Die Bayerische Staatsbibliothek testet den „Discovery Service“ Yewno
als zusätzliche thematische Suchmaschine für digitale Volltexte. Die
Software arbeitet auf Basis von künstlicher Intelligenz und maschinellen
Lernens. Als erste europäische Einrichtung stellt die Bayerische
Staatsbibliothek die neue Recherchetechnologie in einer dreimonatigen
Pilot-Phase ihren Nutzern zur Verfügung. Über ein Antwortformular können
die Nutzer ihr Feedback an das Projektteam schicken. Der Service ist über https://www.bsb-muenchen.de/recherche-und-service/suchen-und-finden/yewno/ erreichbar.
Das Identifizieren von Themen, um die es in einem Text geht, basiert bei
Yewno alleine auf Methoden der künstlichen Intelligenz und des
maschinellen Lernens. Dabei werden sie nicht wie bei klassischen
Katalogsystemen einem Text als Ganzem zugeordnet, sondern der
jeweiligen Textstelle.
In der Test-Anwendung der Bayerischen Staatsbibliothek durchsucht Yewno
aktuell 40 Millionen englischsprachige Dokumente aus Publikationen von Wissenschaftsverlagen wie Cambridge University Press, Oxford
University Press, Wiley, Sage und Springer, sowie Dokumente, die im Open
Access verfügbar sind. Die Suche erschließt sich dem Nutzer intuitiv:
Die Eingabe eines Suchwortes bzw. Themas, bei Yewno Konzept genannt,
führt umgehend zu einer grafischen Darstellung eines semantischen
Netzwerks relevanter Konzepte und ihrer inhaltlichen Zusammenhänge. So
ist ein Navigieren über thematische Beziehungen bis hin zu den
Fundstellen im Text möglich, die dann in sogenannten Snippets angezeigt
werden.
Nach der dreimonatigen Testphase werden zunächst die Rückmeldungen der
Nutzer ausgewertet. Ob und wann dann der Schritt von der klassischen
Suchmaschine zum semantischen „Discovery Service“ kommt und welche
Bedeutung Anwendungen wie Yewno in diesem Zusammenhang einnehmen werden,
ist heute noch nicht abzusehen. Die Software Yewno wurde vom gleichnamigen Startup in Zusammenarbeit mit
der Stanford University entwickelt, mit der auch die Bayerische
Staatsbibliothek eng kooperiert.
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