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This paper describes the procedures used at the Library of the College of Physicians of Philadelphia to divide its ninety-year-old dictionary card catalog. The division was necessitated by overcrowding, obsolete subject headings, and lack of a complete authority list which resulted in like materials being scattered throughout the catalog under several headings. Two catalogs were created: the historical-biographical catalog, representing all works published before 1950 and all works of historical or biographical nature; and the current catalog, containing all works published from 1950 on, excepting historical or biographical materials. The 1950- catalog was further divided into name and subject catalogs, and the subject section was revised according to MeSH. The project was completed in about two years. As a result, searching time has been much reduced, and the library is able to take advantage of the annual revisions of MeSH to update the subject catalog.  相似文献   
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A computer-generated catalog of nonprint media is described. Examples are given of four access points to the data base: (1) main entry, (2) title, (3) MeSH terms, and (4) broad subject categories. The data input procedure is summarized. The AV catalog as the basis for a union list is evaluated, and finally, the catalog in relation to certain local problems is discussed.  相似文献   
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Technical term translations are important for cross-lingual information retrieval. In many languages, new technical terms have a common origin rendered with different spelling of the underlying sounds, also known as cross-lingual spelling variants (CLSV). To find the best CLSV in a text database index, we contribute a formulation of the problem in a probabilistic framework, and implement this with an instance of the general edit distance using weighted finite-state transducers. Some training data is required when estimating the costs for the general edit distance. We demonstrate that after some basic training our new multilingual model is robust and requires little or no adaptation for covering additional languages, as the model takes advantage of language independent transliteration patterns. We train the model with medical terms in seven languages and test it with terms from varied domains in six languages. Two test languages are not in the training data. Against a large text database index, we achieve 64–78 % precision at the point of 100% recall. This is a relative improvement of 22% on the simple edit distance.  相似文献   
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