AutoSE: Automatisierung der Inhaltserschlie��ung mit Machine-Learning-Methoden an der ZBW ��� Ergebnisse und Perspektiven

Autor: Kasprzik, Anna, Fürneisen, Moritz
Jazyk: němčina
Rok vydání: 2021
Předmět:
DOI: 10.5281/zenodo.5720303
Popis: Die ZBW – Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft befasst sich schon etliche Jahre im Rahmen von angewandter Forschung mit der Entwicklung von Machine-Learning-Methoden für die Automatisierung der Inhaltserschließung. Die so entstandenen prototypischen Lösungen mussten jedoch noch in produktive Dienste überführt werden, die sich für den durchgängigen Betrieb eignen und mit den anderen Erschließungs- und Metadatenverarbeitungsprozessen der ZBW sinnvoll verzahnt werden können. Hierfür wurde die Automatisierung der Inhaltserschließung (AutoSE) 2019 zu einer Daueraufgabe erklärt und für den Aufbau einer geeigneten Software-Architektur eine Pilotphase gestartet, die bis 2024 laufen soll. Ergebnisse aus der parallel dazu fortgeführten wissenschaftlichen Methodenentwicklung fließen kontinuierlich über Experimentier- und Testphasen in das produktive System ein. Wir berichten über die bereits erreichten Meilensteine, schildern exemplarisch technische und konzeptionelle Herausforderungen, die auf dem Weg dahin überwunden werden mussten, und skizzieren die weiteren Schritte bis zum Ende der Pilotphase.
Databáze: OpenAIRE