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TopicZoom Themengalerie: Analyse von Wikipediaseiten zu Pharmafirmen
Automatische Sortierung von medizinischen Texten nach Fachgebieten, Krankheiten, Medikamenten und anderen Gesundheitsthemen
Verfolgen Sie die Entwicklung von Themen z.B. in News-Feeds oder anderen zeitlich geordneten Textsammlungen
Erkennen Sie in großen Textsammlungen sensible Themen wie z.B. Waffen, Kriminalität, Krankheiten oder Skandale
Erkennen Sie die Interessen von Usern anhand der gelesenen Texte oder Produktbeschreibungen und finden passende Produkte
Erstellen Sie zu Ihren Texten (z.B. Nachrichten, Produktbeschreibungen, Fragen etc.) automatisiert eine Tagcloud zur Navigation.
Anhand der thematischen Fingerabdrücke können zwei oder mehrere Dokumente zum selben Thema verglichen werden und die verschiedenen thematischen Betrachtungspunkte visualisiert werden
Verwenden Sie den Thematischen Fingerprint als Vektor (22 - 1mio Dimensionen) für die weiterverarbeitung mit Artificial Intelligence Verfahren.
Herr Harder verantwortet die Themen Operations, Strategie, Partnering und Recht. Er ist Lehrbeauftragter an der TU München, Mitglied im Hauptvorstand des Bitkom und Partner bei HARDER Rechtsanwälte.
Dr. Brunner betreut unsere Kunden und konzeptioniert die Einsatzszenarien. Er hat die TopicZoom-Technologien im Rahmen seiner Promotion maßgeblich mitentwickelt.
Prof. Schulz ist Chef-Architekt der TopicZoom Ontologie und der Lokalen Grammatiken. Er ist Professor am Centrum für Informations- und Sprachverarbeitung der LMU München.
Dr. Ringlstetter ist Mitgründer der Firma.
Bernhard Gölitz ist im Bereich Marketing für TopicZoom tätig.
Automatische Sortierung von medizinischen Texten nach Fachgebieten, Krankheiten, Medikamenten und anderen Gesundheitsthemen
Die thematische Suche, bei welcher übereinstimmende Themen zwischen Anfragen und Antworten die Grundlage für die Ermittlung von Antwortlisten darstellt, ist eine interessante Alternative zu üblichen keywordbasierten Suchverfahren. Hervorzuheben ist, dass bei dieser Art der Suche Read more…
Die folgenden Grafiken zeigen verschiede Analysen von Artikeln der Wikipedia zu 14 deutschen Städten (Download der Artikel am 1.5.2020). Nach einer automatischen Verschlagwortung der Städte-Artikel mit der TopicZoom Engine wurden für drei Beispiellisten von Themen Read more…
Künstliche Intelligenz, KI, Artificial Intelligence oder AI ist eines der Schlagwörter, die im Zusammenhang mit der Digitalisierung unterschiedlicher Bereiche immer wieder genannt wird. Leider bleibt oft unklar, worin diese “Intelligenz” denn eigentlich besteht. In dieser Read more…
Am 1. und 2. April 2020 treffen sich im STATION Berlin zum Big-Data.AI Summit führende Daten- und KI-Experten. Gemeinsam mit der hub.berlin, tauchen 10.000 Teilnehmer die in die Tiefen der Big Data- und KI-Revolution ein. Read more…
Neben den drei im anderen Post vorgestellten Clients bzw. Stubs, hier eine ganz einfache Version eines Python Clients für die API. import requests params = (('lang', 'de'),) data = ' Angela Merkel ist Deutsche Bundeskanzlerin' Read more…
Die Antwort auf einen Request gegen die TopicZoom WebTags API erfolgt in XML in UTF-8. Das Root-Tag des XML Tokens ist ein TZTopicSet. Das TZTopicSet enthält mehrere Attribute: den TopicZoom XML Namespace (default) date: Das Read more…
Mittels der TopicZoom WebTags API können Sie zu einem beliebigen deutschsprachigen Text automatisiert thematische Schlagwörter (Tags) erzeugen. Einen Eindruck davon können Sie sich in der HTML Version der TopicZoom WebTags besorgen. Auf dieser Seite finden Read more…
Die TopicZoom Technologie erlaubt es, allein mit der Angabe eines Themas nach allen Artikeln einer Kollektion zu suchen, die Inhalte zu diesem Thema enthalten. Um diese Funktionalität für potentielle Kunden greifbar und verständlich zu machen, Read more…