#IOeG2016 | Brigitte Krenn: Methoden der Künstlichen Intelligenz zur Erschließung von Textinhalten

plakat_jahrestagung2016_detail-fuer-bioegIm Vorfeld der Jahrestagung 2016 des Instituts für Österreichische GeschichtsforschungDie Zukunft der Vergangenheit in der Gegenwart. Archive als Leuchtfeuer im Informationszeitalter“ werden an dieser Stelle die Abstracts zu den Vorträgen der Reihe nach zugänglich gemacht. Nachstehend das Abstract von Brigitte Krenn (Austrian Research Institute for Artificial Intelligence, Wien) zu ihrem Beitrag „Methoden der Künstlichen Intelligenz zur Erschließung von Textinhalten“:

Viele der in Archiven lagernden Dokumente werden aus verschiedenen Gründen über die Zeit unzugänglich. Ein ganz wesentlicher Umstand in diesem Zusammenhang ist, dass die zur Kategorisierung und Organisation der Dokumente annotierten Metadaten zu einer bestimmten Zeit für bestimmte Zwecke erstellt wurden, die zu späteren Zeitpunkten weniger von Interesse sind oder gar hinsichtlich ihrer Nomenklatur und Bedeutung nicht mehr korrekt interpretierbar sind. Außerdem möchte man jederzeit neue Sichten und Fragestellungen auf die vorhandenen Datensätze haben können, unabhängig von bestehenden Kodierungen.

Entsprechend wichtig ist die Möglichkeit, Texte automatisch verarbeiten und inhaltlich analysieren zu können. Sprachtechnologie als eine Subdisziplin der Künstlichen Intelligenz stellt dafür eine Reihe von Algorithmen, Methoden und Werkzeugen zur Verfügung. So können unter anderem Dokumente (i) mit ähnlichen Inhalten identifiziert, (ii) nach bestimmten Informationen durchsucht, und auch (iii) deren Inhalte automatisch zusammengefasst werden. Im Vortrag werden verschiedene sprachtechnologische Verfahren und Werkzeuge vorgestellt und deren Potential für die Anwendung im archivischen Bereich diskutiert.

 

In preparation for the 2016 Annual Conference of the Institute of Austrian Historical ResearchThe Future of the Past in the Present. Archives as Lighthouses in the Information Age”, we will be making the abstracts of the presentations available one by one on this blog. Below is the abstract provided by Brigitte Krenn (Austrian Research Institute for Artificial Intelligence, Vienna) for her paper on “Artificial Intelligence Methods for Mining Text Content”:

Huge amounts of documents are stored in archives, many of which may have become inaccessible over time, for various reasons. For their organisation and categorisation, the documents are usually annotated with metadata. The problem, however, is that the categorisation systems used and their annotation schemes were created at some point in the past for very specific purposes and thus most likely have become inaccessible or obsolete at a later date: inaccessible because it is not known any more what the labels exactly stand for; obsolete because there may be novel views required on these documents. On top of that, documents may belong to different data sets each of which has its own specific terminology. Thus it is vital to be able to automatically access, analyse and interpret the text content. Language technology (LT) – as a sub-discipline of Artificial Intelligence (AI) – provides a broad range of algorithms, methods and tools (i) to identify documents with similar/related content, (ii) to process the contents of a document in order to extract information of interest, and also (iii) to summarize a document’s contents. In this paper a variety of AI methods and tools for achieving the above mentioned goals will be discussed.


Institut für Österreichische Geschichtsforschung

Das Institut für Österreichische Geschichtsforschung mit Sitz in Wien ist eine international anerkannte Forschungs- und Ausbildungsstätte für Methodenlehre und Pflege der historischen Hilfswissenschaften (Paläographie, Urkundenlehre, Aktenkunde, Quellenkunde etc.) in ihrem kulturgeschichtlichen Kontext. – Die Blogbeiträge dieses Accounts werden, soweit nicht anders ausgewiesen, von Thomas Stockinger erstellt.

More Posts - Website

Follow Me:
Twitter

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert.