Semantik

Die Retresco-Semantik analysiert Inhalte jeder Art und erkennt darin die wichtigen Keywords und Themen. Somit werden aus unstrukturierten Texten strukturierte, maschinenlesbare Daten erstellt und Inhalte generiert, die für jedes Unternehmen digital verwertbar und wertvoll sind. Diese von uns entwickelte Semantik bildet die Basis für eine Vielzahl unserer Service-Leistungen.

Retresco-Semantik

Semantische Anreicherung

Bei der semantischen Anreicherung werden Überschriften, Teaser, Texte und Metadaten von Inhalten analysiert. Durch diese Analyse werden relevante Personen, Orte, Organisationen, Produkte, Ver-anstaltungen und allgemeine Schlagworte identifiziert.
Egal ob es sich um Text-, Audio-, Video- oder Office-Formate handelt – Retresco analysiert jeden Inhaltstyp aus jeder verfügbaren internen oder externen Contentquelle wie CMS, CRM, Intranet, Internet u.v.m.


 


Automatisches Verschlagworten (Tagging): 

Mit der Retresco-Semantik identifizieren wir Personen, Geo-Informationen, Organisationen, Events, Produkte und allgemeine Schlagworte und machen somit Inhalte verwertbar.

Retresco-Semantik

In-Text-Links

In-Text-Links ermöglichen die automatische Verknüpfung von relevanten Themen. Basierend auf unserer semantischen Anreicherung werden Links automatisch in Ihren Inhalten markiert. Der Retresco-Relevanzalgorithmus berücksichtigt dabei auch SEO-Richtlinien und gibt Ihrer Redaktion Eingriffsmöglichkeiten.


 


Automatisierte Content-Verlinkung:  

Die relevanten Themen Ihrer Inhalte werden automatisch untereinander verlinkt.

SEO-Effekt:  

Durch die interne Verlinkung Ihrer Inhalte steigern Sie die Sichtbarkeit und Relevanz Ihrer Themen in Suchmaschinen.

Redaktionelle Kontrolle:  

Innerhalb des TMS können Sie steuern, ob die Verlinkung auf die Themenseiten, Artikel oder externe Links führt.

Retresco-Semantik

Klassifikation

Die Klassifikation ermöglicht die automatische Zuordnung von Inhalten zu passenden Themenwelten. Mithilfe der Retresco-Semantik können große Datenmengen analysiert werden, wobei der Klassifikator darin trainiert wird, welche Art von Texten zu welchen Themen passt. So werden Texte kontextbezogen bewertet und eingeordnet, Themen in richtige Zusammenhänge gesetzt und große Content-Mengen einheitlich archiviert.


 


Machine Learning: 

Basierend auf unseren Machine-Learning-Algorithmen können Inhalte automatisch verschiedenen Themen zugeordnet werden.

Prozessoptimierung: 

Die automatische Klassifikation ermöglicht die einheitliche Archivierung und mehrfache Verwertung von Inhalten.

Wissenserschließung: 

Die Klassifikation nutzt das Wissen einer Organisation und macht es für die Zukunft verwertbar.

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Melden Sie sich gerne bei uns unter:

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