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#swib24

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Pierre Beauguitte und @osma haben gerade auf der #swib24 demonstriert, dass automatische Formalerschließung von grauer Literatur mit einem ressourcenschonenden #SLM (Small Language Model) auf lokalen Geräten (Qwen2 0.5B, nur auf CPU) bis zu 85% akkurate Ergebnisse liefern und dabei auch Katalogisierungskonventionen berücksichtigen kann. Mit einem #LLM (Mistral Nemo 12B, mit GPU) konnten sie bis zu 92% erreichen. Dabei wichtiges Take-Away: Bibliotheken müssen ihre Trainingsdaten zusammenführen, damit guten Resulate erzielt werden können. Die beiden Nationalbibliotheken Norwegen und Finnland haben das in diesem Fall vorbildhaft gezeigt. Das Trainingsdatenset FinGreyLit ist schon unter CC0 veröffentlicht und wurde auf englischen, finnischen und schwedischen Dokumenten trainiert, die mit Dublin Core erschlossen wurden: https://github.com/NatLibFi/FinGreyLit
#KIinBibliotheken #Bibliotheken #GenerativeKI #LLMs #KI #Erschliessung #Katalogisierung
GitHubGitHub - NatLibFi/FinGreyLit: Data set of Finnish grey literature, containing curated Dublin Core style metadata and links to original PDF publicationsData set of Finnish grey literature, containing curated Dublin Core style metadata and links to original PDF publications - NatLibFi/FinGreyLit

In about twenty minutes Manuel and me will be presenting at #swib24 about the community-based development of a metadata profile for educational resources within @DiniAgKim and what we have learned in the process.

Join the SWIB24 live stream at swib.org/swib24 and read the description of the talk at forum.swib.org/t/community-bas A recording will be uploaded later on.

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@swib Yes I have been really busy the past few months and I won't be able to attend any #swib24 talks this year (I will look at the available recordings though). Indeed, maybe next year but I need to correct a few things and then publish the thesis.

The question though is what could interest #swib25 attendees? I guess I would have to extract parts that could be interesting.