1.1: Unterschiedliche Informationssysteme
1.2: Aufgaben und Probleme des Information Retrieval
1.3: Fehlersichere Informationsübertragung
1.4: Fahrplanauskunftssysteme
2.1: Informationsübermittlung
2.2: Daten, Wissen, Information
2.3: Boolesches Retrieval
2.4: Beispiel einer Booleschen Suche
3.1: Stoppwörter, Indexterme
3.2: Invertierte Listen
3.3: Lemmatisierung
3.4: Morphologische Analyse
4.1: Klassifikationen
4.2: Thesauren
4.3: Hierarchien in WordNet
Abb. 1: Trunkierungen, die nicht nur Tiere ausschließen (aus Ferber, Wettler, Rapp 1995)
4.4: Zusammensetzen von Termen zu einem Thesaurus
5.1: Thesaurus Beispiele
5.2: Zipf'sches Gesetz
5.3: Das Vektorraummodell mit einer Inverted Document Frequency Gewichtung
5.4: Relevance Feedback
6.1: Interpretation von Ähnlichkeitsmaßen
6.2: Ähnlichkeitsfunktionen im Vektorraum
6.3: Kurven gleicher Ähnlichkeit
6.4: Relevanz
7.1: Vergleich von Ähnlichkeitsmaßen
7.2: Precision und Recall
7.3: Testkollektionen
7.4: TREC Evaluierung
8.1: Unscharfe Mengen
8.2: Vektorraummodell und unscharfe Mengen
8.3: MMM-, Paice- und p-Norm- Methode
8.4: Statistische Unabhängigkeit
9.1: Das probabilistische Modell
9.2: Beispiel: probabilistisches Modell
9.3: Robertson - Spark Jones Formel
9.4: Logikbasierte Modelle des IR
9.5: Inferenznetze
10.1: Imaging-Verfahren nach Crestani und Rijsbergen
10.2: Der Assoziative Ansatz
10.3: Kookurrenzmethoden im IR
10.4: Retrieval in mehreren Sprachen
10.5: Automatische Indexierung
11.1: Pseudo Relevance Feedback
11.2: SMART in TREC
11.3: Anfrageerweiterung mit Termpaaren und Teildokumenten
11.4: Query Expansion berechnen
11.5: Spreading Activation
12.1: SGML
12.2: Logische Struktur eines Dokuments
12.3: Dublin Core
12.4: Warwick Framework