Das Identifizieren von Themen, um die es in einem Text geht, basiert bei Yewno alleine auf Methoden der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens. Dabei werden sie nicht – wie bei klassischen Katalogsystemen – einem Text als Ganzem zugeordnet, sondern der jeweiligen Textstelle.

In der Test-Anwendung der Bayerischen Staatsbibliothek durchsucht Yewno aktuell 40 Millionen englischsprachige Dokumente aus Publikationen namhafter Wissenschaftsverlage wie Cambridge University Press, Oxford University Press, Wiley, Sage und Springer, sowie Dokumente, die im Open Access verfügbar sind. Die Suche erschließt sich dem Nutzer intuitiv: Die Eingabe eines Suchwortes bzw. Themas, bei Yewno Konzept genannt, führt umgehend zu einer grafischen Darstellung eines semantischen Netzwerks relevanter Konzepte und ihrer inhaltlichen Zusammenhänge. So ist ein Navigieren über thematische Beziehungen bis hin zu den Fundstellen im Text möglich, die dann in sogenannten Snippets angezeigt werden.

Nach der dreimonatigen Testphase werden zunächst die Rückmeldungen der Nutzer ausgewertet. Ob und wann dann der Schritt von der klassischen Suchmaschine zum semantischen „Discovery Service“ kommt und welche Bedeutung Anwendungen wie Yewno in diesem Zusammenhang einnehmen werden, ist heute noch nicht abzusehen.

Generaldirektor Klaus Ceynowa: „Der Test der Software Yewno ist für uns eine Investition in die Zukunft. Wir sehen es als unsere Aufgabe, kontinuierlich zukunftsweisende Entwicklungen und Technologien für Bibliotheken frühzeitig zu identifizieren und ihre Anwendbarkeit, Weiterentwicklungsmöglichkeit und Zukunftsfähigkeit zu prüfen.“

Die Software Yewno wurde vom gleichnamigen Startup in Zusammenarbeit mit der Stanford University entwickelt, mit der auch die Bayerische Staatsbibliothek eng kooperiert.

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