Maschinelle Klassifizierung von Dokumenten

KI-basierte Verfahren zur automatischen Textanalyse haben in den vergangenen Jahren große Fortschritte erzielen können. Unser Online-Service verwendet moderne Methoden des maschinellen Lernens, um Texte und Dokumente automatisch in verschiedene Kategorien oder Themen einzuordnen.

Klassifizierung Bibliografischer Daten

Um Wissen einfacher für Studierende, Forscher und die breite Öffentlichkeit zugänglich machen zu können, setzen Bibliotheken detaillierte Systeme zur Kategorisierung der veröffentlichten Werke ein:

• Unser Klassifikationssystem unterscheidet mehr als 18.000 unterschiedliche Kategorien (Themen im Bereich der Mathematik, Geschichte, Wirtschaft, Recht, Medizin und weitere), z. B. mithilfe der Regensburger Verbundklassifikation oder der Basisklassifikation.
• Im Vergleich zur manuellen Annotation erlaubt eine automatische Klassifizierung Kosten einzusparen, insbesondere wenn Expertenwissen benötigt würde, um neu zu veröffentlichende Werke korrekt zu kategorisieren.

Unsere Klassifikationsmodelle wurden auf über 30 GB an Daten und Millionen von Beispielen trainiert, welche durch deutsche Bibliotheken öffentlich zur Verfügung gestellt werden.

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Testen Sie unseren Produktprototypen zur automatischen Klassifikation in bibliografische Kategoriensysteme:

Weitere Anwendungsszenarien

Neben Bibliotheken kann eine automatische Klassifizierung von Dokumenten in verschiedenen weiteren Anwendungsszenarien eingesetzt werden:

• Klassifizierung von Kundenfeedback, um z. B. automatisch auf häufig gestellte Fragen zu antworten, Kundenanliegen automatisch zu der passenden Abteilung im Unternehmen zu leiten (Verkauf, Rechnungslegung, Support), oder zum Überwachen der Kundenzufriedenheit
• Markieren und Organisieren von großen Dokumentensammlungen mit Labeln, z. B. bei der Bearbeitung von Rechtsangelegenheiten, bei polizeilichen Ermittlungen oder zur Bewertung von Angeboten für öffentliche Ausschreibungen