Wissensentdeckung

Strukturierung der Daten, damit die wichtigsten Informationen in einem benutzerfreundlichen Format extrahiert werden können.
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Stellen Sie sich vor, Sie sitzen auf Unmengen von Daten, die jeden Tag verarbeitet werden müssen, um verstanden werden zu können. Diese Daten werden aus einer Vielzahl von Quellen bezogen. Viele davon sind Dokumente, aber es gibt auch E-Mails, Sprachaufnahmen im mp3-Format, textbasierte Nachrichtenclips, Radio-Interviews, Websites, Dokumentationen Dritter im PDF-Format, gescannte Bilder und Texte oder Videos.

Oder Sie erhalten wichtige Finanzinformationen von einer Vielzahl von Banken, Fonds und Finanzinstituten, von denen Sie nur die wichtigsten Informationen wie Namen von Personen und Namen von Institutionen, Wechselkurse zwischen ein paar Währungen zusammenstellen können.

Wissensmodellierungs- und Entdeckungs-Tool

Das Wissensmodellierungs- und Entdeckungs-Tool von Pangeanic ist da, um genau das für Sie zu tun. Egal welche Quelle – wir wandeln sie in einen Text um, sodass sie verarbeitet werden kann. Durch eine Reihe von NLP-Techniken werden wir die Daten so strukturieren, dass wichtige Informationen in einem benutzerfreundlichen Format für Sie extrahiert werden können. Dies kann eine Liste von Aktionen oder Personen sein, die bestimmte Tätigkeiten ausführen, Schlüsselwörter, Mengen, die aus Tabellen in verschiedenen Formen extrahiert wurden, Schlüsselsätze oder eine ganze Markierung des Materials, so dass in Zukunft jede Art von verwertbaren Erkenntnissen gewonnen werden kann.

Wissensentdeckung darf nicht mit e-Discovery verwechselt werden, da sie nicht nur Informationen aus Text aus einer bestimmten Liste von Schlüsselwörtern extrahiert und somit die Quelle intakt lässt. Durch die Wissensentdeckung wird dem Quelltext eine Struktur verliehen, so dass die Methoden des maschinellen Lernens und der maschinellen Datensammlung für jede Art der strukturierten Informationsbeschaffung zu einem späteren Zeitpunkt angewendet werden können. Sie unterscheidet sich von der Zusammenfassung, weil sie nicht beabsichtigt, eine abstrakte Darstellung der Bedeutung für die schnelle Verarbeitung durch den Menschen zu erstellen (dies könnte eine endgültige Verwendung der Wissensentdeckung sein).

Sie wendet das Wissen auf die Quelle an, so dass viele Arten von Aktionen durchgeführt und verschiedene Arten von Verwendungen daraus abgeleitet werden können.

Typische Anwendungsfälle des Wissensmodellierungs- und Entdeckungs-Tools

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Erstellung von csv / Tabellenkalkulationen mit Finanzdaten von Zentralbanken und Finanzinstituten für Währungsprognosen.

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Erstellung eines zusammenfassenden Berichts zu einem Thema, der Daten aus mehreren Quellen extrahiert

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Etikettieren von Big Data mit typischen NLP-Tags für maschinelles Lernen

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Extrahieren von Namen, Orten und Handlungen aus einer Reihe von Fernsehsendungen, Internetvideos oder Radiointerviews, wobei zunächst Sprache zu Text verwendet wird

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Ermittlung der Stimmung in sozialen Medien und Kennzeichnung jedes Tweets oder Kommentars als positiv oder negativ

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Automatisches Klassifizieren von Dokumenten nach einer vordefinierten Domäne und Erstellen einer Kurzübersicht

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