Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/ ZENODOarrow_drop_down
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/
ZENODO
Report . 2019
License: CC BY
Data sources: Datacite
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/
ZENODO
Report . 2019
License: CC BY
Data sources: Datacite
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/
ZENODO
Report . 2019
License: CC BY
Data sources: ZENODO
versions View all 2 versions
addClaim

Verkenning mogelijkheden automatisch metadateren

Authors: Martijn Kleppe; Sara Veldhoen; Meta van der Waal-Gentenaar; Brigitte den Oudsten; Dorien Haagsma;

Verkenning mogelijkheden automatisch metadateren

Abstract

Hoe kunnen we het beschrijven van publicaties vergemakkelijken met behulp van slimme technieken? Dit is een van de onderzoeksvragen van de KB Onderzoeksagenda waar we de komende jaren een antwoord op willen geven. Momenteel vindt het beschrijven van publicaties, ook wel metadateren of titelbeschrijven genoemd, binnen de Koninklijke Bibliotheek deels handmatig plaats en deels door het overnemen van gegevens die we verkrijgen via andere bronnen. Mede door de groei van digitaal vervaardigd materiaal (born digital) en de groeiende opslag van websites, verwachten we de komende jaren meer publicaties dan voorheen te willen bewaren. Daarom verkennen we de mogelijkheden om het handmatig beschrijven van publicaties te optimaliseren. Twee ontwikkelingen bieden kansen: de groeiende stroom volledig digitaal beschikbare publicaties en het feit dat we door slimme technieken uit onder andere de Kunstmatige Intelligentie, waaronder machine learning, steeds beter in staat zijn om die digitale teksten door de computer te laten interpreteren. In dit whitepaper geven we de stand van zaken van onze eerste verkenningen van de mogelijkheden van het automatisch metadateren van publicaties. Eerst geven we een overzicht van de manieren waarop organisaties en bedrijven buiten de Koninklijke Bibliotheek bronnen zoals nieuwsartikelen, boeken, tv-uitzendingen of foto’s slim analyseren en beschrijven. Daarna bespreken we hoe we op dit moment binnen de Koninklijke Bibliotheek titels beschrijven, om aan te kunnen geven waar in het proces we de mogelijkheden van automatische metadatering verkennen. In het derde hoofdstuk bespreken we resultaten van onze eigen experimenten met het automatisch toekennen van trefwoorden aan publicaties. We sluiten af met de lessen die we tot nu toe geleerd hebben en beschrijven onze volgende stappen. Een Engelse versie van dit whitepaper is beschikbaar via https://zenodo.org/record/3375192

Keywords

metadata, artificial intelligence, library, GLAM, kunstmatige intelligentie, AI, machine learning

  • BIP!
    Impact byBIP!
    selected citations
    These citations are derived from selected sources.
    This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
    0
    popularity
    This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.
    Average
    influence
    This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
    Average
    impulse
    This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.
    Average
    OpenAIRE UsageCounts
    Usage byUsageCounts
    visibility views 45
    download downloads 37
  • 45
    views
    37
    downloads
    Powered byOpenAIRE UsageCounts
Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
visibility
download
selected citations
These citations are derived from selected sources.
This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
BIP!Citations provided by BIP!
popularity
This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.
BIP!Popularity provided by BIP!
influence
This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
BIP!Influence provided by BIP!
impulse
This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.
BIP!Impulse provided by BIP!
views
OpenAIRE UsageCountsViews provided by UsageCounts
downloads
OpenAIRE UsageCountsDownloads provided by UsageCounts
0
Average
Average
Average
45
37
Green