Machen Sie sich Ihre Texte in SAP zunutze

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.

Intelligentes Text Mining

In SAP finden sich viele Textdokumente, die in unstrukturierter Form vorliegen und sich nicht analysieren lassen. Als SAP Partner bietet Neofonie das Text Mining Framework TXTWerk im SAP App Center, mit dem Sie sich Textdokumente wie Social Media Daten, E-Mails, PDFs oder Web-Texte zunutze machen können. 

TXTWerk ist ein leichtgewichtiges Framework zur intelligenten Textanalyse, mit dem Sie vollautomatisiert Textdokumente in SAP erschließen – effizient und kostengünstig. Es ermöglicht Ihnen eine automatisierte Auswertung von deutschen oder englischen Texten in SAP und liefert Ihnen wertvolle Informationen für tiefgreifende Analysen. 

TXTWerk reichert dazu automatisiert Texte mit extrahierten Metadaten (Schlagworte oder Named Entity Recognition für Personen, Orte, Organisationen, Zeiten u.a.) und Zusatzinformationen (Anreicherung durch Wissensbasen wie Ontologien, Taxonomien) an. Durch Klassifikation und weitere semantische Anreicherungen (Subjektivitätsanalyse, Zitaterkennung, Koreferenzanalyse) lassen sich diese anschließend für die weitere betriebliche Wertschöpfung nutzen.

Einsatzmöglichkeiten von TXTWerk

Entitätenerkennung

Aus Buchstaben wird Bedeutung. TXTWerk kann Entitäten wie Personen, Orte, Organisationen, Jobtitle usw. aus Ihren Texten extrahieren.

Kontexterkennung mit Wissensgraphen

Der Kontext zu externen Quellen über Wissensgraphen, wie z.B. Wikidata führt zu mehr Informationen und einer automatisierten Zuordnung.

Sentimentanalyse

Mithilfe von Sentimentanalyse erheben Algorithmen ein Stimmungsbild von Nutzern oder Kunden.

Datumserkennung

Sind in Ihrem Text Zeitbezüge, so erkennt TXTWerk sie und gibt den absoluten Zeitpunkt an.

Relevanzbewertung der Informationen

Gefundene Informationen, wie auch die Entitäten, erhalten einen Relevanzwert, wodurch Wichtiges und Unwichtiges unterschieden werden kann.

Klassifizierung in Kategorien

TXTWerk klassifiziert automatisch Ihren Content in verschiedene Kategorien wie Politik, Wirtschaft, Auto & Technik, Internet, Kultur, Politik, Reisen, Vermischtes, Wissenschaft.

Ihr Vorteil

TXTWerk liefert detaillierte Informationen auf Basis eines einzelnen Textdokuments. Ohne vorherige Konfiguration erhalten Sie Angaben zu enthaltenen Personen, Datumsangaben, Schlüsselwörtern, Orten, Organisationen, Events und klassifiziert die Texte in vorgegebene Kategorien ein. In Kombination mit SAP HANA lassen sich anschließend, auf Basis von mehreren Dokumenten, Clusterungen vornehmen und verwandte Dokumente in SAP finden und vergleichen.

Informationen, die Sie brauchen

Jede Abteilung und Unternehmen hat verschiedene Ansprüche. Deshalb lässt sich TXTWerk an Ihre individuellen Bedürfnisse anpassen. Sowohl die Anbindung an zusätzliche Bibliotheken und Wissensdatenbanken, als auch das Anlegen von spezifischen Kategorien, oder das Anlegen eigener Lexikas – Neofonie nimmt als zertifizierter SAP Partner für Sie individuelle Konfigurationen vor.

Lars Märker

Consultant

+ 49 30 24627-319

lars.maerker@neofonie.de

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.

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.

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 mittels Statistik Trends und Häufigkeiten ermittelt werden.

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