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Mittelrhein-Verlag setzt auf semantische Textmining-Software Find-IT von Canoo

Vorteile der Symbiose zwischen dem eigenen Tochterunternehmen Redweb und Kooperationspartner Canoo werden nun auch selbst genutzt
 

Der Mittelrhein-Verlag greift nun selbst auf die Software Find-IT seines Kooperations-
partners Canoo Engineering zurück.

Die Redaktion der Mittelrhein-Verlag GmbH, Mutter des Softwareentwicklers Redweb und Herausgeberin der Rhein-Zeitung, wird in Zukunft selbst die semantische Textmining-Software Find-IT der Canoo Engineering AG (Basel/Schweiz) nutzen. Zur letzten World Publishing Expo hatten die beiden Unternehmen eine strategische Kooperation geschlossen und Find-IT als optionale Erweiterung in Redweb integriert. Nun will der Mittelrhein-Verlag die Vorteile der Symbiose auch im eigenen Medienhaus nutzen.

Als nahtlos integriertes Zusatzmodul in Redweb ist Find-IT sofort nach der Installation einsatzbereit. Artikel sowie eingehende Agentur-
meldungen, E-Mails, Office-Dokumente und Bilder werden automatisch verschlagwortet und verortet. Relevante Artikel und Informationen sollen so effizienter zu finden, zu bearbeiten und zu publizieren sein. Zudem können eingehende Informationen automatisch Themen zugeordnet und so von Redaktion und Redaktionsleitung gezielt gefiltert bzw. verteilt werden, so Canoo. Redakteure könnten zudem Themen abonnieren und bei eingehenden Informationen zu diesen Themen automatisch benachrichtigt werden. Dies spare bei Recherche und Themenmanagement wertvolle Zeit. Auch der eigentliche Schreibprozess werde unterstützt: Redakteure erhielten relevante Kontextinformationen bereits während des Schreibens – noch bevor sie danach suchen.

Nach Meinung des Mittelrhein-Verlags ist die Verschlagwortung mittels Find-IT ungewöhnlich präzise, weil das semantische Modul den gesamten Kontext eines Textes inhaltlich analysiert und dadurch zum Beispiel auch die im Text gemeinte Bedeutung mehrdeutiger Begriffe erkennen und zudem feststellen kann, welche Begriffe für den Text inhaltlich zentral sind. Die Schlagwörter würden nach Typ klassifiziert (etwa nach Orten, Personen, Organisationen, Produkten und Konzepten) und automatisch mit den passenden Wikipedia-Inhalten verlinkt.

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