Quantentheoritsche Ueberlegungen zur Inhaltserschliessung
Die Inhaltserschliessung ist intellektuell ein sehr komplexer Vorgang. Wenn ein Deskriptor, eine Notation oder ein Sachschlagwort einer Publikation zugeordnet wird, dann ist das in der Regel mit einer Unsicherheit verbunden, da Fachreferenten und Fachreferentinnen unterschiedliche Entscheidungen treffen können. Das erinnert an das Auslesen des Zustandes eines Quantenbits (QUBIT), was gemäss Quantentheorie wahrscheinlichkeitsbehaftet ist. Eine weitere Parallele ist die Einmaligkeit, da beim Auslesen der eigentliche Zustand des Quantenbits zerstört wird. Wenn ein Fachreferent seine abstrakten Gedanken in Form einer Erschliessung materialisiert hat, ist es ihm oder ihr unmöglich die exakt gleichen Ueberlegungen zu reproduzieren. Eine dritte Parallele ist die Nichtkopierbarkeit eines Quantenzustandes. Genauso wenig können komplexe Gedankengänge kopiert werden.
Eine vierte Parallele ist die verblüffende Aehnlichkeit mit einem mengentheoretischen Modell von Thesauri [1]. In diesem Modell werden die Bedeutungen als Mengen repäsentiert und die Beziehungen zwischen Deskriptoren als Beziehungen zwischen den entsprechenden Mengen, beispielsweise Unterbegriff als echte Teilmenge: A ist Unterbegriff von B, wenn die Menge zu A eine echte Teilmenge der entsprechenden Menge von B ist. N Mengen haben 2^N reine Schnittmengen. Beispielsweise gibt es zu 3 Mengen insgesamt 2^3 = 8 Schnittmengen, wie in der folgenden Graphik ersichtlich ist.
Analog gibt es in der Quantentheorie sogenannte Quantenregister mit N Qubits (Quantenbits), welche 2^N überlagerte Zustände speichern und Berechnungen durchführen können, indem sie Quantenoperationen auf diese Qubits anwenden, um parallele Berechnungen zu ermöglichen. Im Gegensatz zu klassischen Registern, die nur 0 oder 1 speichern, repräsentiert ein Quantenregister eine Wahrscheinlichkeitsverteilung aller möglichen Zustände gleichzeitig [2], was eine enorme parallele Rechenleistung ermöglicht, aber auch empfindlich gegenüber Störungen ist.
Im Hinblick auf zukünftige Inhaltserschliessungsmethoden möchte ich Eric R. Johnston [3 ] zitieren: "Quantum machine learning is an extremely dynamic area of research. Conventional approaches to machine learning are being inspired by QPU (Quantum Processing Unit) algorithms."
- Information retrieval based on information structures (1989). Schäuble, P. /doi/10.3929/ethz-a-000507913
- |phi> = alpha(0) |0> + alpha(1) |1> + ... + alpha(2^n-1) |2^n-1> where alpha(i) are complex numbers such that 1 = SUM alpha(i)^2
- Programming Quantum Computers (2019). Johnston, E. R. et al. ISBN-13 978-1492039648
