Automatische Indexierung von Dokumenten in einer wissenschaftlichen Bibliothek

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Die Bewertung der Indexierungsqualität ist ein zentrales Problem sowohl für intellektuelle als auch für automatische Indexierungsverfahren, wobei letztere im digitalen Zeitalter als entscheidend für die Bewältigung der Herausforderungen in der bibliothekarischen Informationsstrukturierung angesehen werden. Diese Studie untersucht die Funktionsweise, Implementierung und Evaluierung der Sacherschließungssoftware MindServer Categorizer von Recommind an der Deutschen Zentralbibliothek für Wirtschaftswissenschaften. Die Grundlage der maschinellen Sacherschließung und der anschließenden quantitativen sowie qualitativen Auswertung bilden etwa 39.000 wirtschaftswissenschaftliche Dokumente aus den Datenbanken Econis und EconStor. Mithilfe eines umfassenden Standard-Thesaurus wird der ursprünglich statistische Ansatz des MindServer Categorizer zu einem begriffsorientierten Verfahren weiterentwickelt. Der Fokus liegt auf der Evaluierung der maschinell beschlagworteten Titel, basierend auf den von Stock und Lancaster vorgeschlagenen Kriterien wie Indexierungskonsistenz, -tiefe, -breite, -spezifität und -effektivität. Zudem wird die Belegungsbilanz des Standard-Thesaurus evaluiert, ergänzt durch eine qualitative, stichprobenartige Bewertung der Ergebnisse durch die zuständigen Fachreferenten.