Enrichissement sémantique automatisé

Tagger sémantiquement le contenu, efficacement

Les solutions de Nstein indexent et analysent les archives de texte, en identifiant les concepts clés, les personnes, catégories, contextes, sentiments et entités, et en imbriquant le contenu dans une couche de riches métadonnées sémantiques. Ce processus présente un double avantage direct : 1) Il libère les équipes informatique, éditoriale et documentaire de la tâche de tagging manuel du contenu. 2) En taggant les données de manière intelligente et conformément aux normes de meilleures pratiques, il améliore de manière importante l'optimisation du moteur de recherche, principalement piloté par des métadonnées solides.

En rendant le contenu largement plus trouvable à l'aide de ces métadonnées sémantiques nouvellement créées, la productivité est augmentée de même que la visibilité externe du contenu sur le Web. Une visibilité et une pertinence améliorées (permettant d'orienter et d'envoyer les utilisateurs vers le contenu approprié) augmentent l'attractivité du site Web et le temps passé par les utilisateurs sur une marque particulière.

ProQuest, l'un des agrégateurs d'informations les plus importants au monde, utilise Nstein pour tagger plus de 75 000 articles issus de 2 100 journaux. Un employé type pourrait traiter 10 journaux par jour, alors que la solution de Nstein permet d'automatiser le travail de 210 personnes, ce qui se traduit par des économies importantes.

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