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Probleme der Integration digitaler Bibliothekssysteme 53
� ZPID: Nachbild - IZ: visuelle Wahrnehmung
� ZPID: Recency-Effekt - SWD: Positionseffekt
� ZPID: Wernicke-Syndrom - DIPF: Sprachstoerung
� Damit in engem Zusammenhang finden sich Begriffe, deren Semantik zwar
eine Art Ordnungsrelation nahe legt, die aber nicht durch eine einfache
Über-/Unterordnung repräsentierbar ist:
� ZPID: Kastrationsangst - IZ: Psychoanalyse
� ZPID: Introjektion - IZ: Psychoanalyse
� ZPID: Katharsis - IZ: Psychoanalyse
Unter solchen Voraussetzungen ist es keine triviale Aufgabe, den vom Benutzer
intendierten semantischen Raum adäquat zu transferieren. Dieser Transfer ist
nun das Anliegen der Behandlung semantischer Heterogenität: Die Such-Anfrage
eines Benutzers muss – ohne dessen Zuarbeit - so effizient wie möglich gegen
viele verschiedene (Fach-) Datenbanken gestellt werden können.
Lösungsmodelle
Die bisherigen Ansätze, um eine semantische Umsetzung vom Ausgangs- in
den Zielraum zu konstruieren, sind
� Statistische Modelle (Häufigkeitsanalysen, Co-Occurrence Analysis / Bedingte
Wahrscheinlichkeiten, [11]).
� Neuronale Netzwerk-Modelle (prinzipiell analog den Inferenzstatistischen
Modellen: Multiple Regression z.B. über Hidden Layer, [11]).
� Intellektuell erarbeitete Konkordanzen (gewichtete Graphen als Übergang
zwischen Thesauri: „Cross-Konkordanzen“, [7]).
Klassische Inferenzstatistische Modelle, wie auch ihre modernen, neuronal modellierenden
Nachfolger, arbeiten prinzipiell mithilfe der Analyse bedingter
Wahrscheinlichkeiten: Über das gemeinsame Auftreten von Termen aus verschiedenen
Thesauri bei der Verschlagwortung einer bestimmten Publikation
schließen sie auf semantische Zusammenhänge zwischen eben diesen Termen.
Als Erweiterung der gebräuchlichen statistischen Ansätze (z.B. der Multiplen
Regressionsanalyse), die das Datenmaterial in geschlossener Form analysieren,
modellieren die sog. Neuronalen Netzwerke mithilfe inkrementellen Lernens:
idealerweise entsteht dabei eine robuste und flexible Repräsentation der Zusammenhänge
in den Daten.
Maschinenbasierte Ansätze haben natürlich den großen Vorteil automatischer
Durchführbarkeit und scheinen im Hinblick auf Wartungs- und damit
Kosteneffizienz die bessere Wahl zu sein. Um aber zufrieden stellende Ergebnisse
liefern zu können, sind jedoch große Mengen parallel verschlagworteter