アシスト付きの自動テキスト分類により、正確で一貫性のある透過的な結果が得られます。
モデル生成のルールベース/NLP(自然言語処理)/機械学習/ファクト抽出により、コンテンツを処理し、情報を抽出することで、「正確で一貫した結果」および「自動化がもたらす容易さ」という両方のメリットを享受できます。
あらゆるコンテンツ管理、エンタープライズサーチ、ワークフローエンジン、ビジネスアプリケーションからのメタデータ値を分類して生成します。
不整合、例外、機会を特定し、モデルや分類戦略を洗練できます。
説明可能な分類結果に基づいて、ルールとモデルを変更して精度を高めます。
正確な内容記述用メタデータを作成し、コンテンツの価値を引き出します。
出版社、情報プロバイダー、メディア企業は、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。ある企業では、MarkLogicのSemaphoreを自社のデジタルエコシステムに統合して、透過的で一貫性のある自動コンテンツ分類プロセスを構築し、顧客とユーザーの検索および情報取得を向上させました。その方法をご紹介します。
Semaphoreの分類&言語サービスは、ナレッジモデル管理が管理す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、テキストデータに関するメタデータ値を分類および生成します。
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質を評価し、不整合、例外、機会を特定することでモデルや分類戦略を改良できます。ドキュメントとコンセプトごとに分類結果を確認することで、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、コンセプトの過不足を特定し、時間の経過とともに分類の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、コンテキストに基づく情報を提供してビジネスをサポートします。