Metadatenerkennung

Metadatenerkennung bezeichnet den automatischen Prozess der Identifikation und Extraktion von Metadaten aus Dokumenten, Dateien oder Medien. Ziel ist es, Struktur, Inhalt und Kontext von Inhalten zu erfassen, um Auffindbarkeit, Verwaltung und Langzeitarchitektur zu unterstützen.

Typische Verfahren umfassen regelbasierte Extraktion, maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung, OCR für gescannte Dokumente und Bildanalyse. Der Prozess beginnt mit der Erfassung der Quelldaten, gefolgt von Vorverarbeitung, Schemaauswahl, Extraktion, Normalisierung, Metadatenanreicherung und Validierung, bevor die Metadaten in Datenbanken, Repositorien oder Suchindizes gespeichert werden.

Häufig verwendete Standards und Formate sind Dublin Core, PREMIS für Archivierungsmetadaten, EXIF, IPTC und XMP für Bild- und Mediendateien sowie METS oder MODS in digitalen Bibliotheken. Die Metadatenerkennung greift auch auf Metadatenregelwerke, Ontologien und Taxonomien zurück, um semantische Konsistenz sicherzustellen.

Anwendungen finden sich in digitalen Bibliotheken, Archiv- und Informationsmanagement, Wissenschaftsdatenmanagement, Rechts- und Compliance-Management sowie in der digitalen Forensik. Vorteile sind verbesserte Auffindbarkeit, Automatisierung von Workflows und bessere Langzeitverfügbarkeit, während Herausforderungen Datenschutz, Qualitätskontrolle, Mehrsprachigkeit und heterogene Datenformate betreffen.

Die Forschung zielt auf robustere Modelle, domänenübergreifende Schemata und integrierte Tools wie Apache Tika, ExifTool oder entsprechende Ontologien, um Metadaten zuverlässig zu extrahieren und zu standardisieren.