Metadaten-Indikatoren

Auf dieser Hilfeseite erfahren Sie, welche Informationen Sie aus den Metadaten-Indikatoren ablesen können.

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Inhalt dieses Topics

Die Metadaten-Indikatoren sind die farbigen Kreise neben den erkannten Metadaten. Sie geben an, auf welche Weise das Metadatum gefunden wurde, wie sicher sich das System ist und ob es sich um ein Pflichtmetadatum handelt.

Metadatenindikatoren
Die Metadaten-Indikatoren sind als farbige Kreise auf der rechen Seite zu sehen

Dabei haben die verwendeten Elemente die folgenden Bedeutungen:

Farben

Farbe Bezeichnung Beschreibung
Beige Datei Dieses Metadatum wurde war bereits als Metadatum o.ä. im Objekt hinterlegt und wurde auf diese Weise erkannt.
Blau System Dieses Metadatum wurde von plusmeta selber erkannt. Die nicht vollendete Konturlinie der blauen Kreise gibt die Konfidenz an.
Grün Anwender Dieses Metadatum wurde von Ihnen oder einem anderen Anwender gesetzt oder verändert.

Symbole

Symbol Bezeichnung Beschreibung
Ausrufezeichen Dieses Metadatum ist ein Pflichtmetadatum und muss abgenommen werden
Haken Dieses Metadatum wurde von einem Benutzer abgenommen
Punkt Metadaten-Wert entspricht den Projekt-Vorgaben
Strich Metadaten-Wert weicht von den Projekt-Vorgaben ab
Auto-Training Automatische Training ist verfügbar und wird bei Klick ausgeführt
Hinweis: Wenn Sie das ST4 AI Jetpack verwenden, stehen nicht alle Optionen zur Verfügung.

Füllung

Die Füllung bzw. wie weit die Kontur des Kreises vollendet ist gibt an, wie sicher sich das System mit seiner Vorhersage ist. Das wird Konfidenz genannt.

Tooltip

Fährt man mit dem Mauszeiger über einen Metadaten-Indikator, erscheint ein Tooltip. Im Tooltip wird neben der Konfidenz die Methode angezeigt, mit der das Metadatum erkannt wurde.

Kürzel Bezeichnung Beschreibung
LG Linguistisches Verfahren Spezielles Verfahren zum Erkennen der Sprache.
L2 Linguistisches Verfahren 2 Neues Konzept für die Spracherkennung.
RB Regelbasierte Vergabe Vergabe auf Basis von Regeln zu im Text gefundenen Indikatoren.
MP Mapping Vergabe über definierte Beziehungen zwischen Metadaten (Knowledge Graph).
ML Machine Learning Vorhersage der Metadaten mithilfe eines trainierten KI-Modells.
EX Extraktor Werte-Extraktion anhand definierter Muster.
HE Heuristische Extraktion Spezielles Vorgehen zum Ermitteln des vermuteten HTML- bzw. PDF-Titels.
Hinweis: Wenn Sie das ST4 AI Jetpack verwenden, stehen nicht alle Optionen zur Verfügung.

Erkannte Metadaten anpassen und abnehmen
Objekte nach Metadaten filtern