ブール演算による組合せではなく、利用者が入力したキーワードを文献中のキーワードと照合して確率的に処理する方法等を採用=全てのキーワードが一致していなくても探すその他様々な方法を使ったOPACを第3世代のOPACと称する。いった情報で絞込みを行う。「目録の将来」というよりは、開発したシステムの紹介。←既知検索が重点カード目録の標目をそのマナ検索項目にしただけの事前結合索引であった。←主題検索のことと思われる。ブール演算子を用いる←ブール演算は上級者向けの手法であり伝統的なブール演算手法では情報検索をうまく行うことは難しい。図書館目録における第1世代・第2世代の主題検索はうまく機能していない。次世代目録1980年代の初めから多くの新しい改良が試みられられてきた。ブール演算を用いて正確に一致したものだけを探すというものではなく、確率的手法やベクトルを用いた手法を用いて部分的な一致検索を行う。feedbac手法の導入(基本的に自然語キーワードを対象とした自動索引手法)CITEプロジェクト1979年・1983年にNLMでMEDLINEデータベースなどを対象とするMeSHによる索引語と抄録などに含まれる自然語を対象とする。確率的手法、スベル自動修正/stemming手法を用いる。NCSUの目録はこの世代の目録である。→主題検索をターゲットとするテクニカルなものを導入した。図書館システム作成業者は、依然として第2世代のブール演算に頼り、新しい試みを導入することはなかった。◎NCSUのシステムEndecaの技術を取り入れた目録NCSUは、2005年5月にEndecaのIAPを取り入れてシステム構築を始めた。2006年1月に新しい目録が完成した。rankingを用いて検索する。Engineが中心となる検索ソフト。確率的あるいはベクトルに基礎を置く検索技法だけはなく、ブール演算手法も併用。利用者はブール演算子を使う必要はない。データはMARCレコードの種々のフィールドから集める。7つのモジュールに分かれる。5つのモジュールが動的にランクを決定し、2つのモジュールが静的なランクを決定する。思いつきで探索するブラウズ機能を重視。(ファセットと呼ぶ)に分けてナビゲーションを行う。BookなどのGMDやSMDにあたるもの?主題検索の改善LC件名を改善している。レコード中にある無視された統制語(件名と分類)の使用といったことで主題検索を改善。忘れられた分類を重点に使用する。分類LCとDDCを利用する。vocaburaly利用者の使用する語彙と、索引中の語彙の仲介をする、いわば大きな同義語辞書。vocabularyは構築していない。LC件名とユーザ入力語との同義語辞書は持つ。Endecaのシステム構築170万冊の蔵書のMARCレコード中、73の各フィールドからテキストを読み込む。インデックスの大きさは2.5GB。これはすべてメモリ上に展開。ranking技法をもとに、利用者の入力したキーワードを、確率的に処理して、適合文献を見つけ、その中でさらに各種のナビゲーションを行って、必要な文献の発見へと進めるシステムである。利用者の評価は高いが、それは検索、ナビゲーション全体としての評価であり、最初の検索部分がどうなのかは不明である。過程が適切かどうかは判定できていない。rankingの評価も不明である。見るところ、多数の文献が見つかっている。これを分類や他のさまざまなフィルタを通して絞り込んでいる。その過程のナビゲーション設計は確かに優れている。★そもそも最初の検索がうまくいっていっているとは思えない。→ナビゲーションでカバーか?もっともこれらは結局MARCデータにすぎない。現状のMARCデータの範囲で何とか絞り込んでいるわけである。★所詮はMARCデータだけでは、主題検索にはデータが少なすぎるのではないか。確率的処理の場合、抄録などかなりの量の自然語テキストが必要と思われるが、MARCデータには通常それは存在しない。結局は、タイトルとLC件名とだけで判定しているわけである。実験され尽くした自動索引技法に対し、このシステムで新たな前進があったとは思いがたい。relevance検索でみるかぎり、統制語と自然語の使い分けが出来ていない。筆者も統制語の優位は、再現率と精度の関係を操作できることにある、と認めているが、この手法ではそれは出来ない。要するに自然語だけの世界である。vocabularyを用いたいとあるが、これも自然語と統制語の使い分け戦略をどうするのかをはっきりさせないと、「何のために用いたのか?」となってしまう。体系分類が絞り込みのために、最もよく用いられているという、調査結果は興味深い。ネットワーク情報資源に対しても、今回の技法は有効であり、したがって図書とネットワーク情報との一元的な検索が可能であるとする。ネットワーク情報資源も採用されているが、ところがデータ構造が、MARCデータと同じかどうかが書かれていないから、判断のしようがない。要するに、元データ(特に主題検索のための自然語テキストや統制語の索引語)については全く論じられず、既存のデータを使用するのみである。ナビゲーション関係を強調する。出来ているシステムだとは思うが、第3世代の目録とはとても思えない。Terminology)を有効利用しているシステムではある。