Elektroniknet Logo

Unternehmensinfos richtig verknüpfen

Datensilos aufbrechen


Fortsetzung des Artikels von Teil 1

Vorsprung durch künstliche Intelligenz

Eine Insight-Engine basiert zwar auf Suchtechnologien, ist aber zu weitaus mehr fähig als herkömmliche Suchmaschinen. Um konkrete und akkurate Antworten auf Fragestellungen geben zu können, nutzen sie Teilbereiche der künstlichen Intelligenz. Natural-Language-Processing (NLP), Natural-Language-Question-Answering (NLQA) sowie Machine- und Deep Learning ermöglichen es dem System, die menschliche Sprache zu verstehen, relevante Informationen zu extrahieren und das Unternehmenswissen zu bündeln.

Dadurch sind diese Lösungen imstande, nicht nur Dokumente zu liefern, die den Suchbegriff enthalten, sondern die entsprechenden Ergebnisse mit weiteren Informationen anzureichern – semantisch aufbereitet und im Kontext des Fragenden interpretiert. Das bedeutet, dass sämtliche zur Verfügung gestellten Informationen kontextspezifisch für den Anwender, Fachbereich und im Rahmen der individuellen Zugriffsrechte aufbereitet werden.

Mindbreeze
Alles im Blick mit der 360-Grad-Sicht
© Mindbreeze

Eine Reihe an unterschiedlichen Methoden erleichtern das Verständnis sowie die Interpretation von unstrukturiertem Text. Das bezieht sich sowohl auf die Abfrage selbst als auch auf die Inhalte der Daten. NLP-Deep-Learning-Modelle erlauben der Insight-Engine beispielsweise, Personen, Einrichtungen, Standorte oder auch Zeiträume in den unterschiedlichsten Sprachen zu identifizieren und so adäquate Antworten auf Fragen mit „wo“, „wer“, „was“, „wann“ oder „wie“ zu geben. Mittels Deep-Learning-Algorithmen erfolgt zudem eine linguistische Interpretation, damit die eigentliche Bedeutung des Inhalts ermittelt und die Such­ergebnisse darauf abgestimmt werden können. Des Weiteren dienen Taxonomien, Ontologien und Unternehmenskataloge als Grundlage, um die Wissensbasis für das System zu erweitern. Dadurch können auch spezifische Informationen wie Projekt-IDs, Bauteilnummern oder ­individuelle Kategorien identifiziert und ex­tra­hiert werden.

So ist die Insight-Engine in der Lage, aus den unterschiedlichen Daten konkrete Antworten zu generieren, wobei sich die Insight-Engine bei jeder Aktion, die sie ausführt, weiterentwickelt. Sie lernt also kontinuierlich dazu – Stichwort: Deep Learning. Auch von den Anwendern lernt die Insight-Engine. Suchabfragen werden fortlaufend auf Intention und auf die Interaktionen mit Treffern analysiert. So wird eine Relevanz der Treffer für jeden Anwender berechnet. Dadurch erhält jeder Nutzer eine individuell auf ihn abgestimmte 360-Grad-Sicht, die außerdem seine persönlichen Zugriffsrechte sowie seine Rolle im Unternehmen oder in der Abteilung berücksichtigt.


  1. Datensilos aufbrechen
  2. Vorsprung durch künstliche Intelligenz
  3. Einbindung ins Unternehmen

Verwandte Artikel

Mindbreeze GmbH