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Dabei zeigen sich Hindernisse für einen automatischen Zeichenkettenabgleich auf beiden Seiten der Vokabulare: Fehlende Synonyme und Homonyme sind dabei die häufigsten Ursachen für ein Versagen des automatischen Abgleichs in Fällen, in denen tatsächlich ein bedeutungsgleicher Begriff im Vokabular des Museums und in der GND existiert.

Wir haben fünf sechs Typen von Matching-Ergebnissen identifiziert:

1. eindeutiger und korrekter Match (sowohl die Benennung wie auch die Bedeutung stimmen auf beiden Seiten überein),
2. zu viele Treffer im Zielvokabular (tritt auf, wenn beispielsweise Klammerzusätze Homonymzusätze fehlen oder nicht ausgewertet werden können),
3. falsch positiver Match (der gefundene Begriff hat eine ander andere Bedeutung als der gesuchte Begriff),
4. falsch ergebnisloser Match (der gesuchte Begriff ist im Zielvokabular vorhanden, wurde aber nicht gefunden),
5. ergebnisloser Match (tatsächlich ist kein Äquivalent in der GND vorhanden; der Match ist ein Kandidat für eine Neuaufnahme in die GND).

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1. ,
2. ähnliche Schreibweisen von Benennungen, die durch eine unscharfe Suche gefunden werden, können verschiedene Begriffe repräsentieren;
   es können durch eine unscharfe Suche aber auch exakte Übereinstimmungen entdeckt werden.

Stichproben von Matching-Ergebnissen werden manuell einem der sechs Typen zugeordnet. Die Gründe für falsche Matches, falsch ergebnislose Matches sowie unentscheidbare Fälle bei zu vielen Ergebnissen werden intellektuell untersucht. Warum werden identische Zeichenketten nicht gefunden? Warum werden äquivalente Begriffe nicht gefunden? Was sind die Gründe für falsch positive Matches? Die Ergebnisse dieser Untersuchungen werden auch zur Verbesserung der Matching-Algorithmen herangezogen.

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Diese Annahmen haben wir der intellektuellen Untersuchung der Matching-Ergebnisse zu Grunde gelegt.Suche nach Oberbegriffen in der GND (:

Wenn kein Äquivalent in der GND zu finden ist, wird für den Schlagwortkandidaten ein passender Oberbegriff aus der GND gesucht (später möglicherweise teil-automatisch über Grundworterkennung), Abgleich mit Wikidata und AAT und Duden, 1. Gebräuchlichkeit terminologisch, 2. AAT Bedarf in der Museumsgemeinschaft, 3. Wikidata als . Die Anzahl seiner Unterbegriffe wird ermittelt, weil sie mögliche Geschwisterbegriffe des Kandidaten sind. Das Vorhandensein solcher gleichgeordneter Begriffe würde für die Relevanz des Kandidaten als GND-Deskriptor sprechen. Nach Übereinstimmungen mit anderen Vokabularen und Lemmata in Wörterbüchern wird aus mehreren Gründen gesucht: In jedem Fall ist das Vorkommen der Bezeichnung ein Indiz für die terminologische Gebräuchlichkeit, darüber hinaus geben Wikidata-Datenobjekte und AAT einen Hinweis auf die strukturelle Position des Begriffs;Häufigkeit des Vorkommens in DNB-Katalog und DDB; wenn es kein Äquivalent gibt, Suche nach Oberbegriff und Unterbegriffen, die dann mögliche Geschwisterbegriffe des fraglichen Schlagworts sind, Anzahl der GeschwisterbegriffeBegriffs. Das Vorkommen eines Begriffs im AAT ist ein Hinweis auf den tatsächlichen Bedarf in der Museumsgemeinschaft. Stichprobenartig wird außerdem die Häufigkeit des Kandidaten in den Freitextindizes des DNB-Katalogs und der DDB sowie der entsprechenden Stichwörter in der DDB zur Einschätzung von Bedarf und Relevanz erhoben.

Die Mapping-Relationen werden in den Kürzeln von ISO 25964-2:2013 angegeben (Kapitel 4 und 11):

Tabelle 1

Notizen

• Suche nach Oberbegriffen in der GND (automatisch über Grundworterkennung), Abgleich mit Wikidata und AAT und Duden, 1. Gebräuchlichkeit terminologisch, 2. AAT Bedarf in der Museumsgemeinschaft, 3. Wikidata als Hinweis auf die strukturelle Position des Begriffs;
  Häufigkeit des Vorkommens in DNB-Katalog und DDB; wenn es kein Äquivalent gibt, Suche nach Oberbegriff und Unterbegriffen, die dann mögliche Geschwisterbegriffe des fraglichen Schlagworts sind, Anzahl der Geschwisterbegriffe

Spalten der Tabelle:

Tabelle 2

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Tabelle 3

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