7 december 2018
Het project automatisering bibliografische gegevens is het automatisch metadateren middels kunstmatige intelligentie om zo bibliotheken sneller, efficiënter en meer gestandaardiseerd te voorzien van bibliografische beschrijvingen.
NBD Biblion zorgt er nu met een professioneel team van bibliografen en redacteuren voor dat bibliotheken goed onderbouwde aanschafkeuzes kunnen maken uit het aanbod van zo’n 15.000 boektitels en AVM-titels per jaar. We kennen o.a. classificaties, PIM, SISO en trefwoorden toe waardoor titels goed vindbaar zijn voor de leden van de Openbare Bibliotheek. Door gebruik te maken van “machine learning” voor dit proces kan NBD Biblion haar klanten op termijn sneller bedienen zonder de kwaliteitsnormen uit het oog te verliezen.
Hoe werkt dat in de praktijk?
Boektitels bevatten veel gegevens (zogenaamde metadata) die gebruikt kunnen worden voor aanbevelingen en het opmaken van recensies. Denk aan tekst en ISBN-code maar ook aan titelbeschrijving, genre en trefwoorden. Aan deze metadata wordt bibliografische kennis toegevoegd (leesniveaus, doelgroepbenaming etc) en ook externe content (boekprijzen ed). Dat maakt het zoeken en adviseren voor klanten extra makkelijk en zorgt voor een betere ontsluiting van de collectie.
Metadata gebruikt NBD Biblion in de toekomst ook om extra informatie aan een deel van de recensies toe te voegen. Maar zover is het nog lang niet. Hoe dit gaat werken wordt gaandeweg het ontwikkelproces concreet. Om deze stap naar het automatisch metadateren van boektitels te kunnen maken, ontvangt NBD Biblion momenteel digitale recensie-exemplaren van uitgevers. Alleen met digitale exemplaren kan de “machine” ontwikkeld en getraind worden om de titels uit te lezen en te komen tot een goede bibliografische beschrijving.