HTML

Precognox

 precognox-logo-cmyk-620.jpg

A blog készítői a Precognox Kft. keretein belül fejlesztenek intelligens, nyelvészeti alapokra épülő keresési, szövegbányászati, big data és gépi tanulás megoldásokat.

Ha a blogon olvasható tartalmak kapcsán, vagy témáink alapján úgy gondolod megoldhatjuk problémáidat, lépj velünk kapcsolatba a keresovilag@precognox.com címen.

Star Wars text mining

visualizing_star_wars_movie_scripts_precognox.jpgA long time ago, in a galaxy far, far away data analysts were talking about the upcoming new Star Wars movie. One of them has never seen any eposide of the two trilogies before, so they decided to make the movie more accessible to this poor fellow. See more...

Facebook oldaldoboz

Blog figyelése (RSS)

 Add hozzá az RSS olvasódhoz

Ha levélben szeretnél értesülni az új cikkekről:

opendata.hu

opendatahu45.jpg

Az opendata.hu egy ingyenes és nyilvános magyar adatkatalógus. Az oldalt önkéntesek és civil szervezetek hozták létre azzal a céllal, hogy megteremtsék az első magyar nyílt adatokat, adatbázisokat gyűjtő weblapot. Az oldalra szabadon feltölthetőek, rendszerezhetőek szerzői jogvédelem alatt nem álló, nyilvános, illetve közérdekű adatok.

Főbb témák

adatbányászat (7) adatok (12) adatújságírás (16) adatvizualizáció (17) AI (14) alternatív (6) alternatív keresőfelület (24) beszédtechnológia (13) big data (50) bing (14) CEU (6) clustering (6) conTEXT (8) dashboard (6) data science (8) deep learning (15) egészség (7) egészség kereső (7) előadás (7) emócióelemzés (35) facebook (8) Facebook (9) gépi tanulás (15) google (57) Google (24) gyűlöletbeszéd (7) hackathon (10) hálózatelemzés (14) internetes keresés (26) internet hungary (6) képfeldolgozás (8) képkereső (8) keresés (59) kereséselmélet (8) keresés jövője (55) keresés problémái (38) keresők összehasonlítása (9) keresőoptimalizálás (6) kereső szándéka (11) kereső tanfolyam (9) kereső teszt (15) kognitív nyelvészet (12) konferencia (46) könyvajánló (24) korpusznyelvészet (14) közösségi keresés (8) közösségi média (6) különleges keresők (7) kutatás (7) LDA (10) lda (10) live (13) magyar kereső (9) marketing (8) meetup (41) mesterséges intelligencia (12) metafora (7) mobil (37) mobil keresés (17) Neticle (9) NLP meetup (17) Nuance (9) nyelv (6) nyelvészet (29) nyelvtechnológia (73) open data (12) open knowledge (7) orosz (6) Pennebaker (6) politikai blogok (22) Precognox (48) Precognox Labs (14) Python (13) R (19) spam (6) statisztika (11) számítógépes nyelvészet (8) szemantikus keresés (19) szemantikus kereső (9) szentimentelemzés (35) szövegbányászat (16) társadalomtudomány (7) tartalomelemzés (54) tartalomjegyzék (6) tematikus kereső (19) topik modellek (6) Twitter (18) twitter (15) vertikális kereső (9) vizualizáció (12) yahoo (26) Címkefelhő

A blog tartalmai CC licenc alá tartoznak

Creative Commons License
Kereső Világ by Precognox Kft. is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Based on a work at http://kereses.blog.hu/.
Permissions beyond the scope of this license may be available at http://precognox.com/.

A Kereső Világ blogon közölt tartalmak a Precognox Kft. tulajdonát képezik. A tartalom újraközléséhez, amennyiben nem kereskedelmi céllal történik, külön engedély nem szükséges, ha linkeled az eredeti tartalmat és feltünteted a tulajdonos nevét is (valahogy így: Ez az írás a Precognox Kft. Kereső Világ blogján jelent meg). Minden más esetben fordulj hozzánk, a zoltan.varju(kukac)precognox.com címre írt levéllel.

Creative Commons License

Nevezd meg! - Ne add el! - Ne változtasd!

