Die #vzg_gbv hat heute auf ihrer #Verbundkonferenz an zwei Stellen erklärt, dass es in CLAIM (Katalog der TU Clausthal) [seit April] "KI-generierte Vorschläge für gesuchte Titel" gibt.

Siehe: https://www.ub.tu-clausthal.de/nachrichten/nachrichtendetail?tx_news_pi1%5Baction%5D=detail&tx_news_pi1%5Bcontroller%5D=News&tx_news_pi1%5Bnews%5D=28138&cHash=f9e35ff74c5030178017284ba60d44ec

@BarryJive Die wichtigste Frage wurde im Chat ja beantwortet. Der Prototyp (der in Lukida in der TU Clausthal genutzt wird) basiert auf einer Eigenentwicklung der VZG in K10plus-Zentral bei der derzeit das vortrainierte Sprachmodell nomic-embed-text-v2-moe verwendet wird das derzeit in einer eigenen sehr "dünnen" Server-Schicht auf (eigener) VZG-Hardware läuft.

Was auch immer alle diese Worte bedeuten mögen.

@BarryJive Habt ihr eine Lösung für die Dubletten, die im K10plus drin sind? Also insgesamt oder in Bezug auf euren KI-Empfehlungsdienst. Oder stören die gar nicht so?

Alles was in DOAB drin ist z.b. ist ja immer mindestens in OAPEN noch ein zweites Mal drin.

Beispiel: https://claim.ub.tu-clausthal.de/search?q=Queere+KI

@BarryJive Zum einen das die 3 ersten empfohlenen Treffer der identische Titel aber verschiedenen Titelaufnahmen sind, ja.

Zum anderen scheint es ja herausfordernd zu sein Dublettenzusammenlegung zb über Matchkeys im Discoverykatalog umzusetzen, weswegen es auf der Ebene des Suchindex da keine Lösung gibt. Weder bei Print-Dubletten, noch bei Print und E-Book.

Und auf der Katalogisierungsebene muss es ja bei E-Books je Zugang eine eigene Aufnahme geben, also ist auch da nichts zu machen.