Finden Sie sich sofort zurecht in grossen Daten- und Suchräumen! Nutzen Sie die Vorteile vorhandener domainspezifischer SKOS (Simple KnOwledge Systems) -basierte Thesauri zusammen mit Text-Mining Technologie, um bislang unbekannte, wertvolle Ergebnisse zu finden.
Semweb begleitet Sie schlank bei der Semantifizierung relevanter Teile Ihres Unternehmens. Insbesondere bei der Integration Ihrer Datenbanken/CMS/DMS/ERP-Systeme in einen schnellen semantischen Suchraum, bereichsspezifisch und -übergreifend.
Sowohl spezielle RDF (aber auch herkömmliche) Thesauri als auch Enzyklopädien wie DBPedia, oder auch spezielle wissenschaftliche Ontologien bereichern Ihr Informationssystem um bedeutende semantische Komponenten. Dabei entstehen neue Vorteile und Funktionalitäten wie:
- Facettierte Suchergebnisse
Damit Sie sich in Ihrem Daten-/Suchraum schnell zurecht finden, schränken Sie auf Mausklick den Ergebnisraum sukzessive ein, Facette nach Facette (eine Facette ist eine Suchperspektive oder auch Kategorie, wie “Wirtschaft” oder “wissenschaftlicher Artikel”).
- Eintippvorschläge (auto complete) mit Thesauri-Anbindung
Noch während Sie Ihren Suchbegriff eintippen – oder partiell eingetippt haben – erhalten Sie passende Vorschläge, die aus gewählten domainspezifischen oder domainübergreifenden Thesauri. Zusätzliche SKOS-Angaben zeigen Abstraktionen, Konkretisierungen, Synonyme Ihres Suchbegriffs als Empfehlung an und beschleunigen den Vorgang bereits vor der eigentlichen Suche.
- Automatische Sucherweiterung (query expansion)
Thesauri erlauben präzise Erweiterungen der Suche auf kontrollierte benachbarte Gebiete, indem vorhandene enzyklopädische Verknüpfungen nach dem SKOS-Modell verfolgt werden. Nicht nur Sprachvarianten eines Ergebnisses, sondern auch Ergebnisse über enzyklopädisch verbundene Nachbarbegriffe sind möglich.
- Ähnlichkeitssuche (more like this)
Sie haben ein Dokument gefunden und fragen sich nach weiteren ähnlichen Dokumenten aus Ihrem Suchraum? Ausgefeilte Text-Mining-Algorithmen ermitteln und ordnen weitere Ergebnisdokumente nach ihrer Ähnlichkeit zum Referenzdokument (Anwendungsgebiete, z.B. Wettbewerbsbeobachtung oder wissenschaftliche Ergebnisse).
- Tagging (NER – automatical named entity recognition)
Terme aus Texten in einer natürlichen Sprache wie Deutsch oder Englisch werden nach vorangegangener Analyse mit einer Klassifizierung und Bedeutung versehen, mit dem Dokument indiziert; Ihr Informationsraum wird um einiges präziser und Suchvorgänge erhalten schneller treffendere Ergebnisse.
- Ratgebersysteme
Führen Sie Interessenten und Kunden durch gezielte Fragen und Beratung an die Lösung und die Vorteile Ihres Angebots heran: Ein Ratgebersystem kann mit der Chatbot-Technologie – ergänzt um semantische Technologien – die ideale Lösung sein, durch die Ihre Kunden automatisch zum Ziel kommen und Zeit sparen.
Die Herausforderung, rasant wachsende Datenmengen zu beherrschen und eigene Daten im Linked-Data-Vorhaben gemeinschaftlich und neben den Daten anderer Institutionen passend zur Verfügung zu stellen, ist komplex und bedarf geeigneter Strategien. Ich kann Sie darin unterstützen, die passende Strategie zu finden und begleite Sie durch alle Stufen der Realisierung / Erweiterung / Semantifizierung / Veröffentlichung von OGD-Daten sowie – wenn erwünscht – bei der Errichtung von SPARQL-Endpoints (öffentliche Zugangspunkte auf Ihre RDF Daten).
Dokumente schnell erstellen, finden und archivieren ist heutzutage eine anerkannte Optimierung im Firmenprozess. Das Document Life Cycle garantiert sowohl die Aufrechterhaltung Ihres Informationsbestandes, als auch dessen Archivierung über den rechtsverbindlichen Zeitraum.
Semweb begleitet Sie durch die Elektronifizierung Ihrer Dokumentenverwaltung. Dabei entstehen folgende Vorteile und Funktionen:
- Dokumente werden in Klassen unterteilt, gescannt, erkannt, indexiert, geordnet, repliziert, gesucht, gefunden, verändert und archiviert.
- Metadaten (das sind beschreibende Daten) zu jedem Dokument unterstützen beim Finden des Dokumentes.
- Semantifizierung der Metadaten und/oder des betroffenen Dokuments mit anschliessender Indexierung machen das Dokument über weitere Klassen/Kategorien erkennbar und auffindbar.
- Ähnliche Dokumente werden mit ausgefeilten Text-Mining Algorithmen auf Wunsch ermittelt (vgl. Ähnlichkeitssuche in
ONTOLOGY / THESAURUS MANAGEMENT ).
Semweb erwarb das spezialisierte Know-how aus der Zusammenarbeit mit Mandaten aus der Forschung, Dienstleistung und Industrie (z. B. HEG – Haute école de gestion, Genève, Kornhausbibliotheken Bern, Zürcher Kantonalbank). Neben dem angewandten, wissenschaftlichen Know-how im Bereich Semantic Web, bzw. Text Mining steht ein solider Background in industriereifen Realisierungen skalierbar zur Verfügung.