 

Avicii és a frankfurti leves, avagy mit kerestünk 2018-ban

2019.02.08. 15:30 Szerző: Hódi Péter Címkék: keresés keresés jövője keresési kifejezések

A folyamatosan változó világgal és az exponenciális módon növekvő elérhető adatmennyiséggel szinte lehetetlen lépést tartani. Az emberi agy végletes befogadóképessége – és persze az elkényelmesedés – miatt nem is próbálunk mindent megjegyezni. De mi van akkor, ha szükségünk van információra? Rákeresünk, avagy ”megguglizzuk”.

A Google keresőfelületén napi szinten több mint 3,5 milliárd keresés megy végbe. A keresések történhetnek kulcsszavak (kulcs kifejezések) alapján, vagy akár Mi az a…?, Ki az a…?, Hogyan készül a…? kérdések segítségével.

7368356826_48986dc94b_o.jpg

Abban a Google Trends lesz segítségünkre, hogy megtudjuk mit kerestek legtöbben a tavalyi évben (pontosabban szólva mely keresések lettek népszerűbbek, mint 2017-ben),  Az év keresései – 2018 – érdekes korrajz, melyben az ország kiválasztásával a nemzeti keresési sajátságokat is felfedezhetjük, összehasonlíthatjuk. Így kerülhet egyszerre a látókörünkbe Avicii, a felkapott DJ és a népszerű frankfurti leves. De hogyan is?

 

 

A 2018-as év keresései 

Az ország kiválasztása után azt láthatjuk, hogy a magyar google kereséseknél Avicii a 3. helyen áll, míg Hollandiában az elsőn, Belgiumban az ötödiken. És mi a helyzet a jó öreg frankfurti levessel? Természetesen az első helyen áll a magyar recept keresések között, ez nem is meglepő, hiszen finom és tápláló ételről van szó. Az már a korábban említett korrajz alapjául szolgálhat, hogy mit keres a receptek között a harmadik, dobogós helyen a „slime recept”. Nem tudja mi az, kedves Olvasó? Guglizzon rá!

 

Recept, utazás, sláger 

A Google Trends 2018-as év kereséseinek tanulmányozása remek szórakozás, érdemes barangolni az országok lenyíló menüjének használatával. És ki tudja, talán ez alapján fog idén rátalálni új utazási célpontjára, kedvenc slágerére vagy receptjére. Az pedig 2020-ban kiderül, hogy idén mivel és mire keresünk!

 

A Kereső Világ a Precognox Precognox szakmai blogja A Precognox intelligens, nyelvészeti alapokra építő keresési, szövegbányászati és big data megoldások fejlesztője.

Szólj hozzá! • Kövess Facebookon • Iratkozz fel értesítőre

Legyünk nyitottak az adatokra!

2019.02.01. 13:55 Szerző: Hódi Péter Címkék: open data big data nyílt adatok

Légszennyezettségi adatok, illemhelyek nyitvatartási ideje, buszok és sétahajók menetrendje, utcai kamerák képe, biciklikölcsönzők elhelyezkedése, baleseti információk. Mi köti össze ezeket az információkat? Mindezen adatok elérhetőek a TfL (Transport for London) oldalán, méghozzá nyílt adatok formájában. De mit is jelent az, hogy nyílt adat?

 16443709552_5f3304643e_z.jpg

 

A nyílt adat az angol open data kifejezés kissé esetlennek tűnő tükörfordítása. A "nyílt" ebben az esetben jelenti egyrészt az adat hozzáférhetőségét, másrészt pedig a mögötte húzódó nyitott szemléletmódot.

Miért érdemes nyílt adatokat közzétenni?

A nyílt adatok publikálása mögött számos ok húzódhat meg:

 

Mitől nyílt egy adat?

