自動化および支援されたテキスト分類プロセスを使用して、正確で一貫性のある透過的な結果を取得します。
モデルによって生成されたルールベース、NLP、ML、およびファクト抽出を使用してコンテンツを処理し、情報を抽出して、正確で一貫した結果と自動化のしやすさを両立させます。
あらゆるコンテンツ管理、エンタープライズ検索、ワークフロー エンジン、またはビジネス アプリケーションからメタデータ値を分類して導出する
モデルまたは分類戦略を改善するための不整合、異常、および機会を特定する
説明可能な分類結果を取得することで、ルールとモデルを変更して精度を高めることができます
正確でわかりやすいメタデータを作成して、コンテンツの価値を解き放ちます。
出版社、情報提供者、およびメディア組織は、絶えず変化する消費者の期待と情報ニーズに対応する必要があります。ある組織が MarkLogic のセマフォをデジタル エコシステムに統合して、自動化された透過的で一貫性のあるコンテンツ分類プロセスを作成し、顧客とユーザーの検索と取得のエクスペリエンスを向上させた方法を学びます。
Semaphore Classification and Language Services は、ナレッジ モデル管理で管理されるセマンティック モデルに基づくルールとアルゴリズムを使用して、テキストベースのデータに関するメタデータ値を分類および導出します。
Semaphore の分類レビュー ツールを使用すると、サンプル コンテンツを使用して分類の品質を評価し、モデルまたは分類戦略を改良するための不一致、異常、および機会を特定できます。ドキュメントとコンセプトごとに分類結果を調べることで、ユーザーは分類ロジックが期待どおりに機能しているかどうかを評価し、コンセプトの過剰または不足を特定し、時間の経過とともに分類の品質がどのように変化するかを確認できます。
複雑なデータをすべて使用し、状況に応じた情報を提供してビジネスをサポートします。