コンテンツ・クリエーター

新聞|コンテンツ|放送|雑誌

新聞社、コンテンツ会社、放送局、雑誌社、コンテンツ制作者において、機械学習(ML)や人工知能(AI)をどのように活用していますか? 以下は、私たちのお客様が実践している方法です。

クレズ

コンテンツ推薦システム

読者の画面上のコンテンツに類似した記事やコンテンツをレコメンドし、高度なフィルタを使用してレコメンドを改善します。

ページビュー、サイト滞在時間、エンゲージメントの増加
ユーブル

ユーザーベースの推薦システム

ユーザーのプロファイルを構築し、関心のあるトピックやその他の消費指標を用いて、類似したユーザーにトレンドのコンテンツを提案する。

このようにパーソナライゼーションを高めることで、コンテンツ・レコメンデーションを向上させることができる。
海

要約 - 抽出と抽象化

テキストから分数(20%や30単語など)を抽出し、抽出要約を作成する。

抽出された情報とAIが生成したテキストで要約を作成し、あなたのスタイルを模倣できる抽象的な要約にリライトします。

***抽象的な要約は、いくつかの国のガイドラインに準拠できる生成的な作品を生み出すので、著作権の問題を回避することができる。
ト

翻訳

配信と読者を増やすために、コンテンツを他の言語に簡単に翻訳できます。
tt

トランスクリプション

聴覚障害者や音声なしで視聴している人のために、放送、ポッドキャスト、ビデオを書き起こします。
ガ

オーディオの生成

カスタム音声をトレーニングし、外出先で記事や要約を読むことができます。
すっ

検索(セマンティック検索)

より広範な文脈と関連する結果の想起のために、完全なテキストマッチングではなく、自然言語を理解する検索。エンティティやキーワードによる検索も可能です。
メック

モニター・エンティティとキーワード

ニュースやソーシャルメディアでのエンティティ抽出を使用して、企業、人、機関、場所、製品などに関する言及や集計統計を抽出し、エンティティ抽出やキーワード抽出を行います。この情報をコンテンツと一緒に表示
サー

センチメント分析

トピック、キーワード、エンティティのセンチメント分析を実行します。エンティティベースのセンチメントモデルで、エンティティに対するセンチメントを監視します。読者により多くのコンテキストを与える。
ic

情報分類

ニュース記事、文章、ソーシャルメディアへの投稿、視聴者の会話を、新聞のセクション別、業界別、トピック別、テーマ別(センチメントも含む)などの情報のカテゴリー別に分類します。ビジネスインテリジェンス(BI)ダッシュボード、高度な分析、または独自のカスタムフロントエンドをパワーアップし、カスタムAPIで簡単にデータを同期します。
アイ

情報抽出

トピック、エンティティ、キーワードに関する情報の正確なスニペットを抽出し、構造化された方法でデータベースに保存します。
ja日本語