In the visual resources community, the Union Catalog of Art Images (UCAI) project at the University of California, San Diego began studying the possibility of aggregating descriptions to facilitate copy-cataloging among slide libraries in 2002. The capability to automatically cluster descriptions for surrogates of the same artwork coming from different institutions emerged as a key requirement for the project. While clustering algorithms had been successfully used in the RLG Union Catalog across a body of highly standardized bibliographic MARC records, the lack of standardization in key data elements such as agent, title, date, repository name and work type among UCAI partners turned out to be a major obstacle for replicating the same technique in a visual resources setting
시각적 자원 커뮤니티에서, 캘리포니아 대학에서 미술 이미지 (UCAI) 프로젝트의 종합 목록은, 샌디에고는 2002 년에 기능을 슬라이드 라이브러리 중 복사 목록 작성을 용이하게하기 위해 설명을 집계의 가능성을 연구하기 시작에 대리에 대해 자동으로 클러스터 설명 다른 기관에서 나오는 같은 작품의 프로젝트의 핵심 요구 사항으로 나타났다. 클러스터링 알고리즘이 성공적으로 매우 표준화 된 서지 MARC 레코드의 몸에서 RLG 연합 카탈로그에 사용 된 반면, 같은 UCAI 협력 업체의 에이전트, 제목, 날짜, 저장소 이름 및 작업 유형과 같은 주요 데이터 요소의 표준화의 부족으로 밝혀졌다 시각적 리소스 설정에서 동일한 기술을 복제하기위한 주요 장애물
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지금 시각 예술 그림을 자원 지역, 공동 프로젝트 디렉터리 (지능) 는 캘리포니아 대학교, San 迭戈 시작 연구 모여 설명 좀 베끼다 카탈로그 지금 슬라이드 라이브러리 2002 있다.능력 자동 봉사 같은 작품은 대리인은 각기 다른 기관 될 이 프로젝트 하나 핵심 수요 설명.때문에 봉사 알고리즘 이미 성공적으로 적용 는 체 높이 표준화 기록하다 MARC 기록 자이로 연합 목록, 중요한 데이터 요소, 만약 대리, 제목 규범에 맞지 않으니, 날짜라이브러리 이름과 스마트 파트너 때문이었어 한 시각 자원 설정 복사 같은 기술 한 주요 장애 작업 유형
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