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Die ZBW – Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft befasst sich schon etliche Jahre im Rahmen von angewandter Forschung mit der Entwicklung von Machine-Learning-Methoden für die Automatisierung der Inhaltserschließung. Die so entstandenen prototypischen Lösungen mussten jedoch noch in produktive Dienste überführt werden, die sich für den durchgängigen Betrieb eignen und mit den anderen Erschließungs- und Metadatenverarbeitungsprozessen der ZBW sinnvoll verzahnt werden können. 

Hierfür wurde die Automatisierung der Inhaltserschließung (AutoSE) 2019 zu einer Daueraufgabe erklärt und für den Aufbau einer geeigneten Software-Architektur eine Pilotphase gestartet, die bis 2024 laufen soll. Ergebnisse aus der parallel dazu fortgeführten wissenschaftlichen Methodenentwicklung fließen kontinuierlich über Experimentier- und Testphasen in das produktive System ein. 

Wir berichten über die bereits erreichten Meilensteine, schildern exemplarisch technische und konzeptionelle Herausforderungen, die auf dem Weg dahin überwunden werden mussten, und skizzieren die weiteren Schritte bis zum Ende der Pilotphase.

Die Deutsche Nationalbibliothek (DNB) baut derzeit ein neues System zur automatischen Inhaltserschließung auf. Das Erschließungssystem wird modular entwickeltEs ist modular gestaltet, damit einzelne Funktionen und unterschiedliche Verfahren flexibel kombiniert, ausgetauscht oder ergänzt werden können. Durch die Modularität und die Flexibilität soll eine kontinuierliche Verbesserung der Erschließungsergebnisse und eine bessere Wartbarkeit ermöglicht werden. Als Nach efolgreicher Evaluierung wurde Annif als Verfahren für einen produktiven Einsatz wurde erfolgreich Annif evaluiert ausgewählt - ein Open-Source-Werkzeugkasten zur automatischen Klassifizierung und Indexierung, entwickelt an der Finnischen Nationalbibliothek.

Im Vortrag werden Ergebnisse der automatischen Vergabe von DDC-Sachgruppen, DDC-Kurznotationen sowie GND-Schlagworten vorgestellt. Desweiteren wird die technische Integration von Annif in den produktiven Workflow veranschaulicht: Von der Textbereitstellung und der Identifizierung der Sprache des Textes , zur über die Auswahl des geeigneten Annif-Verfahrens bis hin zur Aktualisierung des bibliographischen Datensatzes inkl. der Kennzeichnung der Metadatenherkunft in der Datenauslieferung.