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Smarte Informationsextraktion für Literaturdatenbanken

DFG fördert Forschungsprojekt „Smart Harvesting 2“: Im Forschungsprojekt „Smart Harvesting 2“ arbeiten Forscherinnen und Forscher der TH Köln, Universität Trier und des GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften jetzt an einer softwarebasierten Lösung zur Erfassung und Aufbereitung bibliographischer Daten aus dem World-Wide-Web.

Freier, digitaler Zugang zu Fachliteratur ist eine Voraussetzung für hochwertige  Forschungsarbeit und die Vermittlung von Wissen. Doch die immer größer werdende Publikationslandschaft macht es für Anbieter von Literaturdatenbanken schwierig, bibliographische Daten zu erheben, aufzubereiten und diese schnell an ihre Nutzer weiterzugeben. Im Forschungsprojekt „Smart Harvesting 2“ arbeiten Forscherinnen und Forscher der TH Köln, Universität Trier und des GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften jetzt an einer softwarebasierten Lösung zur Erfassung und Aufbereitung bibliographischer Daten aus dem World-Wide-Web. Das Projekt wird mit 414.000 Euro durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert. Die Software soll als Open Source für Betreiber aller Fachdisziplinen zur Verfügung stehen.

Bisher werden Internetseiten von Verlagen und Publikationsservern meist aufwendig manuell durchsucht, um bibliographische Daten für Literaturdatenbanken zu erheben. Durch die kontinuierlich steigende Zahl wissenschaftlicher Publikationen und Internetseiten stößt diese personal- und zeitintensive Arbeitsweise an ihre Grenzen. Automatisierte Verfahren bieten noch keine universelle Lösung, um Daten zu Fachliteratur effizient und qualitativ hochwertig zu sammeln: Bei der computergesteuerten Informationsextraktion suchen sogenannte Wrapper die Seiteninhalte nach strukturierten Datentexten ab. Dabei wird für jede Art von Datenstruktur ein passender Wrapper benötigt.

„Unsere bisherigen Untersuchungen haben gezeigt, dass die Entwicklung eines universell einsetzbaren, lernenden Algorithmus, der die Muster von Literaturangaben selbstständig erkennt, nicht fehlerfrei möglich ist“, sagt Prof. Dr. Philipp Schaer von der Fakultät für Informations- und Kommunikationswissenschaften der TH Köln. „Die Vielzahl der im Web verwendeten Technologien und Datenstrukturen sowie die sich dynamisch ändernden Seiteninhalte stellen immer noch eine große Herausforderung dar: Bereits nach drei Monaten ist ein bestehendes Wrappersystem veraltet und muss neu programmiert werden. Dieser Entwicklungsaufwand ist für die Einrichtungen einfach zu hoch, weshalb viele noch bei den manuellen Verfahren bleiben.“

Schwerpunkt des DFG-Projekts Smart Harvesting 2 ist deshalb die Entwicklung von wartungsarmen Wrappern, die von Nicht-Informatikern einfach bedient und laufend auf neue Website-Strukturen angepasst werden können. „Bei der Mustererkennung ist das menschliche Gehirn nämlich äußerst smart“, so Philipp Schaer. Die Idee ist, dass eine Informationsfachkraft den ersten Schritt der Mustererkennung übernimmt, in dem sie exemplarisch einen Titel, Autor, Seitenzahl etc. auf einer Internetseite markiert. Auf Grundlage der HTML-Struktur liest die Software aus diesen Angaben regelbasierte Muster für die übrigen Inhalte der Website aus. 

Der Aufgabenschwerpunkt der TH Köln ist dabei, ein interaktives Interface für die Benutzerinnen und Benutzer zu bauen,  mit dem sie auf beliebigen Webseiten Informationen extrahieren und diesen Prozess verwalten können. Als Basis dient die Infrastruktur der Universität Trier. Unter der Leitung von Dr. Michael Ley wurde hier mit der Computer Science Bibliography dblp ein Publikationsserver im Bereich der Informatik entwickelt, der die Daten bereits weitestgehend automatisch generiert. Das neue Interface wird im ersten Schritt für die Weiterentwicklung von dblp und für GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften (Leitung Prof. Dr. Brigitte Mathiak) eingesetzt – um es anschließend in eine Open Source-Software zu überführen. So sollen die entwickelten Technologien und Lösungen auch für andere Disziplinen genutzt werden können.

Das Projekt wird von der  der DFG über zwei Jahre gefördert Erste Ergebnisse für die Fachöffentlichkeit sind für  Anfang 2018 geplant.

7.2.2017

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