Machen Sie sich Texte zu Nutze
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.
Anwendungsgebiete der Textanalyse
Erstellung von Themenseiten
Text Mining analysiert und bündelt alle wichtigen Daten, sodass Sie alle Inhalte mit wenig Aufwand zentral bündeln und thematisch beisammen haben. Ihre Nutzer finden somit alle wichtigen Informationen vor.
Trendanalysen
Erkennen Sie rechtzeitig Trends. Mit Text Mining lassen sich große Daten- und Textmengen auswerten, um so einen Überblick über die wichtigsten Themen zu erhalten und schnell Entwicklungen erkennen zu können.
Produktkataloge
Erstellen Sie mithilfe von KI-basierter Textanalyse automatische Produkttexte, die stets die aktuellen Produktbeschreibungen beinhalten und Ihre Kunden zum Kauf anregen.
Marktrecherche & SEO-Optimierung
Text Mining können Sie auch für SEO-Optimierung verwenden, um zu sehen, welche Keywords Ihre Mitbewerber 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
Reichern Sie Ihre Suchergebnisse mit weiteren relevanten Texten oder anderen Medien wie Bildern oder Audio an.
Reputations-
management
Seien Sie einen Schritt Ihren Kunden voraus und empfehlen Sie Ihnen Produkte, die ihnen ebenfalls gefallen könnten.
Auswertung von Textmengen
Erkennen Sie wiederkehrende Anfragen und steuern Sie effizient und automatisiert die passenden Antworten. Entlasten Sie Ihren Support-Bereich.
Textanalyse in der Cloud
Der größte Teil der Daten liegt in unstrukturierter Form vor und zum beträchtlichen Teil handelt es sich hierbei um Texte, zum Beispiel in Form von Artikeln, Dokumenten, E-Mails, Websites, Befragungen, Studien oder Beiträgen. 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.
Text Mining Tool zum Erschließen von Texten
Mit der TXTWerk 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.
“Mithilfe unseres interdisziplinären Teams sind wir heute schon zukunftsweisend aufgestellt, lokale Nachrichten in großer Bandbreite auf einer Plattform gebündelt, tagesaktuell verfügbar zu machen.”
Daniel Steil
Chefredakteur FOCUS Online
Text Mining für Medien und Verlage
Medienunternehmen und Journalisten müssen aus einer Vielzahl an Nachrichtenquellen Informationen filtern, bewerten und auf unterschiedlichen Kanälen weiter verarbeiten. Es reicht heute nicht mehr, täglich die vorhandenen Publikationen und Quellen zu sichten und Inhalte manuell über Google zu suchen. Ein solches Vorgehen kostet viel Zeit, ist am Ende dennoch nicht vollständig und nicht ausreichend strukturiert. 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. Durch Text Mining Tools können Journalisten mit wenigen Klicks tausende Inhalte auf verschiedenen Kanälen thematisch bündeln und sich über Ereignisse informieren.
Text Mining im E-Commerce
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. Welche konkreten Einsatzmöglichkeiten gibt es für Künstliche Intelligenz im E-Commerce und wie können Textanalyse Werkzeuge genutzt werden?
Unsere Referenzen
bechtle.com
Gruner + Jahr
mr. nexnet Analyse
myToys
TUI Datenanalyse
Bezirksamt Berlin-Mitte
FOCUS Online Local
KGSt® Portal
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. Hierbei werden bisher unstrukturierte Daten für die maschinelle Verarbeitung aufbereitet und strukturiert.
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 mithilfe der Statistik Trends und Häufigkeiten ermittelt werden.
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