Wir brauchen Wissen, keine Daten. Erster Schritt dazu: Ein Tool, das Texte sinnerfassend lesen kann und relevante Zusammenhänge erkennt. Gemeinsam mit Prof. Dr. Gerald Petz und seinem Team realisierten wir das Projekt “Named Entity Linking”, welches die automatisierte Textanalyse auf eine neue Ebene hebt. Schon seit Jahren arbeiten wir erfolgreich und gerne mit der Fachhochschule Steyr, Digital Business – Fakultät für Management, zusammen.

Dieses Forschungsprojekt befasste sich mit der semantisch korrekten Verlinkungen von Texten zu einer Wissensbasis. Für viele Aufgaben im Bereich der Textverarbeitung ist die Erkennung von Entitäten ein wichtiger Ausgangspunkt. Unter „Named Entity Recognition“ versteht man Verfahren, die die Begriffe eines Textes bestimmten Klassen zuordnen. In vielen Anwendungsszenarien ist aber darüber hinaus nicht nur von Interesse, welche Arten von Entitäten in einem Text vorkommen, sondern wie die Entitäten semantisch verknüpft werden können („Named Entity Linking“). Die Aufgabe von Named Entity Linking ist es, Begriffe in einem Text richtig zu einer bestehenden Knowledge-Base zu verknüpfen.

Meist wird zur Verlinkung von Entitäten die Knowlege-Base Wikipedia verwendet. Obwohl Wikipedia über Millionen von Artikeln verfügt, ist sie für speziellere Domänen und Kontexte nicht ausreichend. Ziel des Projektes war es daher, ein lernendes Named Entity Linking System zu entwickeln. Dieses intelligente Named Entity Linking System bezieht verschiedene Wissensbasen ein und lernt über das Anwenderfeedback mit.

Wir freuen uns, dass Tomo diese Forschungsergebnisse perfekt verwerten kann, als genauestes und schnellstes Textanalyse-Tool im deutschsprachigen Raum! Mehr auch hier auf der Website der FH OÖ Studienbetriebs GmbH

Gerald Petz

Prof. Dr. Gerald Petz, Studiengangsleiter des Studiengangs “Marketing und Electronic Business