ArgumenText ist ein EXIST-gefördertes Spin-off der Technischen Universität Darmstadt. Mittels weltweit führender, KI-gestützer Algorithmen können wir 2000-mal schneller als der Mensch Kerninformationen aus unterschiedlichsten Texten filtern und zusammenfassen. So lassen sich unstrukturierte unternehmensinterne oder externe Datenbestände nutzen, um Entscheidungen schneller und mit einer reichhaltigeren Datengrundlage zu treffen.

Durch Sprachadaption können wir unsere aktuellen Methoden auf andere Sprachen adaptieren. Die daraus resultierende Software kann in Echtzeit Argumente aus dynamischen Textquellen wie Customer Feedback- oder Nachrichtenströmen sowie sozialen Netzwerken gewinnen. Mittels weiterführender Algorithmen können die gefundenen Argumente nach Themen geclustert werden. Über diese flexiblen Lösungskompenten lassen sich vielfältige Use Cases abdecken.

Projektziele

Infographic Argument Mining

Argument Mining

Wir verfügen über neuartige Deep Learning Methoden, um Argumente aus heterogenen Webquellen und Textströmen wie bspw. sozialen Netzwerken und Online Nachrichtenportalen zu gewinnen. Unser Ansatz ermöglicht eine schnelle Anpassung an neue Anwendungsfälle und Argumentermittlung in diversen Domänen.

Sprachadaption

Unsere Argument Mining Methoden sind darauf optimiert, Argumente in verschiedenen Sprachen finden können. Unsere Technologie arbeitet mit den aktuellsten multilingualen Repräsentationen – dies erlaubt uns einen optimalen Nutzen aus Trainingsressourcen zu ziehen, um ein Model, welches mit einer bestimmten Sprache trainiert wurde, auf viele andere Sprachen anzuwenden.

Infographic Language Adaption
Infographic Argument Aggregation

Aggregation von Argumenten

Um einen schnellen, verständlichen Überblick über themenrelevante Argumente zu ermöglichen, haben wir Clustering-Methoden entwickelt, die ähnliche Pro- und Kontraargumente verschiedener Quellen gruppieren. Diese Technologie erlaubt eine intuitive Exploration der relevantesten Oberthemen zu einem beliebigen Suchbegriff.

Echtzeitanalysen

Aus Textströmen, wie Nachrichten oder sozialen Netzwerken können wir aktuelle, wiederkehrende Argumente finden. Mittels unserer skalierbaren Infrastruktur, die durchgehend Millionen von Quellen in Echtzeit nach den aktuellsten Argumenten durchsucht, können wir die neusten Trends feststellen.

Infographic Realtime Analytics
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Use Cases

Unsere Technologie ermöglicht es das Potenzial von unstrukturierten Daten freizusetzen und ihre ungenutzten Vorzüge in die Entscheidungsfindungsprozesse diverser Anwendungsszenarien zu integrieren:
1

Intelligente Kundenfeedback-Analyse

Weltweit definieren Opinion Mining und Stimmungsanalysen Feedbackanalysen für Unternehmen neu. Nichtsdestotrotz können auch aktuelle Ansätze zur automatischen Extraktion von Feedback aus sozialen Medien oder anderen öffentlichen Kommunikationskanälen lediglich aufzeigen, was Personen an einem bestimmten Produkt, Unternehmen oder einer Marke gefällt oder nicht. Die Argumentextraktion geht einen bedeutenden Schritt weiter – sie spürt die Gründe auf, aus denen der Person das gezielte Produkt oder die Marke gefällt oder eben missfällt. Diese Information kann von enormem Nutzen für die Entscheidungsfindung im Marketing oder Management sein.

2

Trendthemen-Analyse

Das Potenzial aufkommender Technologien oder Produkte ist ein viel diskutiertes Thema im Netz. Solche Diskussionen können für Entscheidungsträger und Innovationsmanagement sehr nützlich sein, da sie diverse und begründete Meinungen zu neuen Produkten und Technologien liefern. Während eine einfache Recherche über Innovation dazu führen könnte, dass man sich durch irrelevante Werbetexte und eine Flut von Meinungsäußerungen kämpfen muss, legt Argument Mining die essentiellen Informationen für die Entdeckung vielversprechender Innovationen frei. Durch die Beobachtung von Argumenten zu gegebenen Produkten oder Technologien im Laufe der Zeit, ist ArgumenText in der Lage Änderungen und Trends der öffentlichen Wahrnehmungen ebendieser aufzudecken.

3

Neuartige Online-Recherche

Die Suche nach wohl begründeter Information zu (potenziell) kontroversen Themen im Netz wird oft durch eine große Anzahl an einfachen Meinungs- und Empfindungsausdrücken gebremst. Nichtsdestotrotz enthält das Netz auch genügend sinnvolle Argumente – sie sind in der schieren Masse vorhandener Information nur viel schwieriger zu finden. Argument Extraction schafft es nützliche Information zu jedem denkbaren Thema zu ermitteln.

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