinguistische Behandlung der Texte (insbes. Identifikation sinntragen-der Wörter, Kompositazerlegung und Rückführung auf Stammformen)− Abgleich mit dem Teilbestand „s“ der GND als Wörterbuch (ebenfalls „vorbe-handelt“) und Auswahl von maximal sieben Schlagwörtern− kein „lernendes“ Verfahrendie Überlegungen beziehen sich zunächst nur auf eine bestimmte Methode, zeigen aber auch grundsätzliche Schwierigkeiten auf, die bei der Weiterentwicklung der maschinellen Indexierung zu beachten sindProf. Heidrun Wiesenmüller   Hochschuleder Medien12.06.2018 107. Bibliothekartag in Berlin Folie 3Agenda1. Nicht alle Wörter stehen für Themen2. Nicht alle Themen kann man an Wörtern ablesen3. Falsche oder fehlende Erkennung von Konzepten4. Gewichtung und Auswahl von Schlagwörtern5. Überlegungen und AnregungenProf. Heidrun Wiesenmüller   Hochschuleder Medien12.06.2018 107. Bibliothekartag in Berlin Folie 4Agenda1. Nicht alle Wörter stehen für Themen2. Nicht alle Themen kann man an Wörtern ablesen3. Falsche oder fehlende Erkennung von Konzepten4. Gewichtung und Auswahl von Schlagwörtern5. Überlegungen und AnregungenProf. Heidrun Wiesenmüller   Hochschuleder Medien12.06.2018 107. Bibliothekartag in Berlin Folie 5Beispiele für andere Funktionen von Wörternhttp://d-nb.info/1136451161Titelwort bezeichnet Formaspektdient der zeitlichen Untergliederung der FirmengeschichteProf. Heidrun Wiesenmüller   Hochschuleder Medien12.06.2018 107. Bibliothekartag in Berlin Folie 6http://d-nb.info/1136451161formale Angaben im Zusammenhang mit GrußwörternProf. Heidrun Wiesenmüller   Hochschuleder Medien12.06.2018 107. Bibliothekartag in Berlin Folie 7http://d-nb.info/1136337318„Etage“ hier kein Thema: Gemäldeführer ist nach den Stock-werken in der Galerie geordnet150 Geschoss$gBauwesen450 EtageFührer durch Kasseler Gemäldegalerie unter Aspekt der ProvenienzforschungProf. Heidrun Wiesenmüller   Hochschuleder Medien12.06.2018 107. Bibliothekartag in Berlin Folie 8http://d-nb.info/1128671891formale Angaben zur Tagunghttp://d-nb.info/1137880813Die Titelwörter charakterisieren die thematisierte Person, sie sind nicht selbst als Thema gedachtProf. Heidrun Wiesenmüller   Hochschuleder Medien12.06.2018 107. Bibliothekartag in Berlin Folie 9• Werden häufig als Thema interpretiertergibt falsche PersonenschlagwörterNamen von VerfasserInnen etc.http://d-nb.info/1147658048http://d-nb.info/1080824693Prof. Heidrun Wiesenmüller   Hochschuleder Medien12.06.2018 107. Bibliothekartag in Berlin Folie 10• Dabei häufig Zuordnung zur falschen Personda nur Teilbestand „s“ berücksichtigt wirdInhaltsverzeichnisinsgesamt 12 Namen von Beiträ-gern genannt, einer davon wird zum Schlagworthttp://d-nb.info/1131098242Roth, Christian, 1873-1934bayerischer StaatsministerProf. Heidrun Wiesenmüller   Hochschuleder Medien12.06.2018 107. Bibliothekartag in Berlin Folie 11• Aus Nachnamen werden falsche Schlagwörter extrahierthttp://d-nb.info/1049547829Ort in LuxemburgProf. Heidrun Wiesenmüller   Hochschuleder Medien12.06.2018 107. Bibliothekartag in Berlin Folie 12Agenda1. Nicht alle Wörter stehen für Themen2. Nicht alle Themen kann man an Wörtern ablesen3. Falsche oder fehlende Erkennung von Konzepten4. Gewichtung und Auswahl von Schlagwörtern5. Überlegungen und AnregungenProf. Heidrun Wiesenmüller   Hochschuleder Medien12.06.2018 107. Bibliothekartag in