Künstliche Intelligenz für Nachrichten- und Medienbranche
Um die Datenflut in der Nachrichten- und Medienbranche zu bewältigen, schaffen KI-gesteuerte Systeme Abhilfe. ontolux liefert hierfür die passenden Methoden und Technologien.
Was wir tun
Bereit für die Automatisierung!
Zur Entlastung von Redakteuren und erfolgreicher Prozessautomatisierung gilt es, redaktionelle Textdaten wirklich zu verstehen. ontolux nutzt Text-Mining-Methoden, um semantische Zusammenhänge innerhalb von und zwischen Texten sichtbar zu machen. Von einer initialen Erschließung Ihrer Medien bis hin zu einer tiefergehenden Analyse, die in individuellen Software-Lösungen resultiert, unterstützt ontolux die redaktionelle Arbeit.
Leistung
Medienerschließung
Unser NLP-Framework TXTWerk sowie der Einsatz von Large Language Modellen ermöglicht es textuelle Medien schnell auf ihren semantischen Gehalt zu untersuchen: Welchem Ressort lässt sich ein Text zuordnen? Welche Schlüsselbegriffe charakterisieren ihn? Auf welche Themen bezieht er sich? Wir liefern automatisiert die Antworten. Eine solche initiale Medienerschließung legt die Grundlage für ein tiefergehendes semantisches Verständnis über eine Vielzahl von Textquellen.
Identifikation von Schlüsselwörtern
Named Entity Recognition & Entity Linking
Klassifikation
Leistung
Medienanalyse
Aufbauend auf einer initialen Medienerschließung analysieren wir Ihre Textdaten im Detail und erstellen daraus spezifisch angepasste Anwendungen für ein effizienteres redaktionelles Themen-Management. Wir erstellen für Sie z.B.:
Automatische Themenseiten
Intelligente Suche in Archiven und Mediatheken
Kuration von Nachrichtenströmen
Individuelle Empfehlungssysteme
Wie wir vorgehen
Gemeinsam Lösungen finden
Aus Ideen, werden in kürzester Zeit greifbare Lösungen, die Sie kostengünstig auf den Prüfstand stellen können.
Überzeugen Sie sich selbst
Unsere Medienprojekte
G+J Digital Products
Für die Erstellung einer Content Curation Engine des Gruner+Jahr Verlages werden Texte aus 1.500 Web-Datenquellen für Redakteure aufbereitet, Informationen extrahiert und nach ausgewählten Kriterien herausgefiltert und bewertet.
Entitätenerkennung
Klassifizierung der Mediathek
Optimierte Suche und Empfehlungssystem
PMG
Alle Texte in der PMG Pressedatenbank werden semantisch analysiert, klassifiziert, angereichert und indexiert, um die Suchfunktion auf dem Portal zu optimieren.
Indexierung und Anreicherung
Semantische Analyse
Optimierte Portal-Suche
nachrichten.de
Für nachrichten.de setzen wir unsere eigens entwickelte Crawler-Technologie ein, Verschlagworten und Clustern aus verschiedenen Medienquelle die relevantesten Nachrichten nach Themenbereichen.
Text-Klassifikation
Semantische Verschlagwortung
Crawling
News-Stream 3.0
Im Projekt »News-Stream 3.0« entstanden Recherchetools, die große Datenmengen aus Videos, sozialen Netzwerken, Blogs und Archiven bündeln und Redakteuren gezielt die wichtigsten Informationen bereitstellten.
Entitätenerkennung
Klassifizierung der Mediathek
Optimierte Suche und Empfehlungssystem
Focus Online
Nachrichten lokal auf einer Plattform – mit Focus Online Lokal werden täglich mehrere hundert Nachrichten maschinell extrahiert und semantisch aufbereitet.
Anbindung heterogener Datenquellen
Semantische Aufbereitung
Text-Klassifikation
Weser Kurier
Der Weser Kurier setzt das NLP-Framework TXTWerk von ontolux zur Verbesserung der Entitätenerkennung sowie zur automatischen Erstellung von Themenseiten ein. TXTWerk wurde hierfür durch spezifische Entitäten des Weser Kuriers ergänzt.
Entitätenerkennung
TXTWerk
Automatisierte Themenseiten
Kontakt
Ihr Einstieg in den Zukunftsmarkt
Gemeinsam finden wir Einstiegsmöglichkeiten auch für Sie. Oder haben Sie schon ein spezifisches Vorhaben im Sinn?
Diskutieren Sie Ihre Ideen gerne mit uns!
