META-AKAD
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Faculty / Organisational entity
In recent years, more and more publications and material for studying and teaching, e. g. for Web-based teaching (WBT), appear "online" and digital libraries are built to manage such publications and online materials. Therefore, the most important concerns are related to the problem of durable, sustained storage and the management of content together with its metadata existing in heterogeneous styles and formats. In this paper, we present specific techniques and their use to support metadata-based catalog services. Such semistructured metadata (represented as XML fragments), which belong to online learning resources, need efficient XML-based query support, scalable result set processing, and comprehensive facilities for personalization purposes. We discuss the associated problems, subsequently derive the concepts of a suitable architecture, and finally outline the realization by means of our prototype system that is based on the J2EE component model.
Das Internet ist kein statisches Objekt, das keinen Veränderungen ausgesetzt ist. Ständig werden neue Informationsmaterialien hinzugefügt, bestehende Inhalte verändert oder ganz entfernt. Das Verändern und Entfernen von Materialien ist ein Problem, das von META-AKAD nicht außer Acht gelassen werden darf. Es ist notwendig die erschlossenen Lehr- und Lernmaterialien ständig auf Veränderung und auf ihre Verfügbarkeit hin zu prüfen. Im Rahmen dieser Projektarbeit soll eine Aktualisierungskomponente entwickelt werden, die es ermöglicht die gesammelten und bereits erschlossenen Lehr- und Lernmaterialien in festgelegten Zyklen automatisch auf ihre Aktualität und Verfügbarkeit hin zu überprüfen. Dies erleichtert es, die gesammelten Materialien zu kontrollieren und zu verwalten. Weiterhin soll die Aktualisierungskomponente dabei helfen nicht mehr verfügbare oder veraltete Dokumente aus der Menge der erfassten Materialien ausfindig zu machen, um diese eventuell entfernen zu können.
Das Projekt Meta-Akad hat das Ziel, Lernenden und Lehrenden den möglichst einfachen, umfassenden und schnellen Zugriff auf Lehrmaterial zu ermöglichen. Dabei werden verschiedene, über die Aspekte einer reinen Internet- Suchmaschine hinausgehende Aspekte berücksichtigt: Neben dem Aufbau einer umfangreichen und repräsentativen Sammlung von Lerndokumenten sollen diese mittels bibliothekarischer Methoden erschlossen und mit umfangreichen Metadaten, wie beispielsweise einer inhaltlichen Einordnung, versehen werden. Um dem Problem der fraglichen Qualität von Dokumenten aus dem Internet gerecht zu werden, bietet Meta-Akad die Möglichkeit diese durch Beguchtachtungsverfahren sicherzustellen. Aufgrund dieses Mehrwerts versteht sich das Projekt als virtuelle, über das Internet erreichbare Bibliothek. Der Zugriff auf die erfassten Dokumente ist durch eine Web-basierte Schnittstelle realisiert: Diese soll sowohl die Möglichkeit einer Suche durch Angabe von Schlüsselwörtern, als auch das Blättern in der Dokumentsammlung erlauben. Eine Suche nach Schlüsselwörtern soll neben den Meta-Daten auch den gesamten textuellen Inhalt der Dokumente betreffen. Die Integration der Volltextsuche in den bereits vorhandenen Meta-Daten Suchvorgang ist das Kernthema dieser Projektarbeit.
Diese Projektarbeit beschreibt die Anforderungen, den Aufbau und die Implementierung der Anfrageverarbeitung (Query-Engine). Im diesem Kapitel werden die Zielsetzungen des Meta-Akad Projekts und die Realisierungsmöglichkeiten mit dem Java 2 Enterprise Edition Framework erörtert. Ferner wird die Einordnung der Anfrageverarbeitung in das Gesamtsystem gezeigt. Das zweite Kapitel erläutert grob Anforderungen sowie Ablauf der Anfrageverarbeitung und stellt das Implementierungskonzept dar. In den Nachfolgenden Kapitel wird dann näher auf die einzelnen Phasen der Verarbeitung und die auftretenden Probleme eingegangen. Am Ende werden im Kapitel Ausblick Möglichkeiten für Erweiterungen und Verbesserungen der Anfrageverarbeitung des Meta-Akad Suchdienstes dargelegt.
Ähnlich wie Data-Mining die Analyse strukturierter numerischer Daten bezeichnet, beschreibt der Begriff des Text-Mining eine Menge von Methoden zur (halb-) automatischen Auswertung großer Mengen natürlichsprachlicher Texte. Das Gebiet des Text Mining umfaßt vielfältige Methoden zur Extraktion von Informationen aus natürlichsprachlichen Texten. In diesem Gebiet bzw. in dem Forschungsgebiet der Namenserkennung und Namensklassifikation werden viele Algorithmen vorgestellt und dokumentiert. Bei diesen Namenerkennungssystemen, die Teile der sogenannten "Information-Extraction-Systems" sind, werden hauptsächlich zwei Ansätze verwendet und zwar der sogenannte "Knowledge-Engineering-Approach" und "Automatic-Training-Approach"
Das Projekt META-AKAD beschäftigt sich mit dem automatisierten Sammeln und bibliothekarischen Erschließen von Lehr- und Lernmaterialien. Es ist unterteilt in drei zentrale Säulen (Anfrageverarbeitung, Ergebnisverarbeitung und XML-Dokument-Management). Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit dem XML-Dokument-Management. Es stellt eine generische Schnittstelle bereit, um neue XML-Dokumente in das System einzufügen und bestehende Daten zu aktualisieren oder zu löschen. Hierbei wurden Konzepte entwickelt und umgesetzt, um vom verwendeten Datenbank- und Metadatenschema abstrahieren zu können.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Ergebnisverarbeitung (Result-Set-Processing) im Projekt META-AKAD. Das materialisierte Anfrageergebnis, dient als Grundlage für die Ausführung von Meta-Queries. Für die Schnittstelle zum Web-Tier wurden zwei unterschiedliche Implementierungen (zustandslos und zustandsbehaftet) zur Verfügung gestellt und miteinander vergliechen.
Diese Arbeit ist ein Bestandteil des Projekts META-AKAD. Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung einer Softwarekomponente, die in der Lage ist, automatisiert Klassifikationen nach der Regensburger Verbundklassifikation (RVK) und Schlagworte aus der deutschen Schlagwortnormdatei (SWD) für Dokumente, die als Lehr- oder Lernmaterial eingestuft wurden, zu vergeben. Die automatische Indexierung wird auf Basis einer Support-Vektor-Maschine durchgeführt. Die Implementierung erfolgte in der Programmiersprache Java.