Berlin Folie 13Der Maschine fehlt das „Einordnungswissen“• Zahlreiche Indizien, die ein Mensch wahrnimmtmachen Kontext „Römisches Reich“ und „Experimentelle Archäologie“ deutlich(Basis Kombination aus Weltwissen und Sprachwissen)Prof. Heidrun Wiesenmüller   Hochschuleder Medien12.06.2018 107. Bibliothekartag in Berlin Folie 14Vergleich maschinelle und intellektuelle Erschließung dieses Titels:http://d-nb.info/1049547829DNB:https://gso.gbv.de/DB=2.1/PPNSET?PPN=78266167XGBV:hbz:Optimal wäre Kombination: Römisches Reich ; Soldat ; Körperliche Belastung ; Experiment ; ArchäologieProf. Heidrun Wiesenmüller   Hochschuleder Medien12.06.2018 107. Bibliothekartag in Berlin Folie 15http://d-nb.info/1136337318„Einordnungswissen“: Formulierungen wie „Spanische Meister“ stehen hier für Gemälde bedeutender MalerVorschlag für intellektuelle Erschließung: Gemäldegalerie Alte Meister Kassel ; Gemälde ; ProvenienzforschungProf. Heidrun Wiesenmüller   Hochschuleder Medien12.06.2018 107. Bibliothekartag in Berlin Folie 16Agenda1. Nicht alle Wörter stehen für Themen2. Nicht alle Themen kann man an Wörtern ablesen3. Falsche oder fehlende Erkennung von Konzepten4. Gewichtung und Auswahl von Schlagwörtern5. Überlegungen und AnregungenProf. Heidrun Wiesenmüller   Hochschuleder Medien12.06.2018 107. Bibliothekartag in Berlin Folie 17Probleme bei der Disambiguierunghttp://d-nb.info/1151148180Falsche Zuordnung, obwohl im korrekten Datensatz sogar das Wort „Wanderweg“ auftaucht.Prof. Heidrun Wiesenmüller   Hochschuleder Medien12.06.2018 107. Bibliothekartag in Berlin Folie 18Probleme durch Wortstämme und Zerlegunghttp://d-nb.info/1149512849faul1 vs. faul2„Faulung“ ist eben nicht dasselbe wie „Faulenzen“ (trotz gleichen Wortstamms)http://d-nb.info/1131098242geschicht* verein*reicht nicht zur Differenzierung „Geschichte des Vereins“ vs. „Geschichtsverein“150 Müßiggang450 FaulenzenProf. Heidrun Wiesenmüller   Hochschuleder Medien12.06.2018 107. Bibliothekartag in Berlin Folie 19Nichterkennung von „Named entities“http://d-nb.info/1136337318• Namen von Körperschaften und Personen sowie Werktitelwerden meistens nicht erkannt, auch wenn sie in der GND enthalten sindführt zu unbefriedigenden, manchmal völlig irreführenden Schlagwörternhttp://d-nb.info/113649944XProf. Heidrun Wiesenmüller   Hochschuleder Medien12.06.2018 107. Bibliothekartag in Berlin Folie 20http://d-nb.info/1156209951Frage:Wie könnte man der Maschine denn noch genauer sagen, um welche Person es geht?Lexikon zu 1968(teilweise aus spezifisch Marburger Sicht)Prof. Heidrun Wiesenmüller   Hochschuleder Medien12.06.2018 107. Bibliothekartag in Berlin Folie 21Karl, Hessen-Kassel, Landgraf von, 1654-1730sollte aus Informationen in Titel und Inhaltsver-zeichnis abzuleiten seinhttp://d-nb.info/1147882894http://d-nb.info/1080824693Keins der Werke wird erkannt. Nur einer der Autoren wird erkannt („Grimmelshausen“ ist keine Person, sondern ein Ort)Prof. Heidrun Wiesenmüller   Hochschuleder Medien12.06.2018 107. Bibliothekartag in Berlin Folie 22• Namen von „Named entities“, die nicht in der GND sindBesonderheit wird vom Algorithmus nicht erkannt, ergibt unsinnige Schlagwörterhttp://d-nb.info/1119549752Es handelt sich um einen Führer durch den „Haigst“, einen Teil von Stuttgart-DegerlochProf. Heidrun Wiesenmüller   Hochschuleder Medien12.06.2018 107. Bibliothekartag