30.11.2015

Die Technologie von conceptSearching basiert auf dem weltweit führenden statistischen Modell für linguistische Analysen. Mit der semantischen Erweiterung von conceptSearching holen Unternehmen das Beste aus ihrer Enterprise-Suchlösung auf Basis der Google Search Appliance heraus. Durch die Partnerschaft entsteht im Bereich der semantischen Enterprise-Suche im DACH-Raum eine wichtige neue Kompetenzgemeinschaft.

Innovative und neue Projekte im Bereich Enterprise-Suche

“Mit conceptSearching gewinnen wir einen wichtigen Partner hinzu und können eine direkte Integration semantischer Bestandteile in die Google Search Appliance für unsere Kunden realisieren. Gemeinsam werden wir innovative und neue Projekte im Bereich Enterprise-Suche auf Basis der Google Search Appliance für unsere Kunden auf den Weg bringen.” sagt Pascal Reddig, Geschäftsführer der TWT Business Solutions.

Gesucht und gefunden: Neue Partner für High-End Business Lösung

Die Kombination aus Google Search Appliance und dem conceptClassifier von conceptSearching ermöglicht Nutzern eine optimierte Suche, die relevante und konkrete Ergebnisse ausliefert und Fragestellungen der User aktiv beantworten kann. Durch den Einsatz einer semantischen Suchlösung können Kontextinformation besser zugänglich und das Textverständnis erhöht werden. Dokumente werden automatisch klassifiziert. Vor allem bei komplexen Datenmengen und unstrukturierten Daten werden dadurch exaktere Suchergebnisse geliefert. Dies ist der Grundstein für ein fortgeschrittenes Informationsmanagement. Durch die Verknüpfung der GSA mit der Technologie conceptSearching erhalten Unternehmen eine hocheffektive und intelligente Suchlösung.

Über conceptSearching

ConceptSearching ist eines der führenden Unternehmen im Bereich semantischer Such-Technologie und Entwickler der Software conceptClassifier. Die Kerntechnologie von conceptSearching verwendet eine statistisch basierte, sprachunabhängig übergreifende Verarbeitungs-Engine conceptClassifier. Die Technologie bietet die Möglichkeit, Mehrwortbegriffe in inunstrukturiertem Text zu erkennen und richtig zu gewichten, sodass schnell und automatisch semantische Metadaten erstellt werden können und auf Basis von  definierten Taxonomien klassifiziert werden können.