A Hírspektrum fejlett elemzési és csoportosítási módszereket alkalmaz, hogy segítsen megérteni a hírek közötti kapcsolatokat és mintákat.
Témafelismerés
A rendszerünk automatikusan azonosítja a hírek közös témáit és kapcsolatait:
- Kulcsszavak és entitások azonosítása
- Témák automatikus kategorizálása
- Kapcsolódó hírek csoportosítása
- Témafejlődés követése az időben
Természetes Nyelvfeldolgozás
Fejlett NLP technikákat alkalmazunk a szövegek elemzéséhez:
- Szövegösszehasonlítás és hasonlóság elemzés
- Hangnem és érzelmi tartalom felismerése
- Kulcsfontosságú kifejezések kinyerése
- Szövegösszefoglalás és főbb pontok azonosítása
A hírek közötti kapcsolatokat hálózati modellekkel elemezzük:
- Hírforrások közötti kapcsolatok feltárása
- Információ terjedésének követése
- Központi szereplők azonosítása
- Hírhálózatok vizualizálása
A híreket intelligens algoritmusok segítségével csoportosítjuk:
- Hasonló tartalmú cikkek automatikus csoportosítása
- Többdimenziós hasonlósági elemzés
- Dinamikus csoportok kialakítása
- Csoportok közötti kapcsolatok feltárása
A hírek terjedését és fejlődését időben követjük:
- Témák népszerűségének követése
- Hírek terjedési sebességének elemzése
- Trendek azonosítása és előrejelzése
- Időbeli minták feltárása
Médiaelfogultság Elemzés
A hírforrások elfogultságát és megbízhatóságát elemzzük:
- Szövegek objektivitásának mérése
- Hírforrások stílusának elemzése
- Elfogultsági minták azonosítása
- Megbízhatósági pontszámok kiszámítása