in Berlin Folie 23Uneigentlicher Wortgebrauch• Wird von der Maschine nicht erkannt der Algorithmus nimmt alles wörtlichhttp://d-nb.info/1049547829http://d-nb.info/1070846937Prof. Heidrun Wiesenmüller   Hochschuleder Medien12.06.2018 107. Bibliothekartag in Berlin Folie 24Agenda1. Nicht alle Wörter stehen für Themen2. Nicht alle Themen kann man an Wörtern ablesen3. Falsche oder fehlende Erkennung von Konzepten4. Gewichtung und Auswahl von Schlagwörtern5. Überlegungen und AnregungenProf. Heidrun Wiesenmüller   Hochschuleder Medien12.06.2018 107. Bibliothekartag in Berlin Folie 25Häufigkeit des Vorkommens als wichtiges Kriteriumhttp://d-nb.info/1140020501Beispiel für eine gut gelungene Indexierung:die zentralen Begriffe kom-men häufig im Inhaltsver-zeichnis vor (13mal „De-pression“, 9mal „Akupunk-tur“, 6mal „Schwanger*“); diese Situation ist jedoch eher seltenProf. Heidrun Wiesenmüller   Hochschuleder Medien12.06.2018 107. Bibliothekartag in Berlin Folie 26Spezifika von Inhaltsverzeichnissen• Viele Wörter dienen der Strukturierung des Textesbezeichnen also keine Themen• Zentrale Themen kommen in Überschriften oft nicht mehr vorweil sie schon im Titel benannt wurden und nun vorausgesetzt werden;häufig sind deshalb nur Unteraspekte genannt• Gewichtung nach Häufigkeit des Vorkommens ist problematisch− oft kommen alle Wörter nur ein- bis zweimal vor− auch unwichtige Wörter können mehrfach vorkommen, z.B. in Anhängen− eigentlich müsste der Umfang der Kapitel mit einbezogen werdenvielfach werden nicht die substanziell behandelten Themen abgebildet, sondern eine willkürlich erscheinende Auswahl von Einzelaspekten(dies führt häufig zu Ballast bei Recherchen)Prof. Heidrun Wiesenmüller   Hochschuleder Medien12.06.2018 107. Bibliothekartag in Berlin Folie 27http://d-nb.info/1156209951Lexikon zu 1968:ca. 60 Einträge (max. 2 S.), darunter allein 14 Personen; berücksichtigt werden vier Einträge (zwei davon falsch)„The hidden persuaders“ ist ein Buchtitel (über Werbung)Prof. Heidrun Wiesenmüller   Hochschuleder Medien12.06.2018 107. Bibliothekartag in Berlin Folie 28http://d-nb.info/1135937346Kapitel jeweils 1-2 SeitenSoll bei einer Recherche nach „Nordic Walking“ die Festschrift einer Ortsgruppe des Schwäbi-schen Albvereins erscheinen?Prof. Heidrun Wiesenmüller   Hochschuleder Medien12.06.2018 107. Bibliothekartag in Berlin Folie 29Agenda1. Nicht alle Wörter stehen für Themen2. Nicht alle Themen kann man an Wörtern ablesen3. Falsche oder fehlende Erkennung von Konzepten4. Gewichtung und Auswahl von Schlagwörtern5. Überlegungen und AnregungenProf. Heidrun Wiesenmüller   Hochschuleder Medien12.06.2018 107. Bibliothekartag in Berlin Folie 30Drei grundsätzliche Ratschläge• Mit Clustering unnötige maschinelle Erschließung vermeidenÜbernahme von intellektueller Sacherschließung aus früheren Auflagen bzw. aus Reihe A, wenn eine Veröffentlichung parallel in- und außerhalb des Buchhandels erscheint (z.B. Ausstellungskataloge)• Mit mehrdimensionaler Technik an die Aufgabe herangehenderzeitiges System nicht ausreichend; sollte nur ein Baustein einer umfassen-deren Methodik sein (z.B. lernende Verfahren; Einbezug weiterer Quellen)• Nicht so tun, als würde das gewohnte Ergebnis herauskommen− Beschränkung auf sieben Schlagwörter aufgeben(spiegelt fälschlich vor, dass nur substanziell Behandeltes abgebildet