Röviden szólva: attól, hogy elérhető. Természetesen attól, hogy egy adat nyilvános, még nem válik ”jó” nyílt adattá. Számos kritériumnak kell, hogy megfeleljen egy adat ahhoz, hogy arra jó nyílt adatként tekintsünk. Ezek az ismérvek:

  • pontos
  • mindenki számára ugyanolyan módon (korlátozások nélkül) hozzáférhető
  • eredetmegjelöléssel rendelkezik (az esetleges korábbi forrás megjelölésével)
  • strukturált (a felhasználási területnek megfelelő, pl.: táblázat), rendszeres közzététel esetén azonos formátumú
  • tovább szerkeszthető, bővíthető
  • könnyen megosztható
  • szükség esetén authentikált, validált

A korábban nehezen, vagy egyáltalán nem hozzáférhető adatok publikálása felgyorsult az utóbbi években, köszönhetően a technológiai háttér (adat- és szövegbányászat) fejlődésének. A Precognox komplex szöveganalitikai rendszerének - TAS - megoldásai lefedik a nyílt adatokkal történő munkavégzés fázisait, ideértve az adatgyűjtést, feldolgozást, strukturálást, adatgazdagítást, annotálást, validálást és az adatvizualizációt.

Ezeken a területeken további komoly előrelépések várhatók abban az esetben, amennyiben a technológiai akadályok elhárulása után a személyes és intézményi oldal ellenállása is alábbhagy.

Az országok által a fontosabb területeken elért ”nyitottság”-ot tükrözi az Open Data Index.

 

 A zárt, vagy nehezen hozzáférhető adatok közzétételének ellenzői és gátlói számos érvet sorakoztatnak fel, ezek:

  • saját tudás (gyűjtött adatok, know-how) üzleti titokként történő kezelése az üzleti előny megtartása érdekében
  • személyiségi jogok védelme
  • üzleti megfontolás (kizárólag üzleti nyereség szerzése esetén gyűjtenek és / vagy publikálnak adatokat)
  • személyes ellenállás (miért végezzünk karitatív munkát?)
  • túl magas időráfordítási ráta
  • emberi erőforrás hiánya

A bizalmas vagy üzleti titok kategóriájába tartozó adatok védelme magától értetődő, mindazonáltal az ezen kívül eső információk gyűjtése és nyilvánossá tétele számos előnnyel jár:

  • az emberiség fontos problémáinak megoldása (környezetvédelem, egészségügy fejlesztése a kutatások eredményeinek használatával)
  • gyorsabb, hatékonyabb munkavégzés (a technológia újabb és újabb vívmányainak elérhetővé tételével)
  • időspórolás (a kutatási fázis az adatok hozzáférhetősége miatt lerövidül)
  • gazdaságélénkítés (számos adatgyűjtéssel, autentikálással, validálással, fordítással foglalkozó vállalkozás működik pályázati támogatással, emellett ezeken a területeken tevékenykedő cégek köre bővül)
  • üzletszerzés (egy vállalkozás által publikált nyílt adatok felkelthetik a cég számára potenciális ügyfelek figyelmét)
  • közjó gyakorlása (személyes igény kielégítése)
  • kényelmesebb (magán)élet (az otthoni feladatmegoldás egyszerűbbé válik, a tanulás és szórakozás lehetőségei kibővülnek)

 

A nyílt adatok támogatói az un. Open Data Movement (Nyílt adat mozgalom) elvét vallják. Számos támogatott és önkéntes projekt fut jelenleg is, illetve újabb pályázati lehetőségek nyílnak azáltal, hogy a kormányok, kormányközi szervezetek kezdik felismerni a korábban felhalmozott tudás, illetve a kutatások, gyűjtések eredményeinek nyilvánossá tételében rejlő lehetőségeket.

A Magyarországon elérhető nyílt adatok egyik tárhelye az Opendata.hu.

A nyílt adatok gyűjtése mellett az ezen adatok felhasználására (a felhasználásban rejlő üzleti potenciál kiaknázására) létrejött vállalkozások száma is megnőtt. Ezek között akadnak olyanok, melyek egy meghatározott üzleti modell mentén olyan tartalmakat fejlesztenek, amelyek célja (gyakran csak látszólag) az életminőség javítása, de emellett az alkalmazásra, mint hirdetési felület tekintenek, tehát nem jótékony célzattal hozzák létre. Ezen alkalmazások közül azonban számos igen sikeresnek bizonyult, erősítve azt a szemléletet, hogy a nyílt adatok (áttételesen) nemcsak a közérdeket támogatják, hanem gazdaságélénkítő szerepük is van.

