Babel Streetを活用したコンテンツ分類技術
高度なコンテンツ分類技術でデータを解放
SNS、世界的なニュース、あるいは入手困難なデータソースのいずれを監視する場合でも、正確なリアルタイムの分類により、重要なインテリジェンスが常に利用可能な状態に保たれます。高度なAIと自然言語処理を活用するBabel Streetは、カスタマイズ可能な分類体系、関連性、リスクレベルに基づいて情報を自動的に分類します。これにより、多様なソースからの膨大な多言語データを効率的に整理、フィルタリング、解釈することができます。
情報に基づいた行動を可能にする適応型コンテンツ分類
リアルタイムの多言語データ分類
200以上の言語に対応し、膨大な量のデータをリアルタイムで自動的に分類して、迅速な意思決定を実現
カスタマイズ可能な分類体系
特定の業界、ミッション、または運用上のニーズに合わせてカスタマイズされた分類法を定義、展開し、継続的に改善可能
リスクと関連性の評価
コンテンツを関連性とリスクレベルで分類し、情報源を問わず、重要な情報を確実に抽出
合理化されたプロセス
手動によるデータレビューを削減し、インテリジェンスおよび分析ワークフローを効率化することで、業務効率を向上
積極的なセキュリティ態勢
膨大なデータセット内の潜在的な脅威や機密情報を迅速に特定し、セキュリティ態勢を強化
コンテキスト認識型分類
エンティティ抽出と関係性マッピングによる分類機能強化で、人・組織・イベントの隠れたつながりを発見
製品の特徴
分類と発見のためのスマートコンテンツマッピング
自動分類
- 高度なトピック分類ツールにより、コンテンツをカテゴリ、リスク、関連性によって自動的に分類
- 受信データをリアルタイムで評価・分類することで、あらゆるソースから重要な情報を抽出