wird)− Rechercheoptionen auf die neue Situation abstimmen(Ranking, evtl. Option zum Ausschluss maschineller Schlagwörter)wünschenswert wäre außerdem Übernahme intellektueller Erschließung aus Verbünden (dann evtl. maschinelle Indexierung überschreiben?)Prof. Heidrun Wiesenmüller   Hochschuleder Medien12.06.2018 107. Bibliothekartag in Berlin Folie 31Ideen für das „Named entity“-Problem• Abgleichlauf ohne linguistische Verfahren vorschaltenzur Erkennung von Körperschaften etc., die in der GND vorhanden sind• Informationen aus der Formalerschließung nutzen, z.B.− als VerfasserInnen etc. erfasste Personen nicht als Schlagwort zulassen(Ausnahmen wären bei Formangaben wie „Tagebuch“ möglich)− in der Formalerschließung erfasste Körperschaften auf Themenhaftigkeit abprüfen• Layout-Analyse von Inhaltsverzeichnissen durchführeni.d.R. lassen sich Namen von Beiträgern von Überschriften unterscheiden• Erkennung von Named entities außerhalb der GND ermöglichen− Einbezug weiterer Quellen für den Abgleich (DBpedia, GoogleMaps…)− zusätzliche Regeln für häufige Fälle, z.B. „…straße“ oder „…platz“Prof. Heidrun Wiesenmüller   Hochschuleder Medien12.06.2018 107. Bibliothekartag in Berlin Folie 32Nötig sind umfangreiche Plausibilitätsprüfungen• Passen die ermittelten Schlagwörter in den fachlichen Kontext?Plausibilitäten über vorhandene Information (auch aus Verbünden) abprüfen, z.B.:− welche Notationen wurden in unterschiedlichen Systematiken vergeben?− in welchen Fachgebieten haben beteiligte Personen bisher publiziert?http://d-nb.info/1049547829Wie wahrscheinlich ist ein Schlagwort aus der Elektrotechnik, wenn der Herausgeber Archäologe ist und einschlägig publiziert hat?Prof. Heidrun Wiesenmüller   Hochschuleder Medien12.06.2018 107. Bibliothekartag in Berlin Folie 33• Prüfen von abweichenden Mustern bei maschineller Indexierungz.B. sehr viel häufigere Vergabe eines Schlagworts bei maschineller Indexierung als bei intellektueller Erschließung spricht für systematischen FehlerBeispiel: SW „Sprachbezeichnung“ intellek-tuell von DNB 6mal vergeben, maschinell 12mal (davon nur einmal korrekt)nur möglich, wenn weiterhin auch intellektuell erschlossen wirdProf. Heidrun Wiesenmüller   Hochschuleder Medien12.06.2018 107. Bibliothekartag in Berlin Folie 34Persönliches Fazit:Die derzeitige maschinelle Indexierung der DNB zeigt sehr deutliche Begrenzungen. Sie kann nicht der Endpunkt der Entwicklung sein, sondern nur ein Schritt auf einem wohl noch sehr langen Weg hin zu brauchbaren Systemen für die automatische Schlagwortvergabe.Literaturhinweise zum Verfahren der DNB:• Elisabeth Mödden, Christa Schöningh-Walter, Sandro Uhlmann: Maschinelle Inhaltserschließung in der Deutschen Nationalbibliothek. In: BuB 70 (2018),Heft 1, S. 30-35https://b-u-b.de/wp-content/uploads/2018-01.pdf• Elisabeth Mödden: Die maschinelle Erschließung der Deutschen National-bibliothek, Vortrag am 8. Mai 2017 in Stuttgart,http://www.ub.uni-stuttgart.de/wirueberuns/downloads/veranstaltungen/da-workshop/Moedden_Vortrag_Stuttgart_DNB_2017-05-08.pdfDieses Werk ist lizenziert unter einer Creative Commons Namensnennung 4.0 International Lizenz(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)

Maschinelle Indexierung am Beispiel der DNB : Analyse und Entwicklungsmöglichkeiten

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