Case Study
Wie Lösungen von Retresco Millionen von redaktionellen Inhalten der DIZ zugänglich machen
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.
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.
DIZ Case Study
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Matthias Fertig