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Hier berichten wir von den großen und kleinen Erlebnissen unserer Ausbildungsreise – von Exkursionen in alte und neue Bibliotheken, von Studienfahrten und Praktika in fernen und nicht ganz so fernen Städten, von Vorträgen, Konferenzen und natürlich dem Studienleben in München.

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#GND for all? JSTORs Text Analyzer

Avatar of Student/in Student/in | 29. Mai 2019 | Gedankensprünge, Projekt



JSTOR Labs arbeitet gerade an einem fantastischen Tool, das die Bibliothekswelt hellhörig werden lassen sollte. Es nennt sich "Text Analyzer" und ist momentan noch in der Beta-Phase. Was macht das? Wer sich das Video gerade nicht ansehen kann (Ende des Monats, meine mobilen Daten sind auch schon weg...), aufgepasst:

Statt als Nutzer beim Schlagwörter suchen einen langwierigen Prozess zu durchlaufen kann man hier seine Arbeit einfach hochladen. Diese wird dann vom Tool analysiert und automatisch passende Stichworte vorgeschlagen. Die am besten erkannten können gegeneinander gewichtet werden, um zum passenden Ergebnis zu kommen. Natürlich sind die Ergebnisse nicht perfekt, es wird ja auch noch daran gearbeitet, aber genau sowas bräuchte eine Bibliothek doch auch? Eines unserer Hauptprobleme ist doch, dass Nutzer mit dem Vokabular der GND nicht gut umgehen können (müssen sie das denn? Eigentlich nicht!). Eine automatische Auswertung ihrer Themen, verknüpft mit GND-Vokabular würde die viele Arbeit, die wir in die GND-Pflege stecken direkt nutzbar machen und den Nutzern perfekt zugeschnittene Ergebnisse bringen! Eine Gewichtung von Schlagwörtern können unsere Kataloge so vielleicht nicht direkt leisten, aber Vorschläge wären ein guter erster Schritt!

Arbeitet jemand an so etwas? Hat jemand jetzt Lust bekommen, daran zu arbeiten? Ich hoffe es!

 

Bild: CC-BY aubib.de

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