Case Study   

Wie Lösungen von Retresco Millionen von redaktionellen Inhalten der DIZ zugänglich machen

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Unser Auftraggeber, das Dokumentations- und Informationszentrum (DIZ) der Süddeutschen Zeitung und Südwestdeutschen Medienholding, ist ein Archivdienstleister und Contentvermarkter; bietet also Zugang zu den Inhalten der Verlagspublikationen und anderen Medien. Zur Arbeitserleichterung und effizienteren Archivierung kam hier unser Klassifikator zum Einsatz.

Case Study DIZ

Natural Language Understanding in Aktion

Die Herausforderung

Ziel war die Teilautomatisierung des Archivierungsprozesses mit der Möglichkeit der anschließenden manuellen Korrektur – die Arbeit des Lektorats bei DIZ wird also mithilfe der Retresco-Semantik maßgeblich effizienter gestaltet. Die im Backend funktionierenden Technologien der semantischen Anreicherung und des Klassifikators sind dabei im Frontend in einer übersichtlichen Matrix verwaltbar.

Die Lösung

Die automatische Klassifikation ermöglicht sowohl eine einheitliche Archivierung als auch eine mehrfache Verwertung von Inhalten. Durch das Machine Learning des Klassifikators werden desweiteren auch Aspekte erkannt, die nicht explizit im Text stehen, so wie das Themen-Dossier. Die Matrixoberfläche des Klassifikators gibt eine direkte Übersicht über die Themenabdeckung. Das bringt nicht nur Ordnung ins Archiv, sondern ermöglicht gleichzeitig eine mühelose Bestandsaufnahme und deckt dadurch potentielle Lücken auf einen Blick auf.

Die Technologie

Unabhängig von der Art der Inhalte analysiert die Retresco Semantik Überschriften, Teaser, Texte und Metadaten sämtlicher Dateien. Ein Algorithmus durchsucht dabei den Content auf bestimmte Schlüsselworte und identifiziert sogenannte Entitäten, das sind relevante Personen, Orte, Organisationen, Produkte, Veranstaltungen sowie allgemeine Schlagworte. Zusätzlich wird die Relevanz der einzelnen Entitäten für jedes Dokument berechnet.

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Aleksandar Petrovic

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