Az, hogy a nyílt adatoknak milyen további hatásuk lesz a későbbiekben társadalmunkra, illetve hogyan fogják megváltoztatni mindennapi életünket ma még megválaszolandó kérdés. Közös érdekünk, hogy minél több olyan adat váljon nyílttá, mely jótékony hatással van életünkre és előremutató megoldások táptalaja.

A Kereső Világ a Precognox Precognox szakmai blogja A Precognox intelligens, nyelvészeti alapokra építő keresési, szövegbányászati és big data megoldások fejlesztője.

Szólj hozzá! • Kövess Facebookon • Iratkozz fel értesítőre

4 példa a szövegelemzés gyakorlati alkalmazására

2019.01.24. 15:24 Szerző: Hódi Péter Címkék: szövegelemzés szövegbányászat Neticle Precognox szentimentelemzés szöveganalitika

A közelmúltban a Precognox a Neticle hivatalos rendszerintegrátor partnerévé vált. Arra kértük őket, hogy az együttműködés részeként néhány példán keresztül mutassák meg hogyan látják, milyen gyakorlati felhasználási módjai vannak a szövegelemzésnek. Mivel a médiaelemző startup főleg üzleti folyamatokat és kutatási projekteket támogat saját fejlesztésű szövegelemző megoldásukkal, így ezek lesznek fókuszban az alábbiakban is. 

 neticle_cover.png

Mi az a szövegelemzés?

 

 A gépi szövegelemzés (vagy talán ismertebb nevén NLP, azaz természetes nyelvfeldolgozás) célja, hogy egy adott kulcsszóról (pl. cégről, márkáról, iparágról, kutatási témáról stb.) szóló szöveges tartalmakat rövid idő alatt, automatikusan feldolgozzunk és kiértékeljük.

A Neticle szentimentelemző algoritmusai pozitív-semleges-negatív skálán, +3-tól -3-ig értékelik a szöveges tartalmakat a bennük szereplő pozitív/negatív véleményt kifejező szavak, szerkezetek alapján, immáron 8 nyelven.  A hangvétel megállapításán kívül az algoritmusok a szövegben a központi kulcsszón kívül további kapcsolódó témákat, tulajdonságokat, márkaneveket, személyeket, helyeket, érzelmeket is felismernek és címkéznek, így mélyebb összefüggések is felfedezhetők az adott témával kapcsolatban.

 

Mire jó mindez?

 

A strukturálatlan adatnak számító szöveges tartalmakból (pl. ügyfél-visszajelzések, közösségi média kommentek, termékértékelők, kérdőív-válaszok stb.) automatikus szövegelemző szoftverrel percek alatt kinyerhetők az insightok, számszerűsíthetők és összevethetők a mennyiségi és minőségi adatok bármilyen márka vagy termék kapcsán. A feldolgozott ügyfél-visszajelzések pedig objektív alapként mutatják meg a termék-/szolgáltatásfejlesztőknek, hogy merre tovább: mik állnak a felhasználói élmény és ügyfélelégedettség útjában, és mi az, amihez érdemes ragaszkodni, visszanyúlni később is, mert a felhasználók jó visszajelzéssel vannak róla.

Mik a leggyakrabban feldolgozott szöveges tartalmak üzleti és kutatási célokra?  Hogyan hasznosulnak a szövegelemzés eredményei a gyakorlatban?  Mutatjuk ezt is az alábbiakban.

 

Online tartalmak elemzése

 

Az online médiaelemzés során az előbbieket a webes tartalomtípusokra vonatkoztatjuk. A social media kommentek, fórumos hozzászólások, cikkek, blogok alapján felmérhető valós időben, hogy egy márka, termék vagy cég megítélése éppen hogyan alakul, mi a fogyasztók véleménye, milyen tulajdonságok, témák, érzelmek fordulnak elő a releváns online beszélgetésekben, illetve kik a legaktívabb szerzők és milyen felületeken számít hot topiknak az adott téma vagy termék kivesézése.   

Az online híreket és a social media tartalmakat külön kezelve összevethető, milyen a sajtótartalmak hangvétele, saját vagy versenytársaink online PR tevékenysége mennyire eredményes az alapján, hogy a közösségi médiában milyen kép alakult ki cégünkről vagy termékünkről. A leggyakoribb szerzők alapján iparágunk mikro-influencerei és online szakértői hubok is azonosíthatók (ez utóbbi egy új csapattag keresése esetén is értékes infó), de kampányunk hatékonysága és piacunk leggyakoribb kérdései, problémái, igényeiről is képet kaphatunk az ügyfélhangokat nyomon követve. Az online médiaelemzési adatok  15 leggyakoribb felhasználási módját egy külön írásban is összegyűjtöttük.

