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1000 Titel
  • Statistische Analysen von Semantic Entities aus Metadaten- und Volltextbeständen von German Medical Science
1000 Titelzusatz
  • Statistical evaluation of semanitc entities from metadata and full texts on German Medical Science corpora
1000 Autor/in
  1. Grün, Stefan |
  2. http://d-nb.info/gnd/1144392810 |
1000 Erscheinungsjahr 2017
1000 Publikationstyp
  1. Artikel |
1000 Online veröffentlicht
  • 2017-12-20
1000 Erschienen in
1000 Quellenangabe
  • 17(3): Doc14
1000 FRL-Sammlung
1000 Copyrightjahr
  • 2017
1000 Lizenz
1000 Verlagsversion
  • http://dx.doi.org/10.3205/mbi000393 |
  • https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0183-mbi0003935 |
1000 Publikationsstatus
1000 Begutachtungsstatus
1000 Sprache der Publikation
1000 Abstract/Summary
  • Dieser Fachbeitrag beschäftigt sich damit, englischsprachige German Medical Science (GMS) Artikel zu analysieren. Untersuchungsgegenstand ist ein Vergleich zwischen Semantic Entities, mit denen GMS-Metadaten (Titel und Zusammenfassungen) und GMS-Volltexte angereichert werden. Inwieweit der informationelle Mehrwert durch Hinzunahme von Volltexten steigt, ist Fragestellung dieses Beitrages. Der durchgeführte Vergleich erfolgt statistisch durch die Auswertung annotierter Semantic Entities. Es werden hierzu Kennziffern der deskriptiven Statistik berechnet. Neben den Kennziffern zur zentralen Tendenz und zur Streuung erfolgt zudem eine Berechnung der Schnitt- und Differenzmengen. Die Ergebnisse zeigen ein deutliches Mehr an Informationen aus den Volltexten. Durchschnittlich liegen in den Metadaten 25 verschiedene Entities vor, in den Volltexten hingegen 215. 89% der Konzepte aus den Metadaten werden auch im Volltext repräsentiert. Dagegen werden 11% der gefundenen Konzepte der Metadaten auch nur in den Metadaten gefunden. Die berechneten Ergebnisse belegen statistisch, dass durch die Hinzunahme von Volltexten der informationelle Mehrwert z.B. für das Information Retrieval steigt.
  • This paper analyzes the information content of metadata and full texts in German Medical Science (GMS) articles in English language. The object of the study is to compare semantic entities that are used to enrich GMS metadata (titles and abstracts) and GMS full texts. The aim of the study is to test whether using full texts increases the value added information. The comparison and evaluation of semantic entities was done statistically. Measures of descriptive statistics were gathered for this purpose. In addition to the ratio of central tendencies and scatterings, we computed the overlaps and complements of the values. The results show a distinct increase of information when full texts are added. On average, metadata contain 25 different entities and full texts 215. 89% of the concepts in the metadata are also represented in the full texts. Hence, 11% of the metadata concepts are found in the metadata only. In summary, the results show that the addition of full texts increases the informational value, e.g. for information retrieval processes.
1000 Sacherschließung
lokal Eigennamenerkennung
lokal life science
lokal MongoDB
lokal deskriptive Statistik
lokal descriptive statistics
lokal Lebenswissenschaften
lokal full texts
lokal Metadaten
lokal SPSS
lokal ZB MED Knowledge Environment
lokal LIVIVO
lokal named entitiy recognition
lokal Volltexte
lokal ZB MED KE
lokal metadata
lokal ZB MED
lokal UIMA
1000 Fächerklassifikation (DDC)
1000 Liste der Beteiligten
  1. http://d-nb.info/gnd/1149294086|http://d-nb.info/gnd/1144392810
1000 Label
1000 Fördernummer
  1. -
1000 Förderprogramm
  1. -
1000 Dateien
1000 Objektart article
1000 Beschrieben durch
1000 @id frl:6405986.rdf
1000 Erstellt am 2017-12-21T14:40:45.794+0100
1000 Erstellt von 25
1000 beschreibt frl:6405986
1000 Bearbeitet von 25
1000 Zuletzt bearbeitet Mon Apr 12 09:12:03 CEST 2021
1000 Objekt bearb. Mon Apr 12 09:12:02 CEST 2021
1000 Vgl. frl:6405986
1000 Oai Id
  1. oai:frl.publisso.de:frl:6405986 |
1000 Sichtbarkeit Metadaten public
1000 Sichtbarkeit Daten public
1000 Gegenstand von

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