Syfte - Länkning bibliotek och Wikipedia kan avsevärt förbättra kvaliteten på tjänster som tillhandahålls av dessa två stora silos av kunskap. En sådan koppling skulle berika kvaliteten på Wikipedia-artiklar och samtidigt öka synligheten för bibliotekets resurser. I detta syfte beskriver detta arbete utformning och utveckling av ett programvarusystem för automatisk kartläggning av FAST ämnesrubriker, som används för att indexera biblioteksmaterial, till motsvarande artiklar i Wikipedia. Design / metodologi / approach -Det föreslagna systemet fungerar genom att först upptäcka alla kandidat Wikipedia begrepp (artiklar) som förekommer i titlarna på böcker och annat biblioteksmaterial som är indexerade med en given FAST ämnesrubrik. Detta följs sedan av utbildning och införande av en maskininlärningsalgoritm (ML) utformad för att automatiskt identifiera de begrepp som motsvarar FAST-rubriken. Den ML-algoritm som används är en binär klassificerare som klassificerar kandidatbegreppen i antingen "motsvarande" eller "icke-motsvarande" kategorier. Klassifieraren utbildas för att lära sig egenskaperna hos de kandidater som har störst sannolikhet att tillhöra kategorin "motsvarande" baserat på en uppsättning av fjorton positions-, statistik- och semantiska egenskaper. Vi har utvärderat prestandan hos det utvecklade systemet med hjälp av standardmått för informationshämtning av precision, återkallande och F-poäng på ett dataset som innehåller 200 FAST ämnesrubriker manuellt kartlagda till deras motsvarande Wikipedia artiklar. Utvärderingsresultaten visar att det utvecklade systemet kan uppnå så höga poäng som 0,65 respektive 0,99 i motsvarande respektive icke-motsvarande kategorier. Storleken på den datauppsättning som används för att utvärdera systemets prestanda är ganska liten. Vi anser dock att den utvecklade datauppsättningen är tillräckligt stor för att visa att det föreslagna tillvägagångssättet är genomförbart och skalbart. Praktiska konsekvenser -Den rena storleken på engelska Wikipedia gör den manuella kartläggningen av Wikipedia artiklar för att bibliotek ämnesrubriker en mycket arbetsintensiv och tidskrävande uppgift. Vårt mål är därför att minska kostnaderna för sådan kartläggning och integration. Social Implications -Den föreslagna kartläggningen banar väg för att ansluta bibliotek och Wikipedia som två stora silos av kunskap, och möjliggör dubbelriktad rörelse av användare mellan de två. Originalitet/värde -Såvitt vi vet är det aktuella arbetet det första försöket med automatisk kartläggning av Wikipedia till ett biblioteksstyrt ordförråd.
I en nyare artikel presenterar Joorabchi och Mahdi REF metod- och programvarusystem för automatisk kartläggning av faceted Application of Subject Terminology (FAST) ämnesrubriker, en kontrollerad vokabulär baserad på Library of Congress Subject Rubrikes (LCSH), till deras motsvarande Wikipedia artiklar.
Improving the visibility of library resources via mapping library subject headings to Wikipedia articles
{'venue': 'Library Hi Tech', 'journal': 'Library Hi Tech', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}