taggy

taggy entwickelt ein offenes Frontend-Tool, dass die automatische Erkennung von Kontexten ermöglicht und passende Tags vergibt.

taggy auf GitHub

Open Semantic Tagging

taggy ist ein offenes Frontend-Tool, das Kontext erkennt und Texten automatisch passende Tags zuordnet. So können zum Beispiel eingehende Anfragen aus Kontaktformularen, Blogbeiträge oder sonstige redaktionelle Inhalte automatisch richtig kategorisiert werden.

Als leichtgewichtige Frontend-Library kann taggy schnell und unkompliziert in bestehende Websysteme eingebunden werden, um anschließend die normalerweise mühsame Tätigkeit des Taggens zu übernehmen.

Die Open-Source-Lösung

Problem

Inhalte in webbasierten Redaktionssystemen zu taggen, also inhaltlich einer Auswahl an Themen zuzuordnen, hat sich über die letzten Jahre nicht richtig weiterentwickelt. Viele taggen noch händisch und haben mit Problemen bei großen Datenmengen zu kämpfen.

Idee

taggy ist eine Standard-Komponente für webbasiertes, smartes Tagging, als Erweiterung für gängige Frontend-Technologien und CMS-Plattformen. taggy erkennt, welche Inhalte ein Text enthält und um welches Hauptthema es sich handelt und das ohne (kostenpflichtige) externe Dienste und Schnittstellen.

Lösung

taggy als frei verfügbare Web-Komponente wird einfach in das bestehende Websytem integriert und mit einem bestehenden Glossar (Liste an Schlagworten) gefüttert. Dann ist taggy sofort einsatzbereit, um jegliche eingehenden Texte den richtigen Themen zuzuordnen.

Beipiel

taggy weist den Formulareingaben automatisch den richtigen internen Kategorien zu:

Fellow des Projekts

Johannes Busching

Johannes kommt ursprünglich aus der Medienbranche und kombiniert diesen Hintergrund mit seinem Know-How als Informatiker. Die Überthemen dabei sind die maschinelle Verarbeitung von Sprache (Natural Language Processing), automatische Klassifizierung/Verschlagwortung von Inhalten und das Auswerten und (Neu-)Nutzbar-machen von Audiomaterial.