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Information Retrieval befasst sich mit vagen Anfragen und der vagen Modellierung von Benutzerverhalten. Neuronale Netze sind eine Methode zur vagen Informationsverarbeitung und zur Implementierung kognitiver Fähigkeiten. Diese Arbeit gibt einen umfassenden Überblick über den state-of-the-art zu neuronalen Netzen im Information Retrieval und analysiert, gruppiert und bewertet zahlreiche Systeme. Als Konsequenz von Schwächen bestehender Modelle wird das COSIMIRModell entwickelt, das auf dem neuronalen Backpropagation-Algorithmus aufbaut. Es erlernt den im Information Retrieval zentralen Vergleich zwischen Dokument und Anfrage anhand von Beispielen. Die kognitive Modellierung ersetzt so ein formales Modell und führt zu höherer Adaptivität und damit zu verbesserter Toleranz gegenüber Benutzereigenschaften. Das Transformations- Netzwerk ist ein weiteres System, das auf dem Backpropagation- Algorithmus basiert und Retrieval bei heterogenen Daten ermöglicht. In mehreren Experimenten werden das COSIMIR-Modell und das Transformations- Netzwerk mit realen Daten getestet. Das COSIMIR-Modell hat sich dabei für Fakten-Retrieval bewährt. Die Experimente mit dem Transformations-Netzwerk und alternativen Verfahren ergaben je nach Datengrundlage unterschiedliche Ergebnisse. Das optimale Verfahren hängt also vom Anwendungsfall ab. Bei gleicher Qualität ist die Überschneidung der Ergebnisse verschiedener Verfahren relativ gering, so dass Fusionsverfahren erprobt werden sollten.

Im Rahmen der vorliegenden Magisterarbeit wurde ein virtuelles Bibliotheksregal für die Informationswissenschaft entwickelt. Es ermöglicht den BenutzerInnen den Browsing-Zugang zum informationswissenschaftlichen Literaturbestand der Universitätsbibliothek Hildesheim über drei verschiedene hierarchische Ordnungssystematiken. Die BenutzerInnen können eine Systematik auswählen, nach der sich der Bestand entsprechend anordnet. Die vorliegende Arbeit beschreibt die einzelnen Schritte der Realisierung des virtuellen Bibliotheksregals sowie seine anschließende Evaluierung durch einen Benutzertest, der mit Studierenden der Universität Hildesheim durchgeführt wurde.

Durch das Internet ist es möglich, Daten und Wissen über große Distanzen zu tauschen. Seit mehreren Jahren existieren Datenbanken und Diskussionsforen für den Wissenstausch. Ein neuer Ansatz sind Wissensmarktplätze, auf denen Wissen über das Internet gehandelt wird. In dieser Magisterarbeit werden eine Definition und die Besonderheiten von Wissen als Handelsgut erarbeitet und die wichtigsten Faktoren eines Internetmarktplatzes dargestellt. Anhand dieser theoretischen Vorüberlegungen, werden Erfolgsfaktoren für einen Wissensmarktplatz erstellt. In einem Benchmark werden sieben bestehende Wissensmarktplätze auf die Implementierung dieser Erfolgsfaktoren hin untersucht. Im Rahmen des Benchmark werden die Stärken und Schwächen der Marktplätze aufgezeigt und Rückschlüsse auf die zukünftige Entwicklung von Wissensmarktplätzen gezogen.

This M.A. thesis describes the conception and realization of a cross-lingual information retrieval system for Japanese based on the MIMOR (“Mehrfachindexierung zur dynamischen Methoden-Objekt-Relationierung im Information Retrieval”) framework. After an analysis of the characteristics of Japanese and their implications for IR, an overview of established approaches and the state-of-the art in Japanese IR and crosslingual IR with Japanese is provided. It is followed by a description of the implemented system and its integration into the existing framework. Finally, the evaluation experiments carried out with two different document genres (newspaper articles and scientific abstracts) are reported. The main focus hereby was on the testing and analysis of different indexing strategies, in particular a yomi- or pronunciation-based index in addition to conventional word-based and n-gram-based indices, and the benefits of their fusion.