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pro vyhledávání: '"Peter Schäuble"'
Publikováno v:
o-bib. Das offene Bibliotheksjournal, Vol 6, Iss 3 (2019)
Der "Digitale Assistent" DA-3 ist ein webbasiertes Tool zur maschinellen Unterstützung der intellektuellen verbalen und klassifikatorischen Inhaltserschließung. Im Frühjahr 2016 wurde einer breiteren Fachöffentlichkeit die zunächst für den Eins
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https://doaj.org/article/df34bf91f01646ac905e026d245bbc06
Publikováno v:
o-bib. Das offene Bibliotheksjournal, Vol 3, Iss 4, Pp 156-185 (2016)
Wir beschreiben den Digitalen Assistenten DA-2, den wir zur Unterstützung der Sacherschliessung im IBS-Verbund implementiert haben. Diese webbasierte Anwendung ist eine vollständige Neuimplementierung, welche die Erkenntnisse des Vorgängersystems
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https://doaj.org/article/bfce76730c7648babc3ae6923cc31391
Publikováno v:
Computers & Mathematics with Applications. (5):135
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=core_ac_uk__::296041736111c017cc652da0877d2a5c
Autor:
Andrea Malits, Peter Schäuble
Publikováno v:
ABI Technik. 34:132-143
Zusammenfassung Seit Juni 2013 ist der Digitale Assistent in den Workflow der Erschließungsprozesse der Zentralbibliothek Zürich integriert. Das System des Digitalen Assistenten kombiniert automatisch unterstützte Prozesse und intellektuelle S
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::2b510adec2647eeb055e6e96f69a4014
https://doi.org/10.1515/abitech-2014-0024
https://doi.org/10.1515/abitech-2014-0024
Autor:
Elke Mittendorf, Peter Schäuble
Publikováno v:
Information Retrieval. 3:189-216
The retrieval of documents that originate from digitized and OCR-converted paper documents is an important task for modern retrieval systems. The problems that OCR errors cause for the retrieval process have been subject to research for several years
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::7a5ddd5c7af809a62cc246aacd1446f0
https://doi.org/10.1023/a:1026564708926
https://doi.org/10.1023/a:1026564708926
Autor:
Martin Wechsler, Peter Schäuble
Publikováno v:
Information Retrieval. 3:217-227
A theoretic framework for multimedia information retrieval is introduced which guarantees optimal retrieval effectiveness. In particular, a Ranking Principle for Distributed Multimedia-Documents (RPDM) is described together with an algorithm that sat
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::75c13184e6384bc359f50b3a0b292899
https://doi.org/10.1023/a:1026516825764
https://doi.org/10.1023/a:1026516825764
Autor:
Peter Schäuble, Martin Braschler
Publikováno v:
Information Retrieval. 3:273-284
We present a system for multilingual information retrieval that allows users to formulate queries in their preferred language and retrieve relevant information from a collection containing documents in multiple languages. The system is based on a pro
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::abd9eeca67721d7aa741a7ab7bffd60c
https://doi.org/10.1023/a:1026525127581
https://doi.org/10.1023/a:1026525127581
Publikováno v:
Information Retrieval. 3:173-188
This paper presents four novel techniques for open-vocabulary spoken document retrieval: a method to detect slots that possibly contain a query features a method to estimate occurrence probabilitiess a technique that we call collection-wide probabili
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::a502b9966211cd37a9a577d18734de4b
https://doi.org/10.1023/a:1026512724855
https://doi.org/10.1023/a:1026512724855
Publikováno v:
Information Retrieval. 3:243-251
We have applied the well-known Robertson-Sparck Jones weighting to sets of indexing features that are different from word-based features. Our features describe the co-occurrences of words in a window range of predefined size. The experiments have bee
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::bc6a8e714dc7f595fb246f78776a66eb
https://doi.org/10.1023/a:1026520926673
https://doi.org/10.1023/a:1026520926673
Autor:
Peter Schäuble
Multimedia Information Retrieval: Content-Based Information Retrieval from Large Text and Audio Databases addresses the future need for sophisticated search techniques that will be required to find relevant information in large digital data repositor
