Text Mining Consulting

Texte vollautomatisiert verstehen

Im Zeitalter der Data-Economy ist die Fähigkeit Daten in Informationen zu überführen ein entscheidender Wettbewerbsfaktor. Die Datenschätze, die in Unternehmen schlummern, sind immens. Texte, die z. B. in Form von Artikeln, Dokumenten, E-Mails, Websites, Befragungen, Studien oder Social Media Kanälen vorliegen, enthalten wertvolle Informationen. Es ist an der Zeit über Potentiale der KI-basierten Textanalyse nachzudenken!

Text Mining auf Basis der Künstlichen Intelligenz

Text Mining erlaubt die automatisierte Auswertung aller Arten von Texten. Dies kann auch Bestandteil einer Big-Data-Analyse sein, wenn es etwa darum geht, Texte semantisch aufzubereiten, bessere Meta-Informationen (Klassen, Schlagworte) zu erlangen und behandelte Personen, Organisationen und Orte zu ermitteln. Der Dienst liefert die Grundlage, um automatisiert Topic Pages zu erstellen und Texte untereinander zu verlinken (z.B. über eine Tag Cloud). So wird eine dichtere Verlinkungsstruktur möglich, die einfachere Navigationsmöglichkeiten zwischen Texten bietet und die Suchmaschinen-Optimierung (SEO) unterstützt.

Unsere Text Mining Kompetenz hilft Ihnen bei der Auswertung, Strukturierung, Anreicherung und dem Monitoring von Texten. Durch semantische Verfahren lassen sich aus den unstrukturierten Textdaten, strukturierte Daten (Metadaten) herausarbeiten, die dann durch machine Learning und Künstliche Intelligenz weiterverarbeitet werden können. Neofonie stellt Lösungen bereit, womit Texte automatisiert und kostensparend extrahiert und schnell analysiert werden können. Unser Ziel ist eine Technologie, die Dokumente vollständig versteht. Unsere Expertise liegt dabei in der Analyse von deutschen Texten.

Anwendungen von Künstlicher Intelligenz für Medien und Verlage

Anwendungen von Künstlicher Intelligenz im E-Commerce

KI-in-Medienbranche

Text Mining Tools helfen Redaktionen vom Monitoring bis hin zum Publishing. Ob mit vereinfachten Suchen nach Begriffen, Personen oder Ereignissen, der Kategorisierung von Artikeln oder der Anreicherung von Daten – Text Mining Tools können vielfältige Prozesse und Arbeitsabläufe vereinfachen. Medienhäuser und Journalisten profitieren von Machine Learning und Text Mining.

KI-ECommerce

Große Unternehmen wie Amazon oder Alibaba setzen Künstliche Intelligenz in allen Bereichen ein, um Prozesse zu optimieren und Kosten zu sparen. Erfahren Sie wie Shopbetreiber von Künstlicher Intelligenz profitieren und konkrete Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz im E-Commerce und wie dabei Textanalyse-Werkzeuge funktionieren und genutzt werden können.

Beispiele für die Anwendung
von Text Mining

Erstellung von Themenseiten

Redaktionen, Verlage und Medienhäuser kennen die Schwierigkeit, aus einer Fülle an Informationen und Nachrichtenquellen die relevantesten für sich herauszufinden und dann manuell zu editieren und zu clustern. Text Mining analysiert und bündelt alle wichtigen Daten, sodas Sie alle Inhalte mit nur wenig Aufwand zentral bündeln und thematisch beisammen haben, sodass Ihre Nutzer alle wichtigen Information vorfinden.

Aufbereitung von Textarchive

Bibliotheken verfügen über ungemein große Textsammlungen, analog als digital in der heutigen Zeit. Alle Texte manuelle und händisch durchzugehen, um sie dann zu kategorisieren und katalogisieren ist ein Ding der Unmöglichkeit. Text Mining eignet sich insbesondere für große Daten- und Textmengen, umso einen Überblick über die wichtigsten Themen zu erhalten und sinnvolle Cluster zu bilden.

Produktkataloge

Je größer Ihr Produktkatalog ausfällt, umso schwerer wird es, manuelle Änderungen vorzunehmen und Ihren E-Commerce-Shop aktuell zu halten. Erstellen Sie mithilfe von KI-basierter Textanalyse automatische Produkttexte, die stets die aktuellsten Produktbeschreibungen beinhalten und Ihre Kunden zum Kauf anregen.

Marktrecherche & SEO Optimierung

Märkte verändern sich ständig und die Konkurrenz wartet mit immer mehr Content auf. Behalten Sie einen Überblick über die Entwicklung Ihres Marktes und analysieren Sie, welche Themen gerade aktuell sind. Text Mining können Sie auch für SEO-Optimierungen verwenden, um zu sehen, welche Keywords Ihre Konkurrenten verwenden und in welchem semantischen Umfeld sie sich positionieren.

Brand & Social Media Monitoring

Behalten Sie im Auge, wie über Ihre Brand über verschiedene Kanäle hinweg gesprochen wird. Gerade in sozialen Netzwerken ist es entscheidend zu wissen, wie die Stimmung in Bezug zu Ihrer Marke ist, um passende Maßnahmen zu erarbeiten und einzuleiten.

Anreicherung von Suchergebnissen

Je mehr relevante Informationen Sie Suchenden anbieten, umso wahrscheinlicher befriedigen Sie die Suchintention. Reichern Sie Ihre Suchergebnisse mit weiteren relevanten Texten oder anderen Medien wie Bildern oder Audio an.

