Providing effective access paths to content is a key task in digital libraries. Oftentimes, such access paths are realized through advanced query languages, which, on the one hand, users may find challenging to learn or use, and on the other, requires libraries to convert their content into a high quality structured representation. As a remedy, narrative information access proposes to query library content through structured patterns directly, to ensure validity and coherence of information. However, users still find it challenging to express their information needs in such patterns. Therefore, this work bridges the gap by introducing a method that deduces patterns from keyword searches. Moreover, our user studies with participants from the biomedical domain show their acceptance of our prototypical system.


翻译:提供有效的内容访问路径是数字图书馆中的关键任务。通常,这类访问路径通过高级查询语言实现,然而一方面用户可能觉得学习或使用这些语言具有挑战性,另一方面图书馆需要将其内容转换为高质量的结构化表示。作为解决方案,叙事信息访问提出直接通过结构化模式查询图书馆内容,以确保信息的有效性和连贯性。然而,用户仍然难以通过此类模式表达其信息需求。因此,本文通过引入一种从关键词搜索中推导模式的方法弥合了这一差距。此外,我们在生物医学领域参与者中进行的用户研究表明,他们对我们原型系统的接受度。

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《计算机信息》杂志发表高质量的论文,扩大了运筹学和计算的范围,寻求有关理论、方法、实验、系统和应用方面的原创研究论文、新颖的调查和教程论文,以及描述新的和有用的软件工具的论文。官网链接:https://pubsonline.informs.org/journal/ijoc
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