Angebot
Inhaltsanalyse & Themen-Monitoring
Große Textmengen strukturieren, auswerten und für Entscheidungen nutzbar machen.
Wenn Inhalte schneller wachsen als Strukturen
Täglich entstehen tausende neue Inhalte: Artikel, Pressemitteilungen, Fachpublikationen, Produktmeldungen oder Social-Media-Beiträge. Wer damit arbeiten will – sei es zur Beobachtung von Entwicklungen, für redaktionelle Prozesse oder zur Erkennung kritischer Signale – braucht Systeme, die aus dieser Vielfalt Muster ableiten und relevante Informationen verdichten können.
Ontolux entwickelt Lösungen zur automatisierten Analyse großer Textmengen. Ziel ist nicht nur die Auswertung einzelner Quellen, sondern das Zusammenführen, Strukturieren und dynamische Aufbereiten vielfältiger Inhalte – auf Basis nachvollziehbarer Logik, domänenspezifischem Wissen und technischer Skalierbarkeit.
Herausforderung & Bedarf
Inhalte liegen häufig verteilt über viele Quellen und Formate vor – manuelle Sichtung ist bei wachsender Datenmenge nicht mehr wirtschaftlich. Gleichzeitig ist Relevanz stark kontextabhängig: Was wichtig ist, hängt vom Thema, dem Zeitpunkt oder den beteiligten Akteuren ab. Erkenntnisse müssen zudem oft in bestehende Systeme integriert werden – sei es für Reports, redaktionelle Entscheidungen oder automatisierte Workflows.
Typische Anforderungen:
- Hohe Datenvolumen effizient verarbeiten
- Relevante Inhalte kontextualisieren und verdichten
- Ergebnisse systematisch verfügbar machen (z. B. über Dashboards oder APIs)
Unser Lösungsansatz
Strukturierte Analyse mit KI-gestützter Auswertung
Unsere Systeme gehen über das reine Keyword-Matching hinaus. Sie erkennen Zusammenhänge, ähnliche Themen und inhaltliche Entwicklungen. Dabei kommen verschiedene KI-Methoden zum Einsatz – etwa beim Topic-Modelling, bei der semantischen Ähnlichkeitsbewertung oder zur Erkennung von Anomalien in großen Textmengen. Sprachmodelle und klassifizierende KI-Komponenten ergänzen regelbasierte Ansätze und ermöglichen eine flexible Anpassung an unterschiedliche Domänen.
Typische Anwendungsmöglichkeiten:
- Thematisch verwandte Artikel automatisch erkennen
- Clusterbildung nach Akteur:innen, Regionen oder Themenfeldern
- Alerting bei Anomalien, Stimmungswechseln oder Häufungen
- Integration in redaktionelle Planung, Marktanalyse oder Risikomanagement
Technischer Rahmen & Integration
Die technische Umsetzung basiert auf einer pipeline-orientierten Verarbeitung unstrukturierter Inhalte. Vektorbasierte Ähnlichkeitsanalysen, regelgestützte Kategorisierung und modellbasiertes Topic-Modelling werden kombiniert, um Skalierbarkeit mit domänenspezifischer Tiefe zu verbinden. Die Systeme laufen in Cloud- oder On-Premise-Umgebungen und lassen sich per API flexibel integrieren – etwa in Portale, Redaktionssysteme oder Monitoring-Dashboards.
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