Semantische Empfehlungssysteme

Seien Sie einen Schritt Ihren Kunden voraus und empfehlen Sie Ihnen Produkte, die ihnen ebenfalls gefallen könnten.

Reputations Management

Behalten Sie Ihre Reputation ständig im Blick. Über verschiedene Kanäle und Plattformen hinweg kann unterschiedlich über Ihre Brand gesprochen werden. Finden Sie Schieflagen und steuern Sie gezielt dagegen.

Auswertung von Textmengen

Der Support sieht sich mit einer schier unermesslichen Menge an Texten und Anfragen tagtäglich konfrontiert. Erkennen Sie wiederkehrende Anfragen und steuern Sie effizient und automatisiert die passenden Antworten und entlasten Sie Ihren Support-Bereich.

Text Mining Tool: TXT Werk

TXT-Werk

Mit der TXT Werk API erschließen Sie aktuellen oder archivierten Content vollautomatisiert, effizient und kostengünstig. Durch die automatisierte Anreicherung von Texten mit extrahierten Metadaten (Schlagworte oder Named Entity Recognition für Personen, Orte, Organisationen, Zeiten u.a.) und Zusatzinformationen (Anreicherung durch Wissenbasen wie Ontologien, Taxonomien), durch Klassifikation und weitere semantische Anreicherungen (Subjektivitätsanalyse, Zitaterkennung, Koreferenzanalyse) lassen sich diese anschließend für die weitere betriebliche Wertschöpfung nutzen.

Unsere Forschungsprojekte

Seit der Entwicklung der ersten deutschen Suchmaschine „Fireball“ kombiniert Neofonie Verfahren des maschinellen Lernens mit semantischen Verfahren, d. h. linguistische Verfahren mit inhaltlichem Verständnis. Hierzu pflegen wir eine lange Forschungstradition, in der digitale Dokumente im Zentrum unserer grundsätzlich anwendungsorientierten Forschungsarbeit stehen. Wir erforschen intelligente Verfahren, mit deren Hilfe die wachsenden Datenbestände — ob im Internet oder im Unternehmen — nutzbar gemacht werden können. Erfahren Sie mehr zu unseren Forschungsprojekten.

news-stream-Journalisten-Tool-Neofonie
MIA-WebPlattform-neofonie
Zeitmaschine-Journalistischer-Zeitstrahl-Neofonie
Alexandria-Wissensplattform-Neofonie

“Mit Hilfe unseres interdisziplinären Teams sind wir heute schon zukunftsweisend aufgestellt, lokale Nachrichten in großer Bandbreite auf einer Plattform gebündelt tagesaktuell verfügbar zu machen.”

Daniel SteilChefredakteur FOCUS Online
nachrichten.de - Logo - Referenz Neofonie
PMG Logo - Referenz Neofonie
TUI Logo - Referenz Neofonie
Focus Online
BA Mitte Logo - Referenz Neofonie
mytoys Logo - Referenz Neofonie

Whitepaper: Semantische Analyse von Texten

Whitepaper: Deutschsprachige Text Mining Frameworks im Vergleich

In unserem Whitepaper „Textanalyse aus der Wolke“ geben wir einen ausführlichen Überblick über die Bedeutung der Textanalyse, über Anwendungsgebiete und Tools und stellen konkrete Textanalyse Beispiele vor.

  • Überblick über das Feld der semantischen Textanalyse
  • Die Herausforderungen bei der Auswertung von deutschen Texten
  • Anwendungsgebiete und -beispiel
  • Tools und Werkzeuge

Wer deutschsprachige Textdaten analysieren möchte, kann auf eine Vielzahl an dedizierten Textanalyse-Frameworks zurückgreifen. Unter Berücksichtigung der deutschen Sprache haben wir NLP-Frameworks vergleichen und stellen sie im Whitepaper vor.

  • Gegenüberstellung von 17 Anbietern u.a. IBM, Google, Retresco, Microsoft, Intrafind
  • Vergleich von Named Entity Recognition & Linking Funktion
  • Vergleich der Sentiment-Analyse Funktion
  • Textklassifikation Funktionen

Ihr Ansprechpartner

Till Plumbaum
Till Plumbaum
Head of Research
neofonie GmbH
neofonie GmbH
Robert-Koch-Platz 4
10115 Berlin
Germany

FAQs

Was ist die Definition von Text Mining?

Unter Text Mining versteht man ein Verfahren (auf Basis von Algorithmen) zur Analyse von oftmals sehr großen Textmengen, um aus diesen wertvolle Informationen zu extrahieren.

Welche Methoden werden beim Text Mining verwendet?

Beim Text Mining werden hauptsächlich linguistische und statistische Methoden verwendet. Mithilfe der Linguistik werden bspw. Kategorisierungen oder die Erkennung von Entitäten und deren Bedeutung vorgenommen, wohingegen mithilfe der Statistik Trends und Häufigkeiten ermittelt werden.

Wie sieht der Prozess beim Text Mining aus?

Ganz grob beginnt Text Mining mit der Anreicherung von allen relevanten Daten, welche für die Auswertung notwendig sind. Im nächsten Schritt werden die gesammelten Daten dann so aufbereitet, dass diese mit linguistischen und statistischen Verfahren analysiert werden können. Zuletzt werden die Ergebnisse aus den Daten visualisiert und präsentiert.