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Textanalyse aus der Cloud: Neofonie stellt Text Mining-API vor

Redaktion an 11. November 2014 - 12:33 in Software & App's
Neofonie stellt Text Mining-API vor

Neofonie stellt Text Mining-API vor

Roboterjournalismus, Medienbeobachtung und intelligente Suchfunktionen basieren häufig auf Textanalyse-Systemen. Die neue Schnittstelle von Neofonie ermöglicht es Entwicklern eigene Textanalyse-Anwendungen unkompliziert umzusetzen. Mit TXT Werk können beliebige Texte nach semantischen Gesichtspunkten analysiert und automatisch mit Schlagworten und Metadaten angereichert werden. Die Texte werden thematisch klassifiziert, Schlagworte werden automatisch extrahiert, Daten und Zeiträume sowie Namenserwähnungen von Orten, Personen und Organisationen (Named Entities) werden erkannt und mit URIs aus dem Freebase Knowledge Graph verlinkt. Entwickler sind mit Hilfe der sehr schlanken JSON Rest API in der Lage, in ihren Anwendungen unstrukturierte Texte anzureichern und in die Linked Open Data Welt zu vernetzen.

Eine der Stärken von TXT Werk liegt in der Auswertung deutscher Texte. Die überwiegende Mehrheit der bisher auf dem Markt befindlichen Textanalyse-Lösungen wurde auf Basis des Englischen entwickelt und dann für andere Sprachen angepasst. Neofonie hat seine Lösung von Anfang an für die ungleich kompliziertere deutsche Sprache entwickelt. Dennoch kann sich die Lösung auch für englischsprachige Analysen sehen lassen: Bei der von Microsoft und Google ausgeschriebenen internationalen ERD (Entity Recognition and Disambiguation) Challenge im Juni 2014 belegte das Entwickler-Team von Neofonie mit ihrer auf die englische Sprache angepasste Lösung weltweit den sechsten Platz.

Weitere Methoden, die Neofonie bereits erfolgreich in Kundenprojekten einsetzt, werden den Funktionsumfang der TXT Werk-API sukzessive erweitern. Dazu gehören unter anderem die semantische Anreicherung von Texten durch Sentimentanalyse oder das Extrahieren von direkter und indirekter Rede. Im Bereich Text Mining kombiniert Neofonie Verfahren des maschinellen Lernens unter anderem mit semantischen Verfahren und setzt bei der Informationsverarbeitung auf ein flexibles, hochperformantes und skalierbares Modul-Konzept, welches auch Raum für individuelle Anpassungen lässt.

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