¿Para qué sirve la tecnología semántica?
Análisis semántico para medios sociales
Los medios sociales (Twitter, Facebook, Tuenti…) generan una cantidad de contenido que apenas empezamos a vislumbrar. Las tecnologías semánticas son el mejor medio y el más sencillo para escuchar y comprender lo que dice la gente, lo que gusta o disgusta, qué tendencias emergen en cada momento…
Análisis textual (Text Analytics) para inteligencia de negocio
La inteligencia de negocio es hoy más que el procesamiento de números. Hay información valiosa que se transmite en forma de texto (noticias, tweets, encuestas…) y la integración de su contenido con las fuentes numéricas tradicionales proporciona una visión distinta de la realidad. En el campo de redes sociales y CRM, se le conoce también como “Social CRM”.
Búsqueda semántica (Semantic Search)
La búsqueda basada en palabras claves (un match exacto entre la consulta del usuario y un conjunto de textos) ha demostrado tener límitaciones (por ejemplo, la búsqueda “fusiones entre empresas” nunca devolverá frases como “empresas fusionadas”). La Tecnología Semántica actual hace que las búsquedas sean más fáciles y efectivas para los usuarios finales con diferentes tipos de herramientas: buscadores mejorados semánticamente, asistentes virtuales, buscadores de caja única…
Publicidad basada en la Semántica (Semantic Advertising)
En la publicidad contextual actual en la Web, colocar el anuncio correcto en el contexto adecuado tiene un impacto económico claro. La semántica ayuda a los motores de publicidad contextual a identificar mejor qué página es relevante para un determinado anuncio. Por ejemplo: los sistemas actuales asociarían incorrectamente “agua mineral” (de Evian por ejemplo) con un texto como “hay un montón de minerales en las aguas del Pacífico Sur”; la semántica nos da la solución a estos problemas.
Análisis semántico de currículos (Parseo de CVs o CV Parsing)
El almacenamiento de currículos, por cientos de miles, es una práctica común en las grandes corporaciones y en las agencias de empleo. Sin embargo, almacenarlos tal y como los recibimos, como texto en crudo en diferentes formatos, hace que sean difíciles de explotar. El análisis de CVs consiste en convertir estos currículos en registros de base de datos para que puedan ser fácilmente explotados. La semántica hace posible la estructuración de un CV en un registro de base de datos.
Filtro semántico de spam y moderación de foros
A pesar de las fuertes inversiones en el filtrado de spam, todavía recibimos spam todos los días (en el correo, en foros, etc.) y, lo que es peor, perdemos mensajes relevantes clasificados incorrectamente como spam. Entender lo que dice un mensaje, más allá de la identificación de palabras clave, es una tarea para la Semántica.
Análisis de noticias (News Analytics) para Bolsa
Cada vez más medios se hacen eco del valor de las redes sociales para el análisis bursátil. La Tecnología Semántica actual analiza e interpreta el sentimiento, positivo o negativo, de tweets, comentarios en foros, notas de prensa, etc.
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