Entwurf und Implementierung selbstlernender Algorithmen zur Linkingsyntax-Analyse für den Aufbau und die Pflege eines generisch (nach-)nutzbaren Verlinkungsdienstes im Rahmen des Gesamtvorhabens 'vascoda' (Generischer Link-Resolver)
Entwurf und Implementierung selbstlernender Algorithmen zur Linkingsyntax-Analyse für den Aufbau und die Pflege eines generisch (nach-)nutzbaren Verlinkungsdienstes im Rahmen des Gesamtvorhabens 'vascoda' (Generischer Link-Resolver)
设计和实现用于链接语法分析的自学习算法，用于构建和维护通用（可重复）可用的链接服务，作为整个项目“vascoda”（通用链接解析器）的一部分
批准号：
34240887
负责人：
金额：
$0.0万
依托单位国家：
德国
项目类别：
Acquisition and Provision (Scientific Library Services and Information Systems)
财政年份：
--
资助国家：
德国
项目状态：
未结题
起止时间：
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英文摘要
Das Ziel des Forschungsprojekts "Generischer Link-Resolver ist die Verbesserung der Erreichbarkeit und somit der Nutzung frei zugänglicher wissenschaftlicher Publikationen im Internet durch kontextsensitive Verlinkung. Diese auf der Basis des OpenURL-Standards [1] inzwischen weithin etablierte Technik soll Benutzerinnen und Benutzer von einem beliebigen, online recherchierten Literaturnachweis möglichst direkt zu dem in ihrem jeweils aktuellen Rechtekontext zugreifbaren Exemplar des nachgewiesenen Dokuments führen. Paradoxerweise wird jedoch gerade der Bereich der frei zugänglichen e-Zeitschriften von keinem derzeit am Markt erhältlichen Link-Resolver-Produkte in angemessener Breite und akzeptabler Qualität abgedeckt; die äußerst heterogenen Strukturen kostenlos verfügbarer Angebote lassen herkömmliche Erschließungsmethoden scheitern. Selbstlernende Algorithmen sollen die Analyse der Linkingsyntax nicht-kommerzieller Anbieterplattformen automatisieren, um auf der Grundlage einer damit leichter periodisch aktualisierbar gewordenen Datenbasis einen genetischen Verlinkungsdienst entstehen zu lassen, der von anderen lokalen oder regionalen Link-Resolvern, insbesondere den Verfügbarkeitsrecherchemechanismen der Verbünde, angesprochen werden kann.
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