Smart Semantics sind in den Programmiersprachen C++ und Java geschrieben und lassen sie sich einfach in bereits bestehende IT-Umgebungen integrieren. Folgende Komponenten bieten wir Ihnen zur Nutzung an:

• Smart Semantic Site-Classifier
  Der Site-Classifier erlaubt die maschinelle Klassifikation ganzer Dokumente wie z.B. Webseiten. Nach einer Trainingsphase sind auf diese Weise z.B. Projekt-, Mitarbeiter- oder Produktseiten automatisch als solche erkennbar und für die effizientere Suche nutzbar (z.B. „Zeige alle Seiten, die den Begriff X enthalten und als Produktseite klassifiziert wurden“).
• Smart Semantic Named-Entity-Recognizer
  Der Named-Entity-Recognizer identifiziert benannte Entitäten wie Personen, Organisationen, Orte und ermöglicht dadurch die Filterung von Dokumenten nach bestimmten Entitäten (z.B. „Zeige alle Seiten, die X und zusätzlich Personennamen enthalten“).
• Smart Semantic Clusterer
  Der Clusterer ist eine Komponente, die das Wortaufkommen in Dokumenten ermittelt und auf dieser Basis die statistische Ähnlichkeit von Dokumenten untereinander berechnet. Hilfreich ist diese Komponente z.B. bei der Vermeidung von Duplikaten.
• Smart Semantic Keyword-Extractor
  Der Keyword-Extractor ist eine Komponente, die statistisch signifikante Wörter aus Dokumenten extrahiert und diese z.B. für Tagclouds, für Wortvorschläge bei Suchanfragen oder als Zusatzinformationen in der Suchergebnisdarstellung bereitstellt.
• Smart Semantic Topic Modeler
  Der Topic Modeler ist eine Komponente, die statistisch signifikante Topics (in etwa Themen) auf Dokumentbeständen berechnet. Diese Komponente ist sehr hilfreich, um eine Benennung von Gruppen ähnlicher Dokumente oder die Kontextualisierung von Einzeldokumenten zu berechnen.

Weiterführende Informationen und Kontakt

Haben Sie Interesse an der Nutzung der Smart Semantics oder benötigen Sie weitere Informationen? Bitte sprechen Sie uns an. Wir freuen uns von Ihnen zu Hören oder zu Lesen.