I den här artikeln argumenterar vi först för vikten och behovet av att länka bibliotek och Wikipedia i rätt tid för att förbättra kvaliteten på deras tjänster till information konsumenter, eftersom sådan koppling kommer att berika kvaliteten på Wikipedia artiklar och samtidigt öka synligheten av biblioteksresurser som för närvarande förbises i stor utsträckning. Därefter beskriver vi utvecklingen av ett automatiskt system för ämnesindexering av biblioteksmetadata med Wikipediakoncept som ett viktigt steg mot integration av bibliotek-Wikipedia. Det föreslagna systemet bygger på att först identifiera alla Wikipedia-koncept som förekommer i metadataelementen i bibliotekets register. Detta följs sedan av utbildning och användning av generiska maskininlärningsalgoritmer för att automatiskt välja de co ncepts som bäst återspeglar de centrala ämnena i bibliotekets material vars register indexeras. Vi har utvärderat prestandan hos det utvecklade systemet med hjälp av standardmått för informationshämtning av precision, återkallande och F-poäng på ett dataset bestående av 100 biblioteksmetadataposter manuellt indexerade med totalt 469 Wikipedia-koncept. Utvärderingsresultaten visar att det utvecklade systemet kan uppnå en genomsnittlig F-poäng så hög som 0,92.
Joorabchi och Mahdi REF presenterar en metod för indexering av bibliotekets metadataposter med Wikipedia-begrepp, där de Wikipedia-begrepp som visas i bibliotekets metadata identifieras och klassificeras som ''nyckel'' eller 'icke-nyckel' baserat på 15 statistiska, positionella och semantiska funktioner.
Towards linking libraries and Wikipedia: automatic subject indexing of library records with Wikipedia concepts
{'venue': 'J. Inf. Sci.', 'journal': 'J. Inf. Sci.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}