Computer verarbeiten numerisch kodierte Daten mit hoher Schnelligkeit und in großen Mengen. Wie ist es allerdings möglich, eine natürliche, menschliche Sprache binär abzubilden und dem Computer ein Verständnis für Texte und ihre Bedeutung zu vermitteln?
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In unserem abschließenden Artikel zur Reihe “Intelligenter Suchschlitz” widmen wir uns dem Teil, der für jeden Anwender als allererstes sichtbar und erlebbar ist: der Auto-Suggest (oder auch Autocomplete genannt). Also dem Feature, das wir alle von Google kennen und schätzen gelernt haben. In Dutzenden von Implementierungen haben wir bei moresophy immer wieder festgestellt, dass diese Funktion für die Akzeptanz einer Suchanwendung erfolgskritisch ist. Nicht nur weil User mittlerweile dank Google so sehr darauf konditioniert sind, dass sie es einfach erwarten, sinnvolle Vorschläge zu erhalten, sondern weil es ein höchst-effektives Tool ist. Ein intelligenter Vorschlagsmechanismus führt nicht nur schneller zum Erfolg, sondern er kann sogar einen Dialog mit dem User gestalten.
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Ein häufiges Problem bei der Auswertung von Suchfeldern besteht darin, dass Nutzer bei ihrer Suche oft keine präzisen Begriffe verwenden, sondern in einem oder mehreren Wörtern nur so ungefähr ausdrücken, was sie eigentlich meinen. Nachdem Teil 1 dieser Artikelreihe den Umgang mit verschiedenen Schreibweisen zum Thema hatte, geht es heute in Teil 2 darum, wie eine Software wie die CONTEXTSUITE auch komplexere Szenarien abdeckt: Wie können auch mehrdeutige Begriffe zuverlässig aufgelöst werden? Wann verbessern Synonyme ein Suchergebnis? Sind auch Abweichungen von der grammatikalischen Grundform erlaubt?
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Suche ist allgegenwärtig und User sind durch das Sucherlebnis bei Google verwöhnt. Sie erwarten daher, dass auch andere Suchen entsprechend gut sind. Doch das ist einfacher gesagt als getan. Bereits im Erstkontakt – dem Verhalten des Suchschlitzes – spürt ein Nutzer, ob die Suchmaschine ihn versteht oder nicht. In unserer kleinen Artikelreihe stellen wir vor wie ein intelligenter Suchschlitz zur Nutzerzufriedenheit beiträgt – und was dafür im Hintergrund auf technischer Ebene erfolgen muss. In diesem ersten Teil beschreiben wir die Herausforderungen auf Ebene der unterschiedlichen Schreibweisen.
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Vermutlich ist sie nur Insidern der Advertising-Industrie bekannt: die IAB-Taxonomie. Die Taxonomie ist das Ergebnis einer langjährigen Standardisierungsarbeit des Internal Advertising Bureau und verfolgt das Ziel, Inhalte des WWW einheitlich verschiedenen Klassen (Segmenten) zuzuordnen.
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