Zusammenfassung
Eine Recherche mit Hilfe eines Information Retrieval Systems erzielt größere Erfolge, wenn die Suchanfragen mit passenden Begriffen aus einem Thesaurus angereichert werden, insbesondere dann, wenn auf Recall mehr Wert gelegt wird als auf Precision. Leider sind aber manuelle Methoden zur Thesaurus-Generierung sehr kostenintensiv. In diesem Artikel stellen wir eine lernfähige IRS-Komponente namens TEGEN (Thesaurus generierendes System) vor, die das Fachwissen der Benutzer interaktiv während einer Recherche auswertet, um einen Thesaurus weitgehendst automatisch aufzubauen. Wir gehen hier besonders auf die Struktur der Thesaurus-Datenbank ein und besprechen Effekte, die sich durch das Lernverfahren ergeben. Es wird gezeigt, daß Interaktion mit dem Benutzer in vielen Fällen auf einfache Weise zu Lernergebnissen führt, ohne den Benutzer zu belasten.
TEGEN wurde unter Verwendung einer wissensbasierten Programmiermethode an einer CYBER 995 – Rechenanlage in PASCAL implementiert. Der Thesaurus ist mit Hilfe des mehr- benutzerfähigen relationalen Datenbanksystems IMF2 realisiert und dient seit November 1988 innerhalb des Information Retrieval Systems TUBIBMUE als Unterstützung für Literaturrecherchen in der Fachbereichsbibliothek der Fakultät für Mathematik und Informatik an der Technischen Universität München.
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Sarre, F., Güntzer, U., Felsner, G., Jüttner, G. (1990). Die Thesaurus-Relationen des lernfähigen Information Retrieval Systems TEGEN. In: Endres-Niggemeyer, B., Herrmann, T., Kobsa, A., Rösner, D. (eds) Interaktion und Kommunikation mit dem Computer. Informatik-Fachberichte, vol 238. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-75591-0_17
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