 

Ügyfélvisszhangok elemzése

 

Az üzleti életben nemcsak a cégünkről, márkánkról, versenytársainkról vagy piacunkról szóló említések adnak komoly alapot a folyamatok meghatározásához, hanem a közvetlenül begyűjtött ügyfélhangok pl. kérdőívekre adott visszajelzések, termékértékelők is. Ezek elemzésével képet kaphatunk szolgáltatásunk gyenge pontjairól és erősségeiről az ügyfeleink szemszögéből. Előbbieknek a termékfejlesztők fognak örülni, utóbbinak vállalatunk marketingesei, akik a legpozitívabban értékelt termékelőnyökre kampányok és hirdetések üzeneteit alapozhatják.

Ezen kívül a HR divízió is hálás lesz, ha objektív adatokon keresztül láthatják a szervezeti súrlódások okait. A munkavállalók megkérdezésével, egy elégedettségi kérdőív gyors kiértékelésével a szervezfejlesztéshez kapnak értékes és direkt inputokat. A szöveges visszajelzések, értékelések felhasználási esetekről is készítettünk egy összefoglalót.

 

Kutatási projektek, felmérések

 

Kutatási projektekhez, társadalmi témák webes elterjedtségét, megítélését is mérhetjük a szöveges tartalmak elemzésével. A non-profit szervezetek és szakdolgozók is egyre inkább felfedezik a szövegelemző szoftverek kutatási előnyeit. A Neticle egyik legérdekesebb, a Hintalovon alapítvánnyal közös kutatásában az olyan tabutémával kapcsolatos tartalmakat gyűjtötte össze és elemezte, mint az „első csók”, „első szex”. Az együttműködés eredményeinek összefoglalója a tinédzserek viszonyulásáról ezekhez a bizonyos elsőkhöz publikusan is elérhető.  

 

Integrációs megoldás is lehetséges

 

Neticle által készített szövegelemző függvények most már bárki számára elérhetőek, ugyanis 2015 júliusától az integrálható megoldás is megrendelhető, felhő alapon vagy on-premise, azaz a felhasználó saját rendszerébe integrálva. A Precognox rendszerintegrációs partnerként pont ilyen esetekben tud hatékonyan segíteni. A leggyakoribb esetek, amelyeknél a Neticle Text Analysis API időt spórol és értékes insightokat nyújt a partnereknek, azok az ügyfélszolgálat támogatása, e-mailes panaszüzenetek és chatbot beszélgetések kategorizálása, CRM és ERP rendszerek adatainak strukturált kezelése a tapasztalt ügyfélesetek alapján, de egyéb példák is vannak: bármilyen iparágspecifikus belsős szöveges adatállomány elemzéséhez (pl. önéletrajzok, termékértékelők) és adatgyűjtéshez (cikkek, sajtóanyagok) is  igénybe veszik.  

A szövegelemzés vagy NLP felhasználási lehetőségei ott merülnek ki, ahol a szöveges adatok is elfogynak, azaz nagyjából végtelenek. A strukturálatlan szöveges tartalmak, legyenek azok már a birtokunkban vagy még kibányászásra várva a web különféle platformjain olyan értékes információkat hordoznak, amik új megvilágításba helyezik az üzleti döntéseket és kutatási területeket is. 

A Kereső Világ a Precognox Precognox szakmai blogja A Precognox intelligens, nyelvészeti alapokra építő keresési, szövegbányászati és big data megoldások fejlesztője.

Szólj hozzá! • Kövess Facebookon • Iratkozz fel értesítőre

Ki az igazi Google alapító?

2018.11.02. 10:13 Szerző: Jóföldi Endre Címkék: google humor

Ma már - amikor a Google (Alphabet) a világ 4. legértékesebb vállalata az Apple, az Amazon és a Microsoft után, és amikor az első nyolcban csak egy nem kifejezetten technológiai cég van csak - furcsának tűnik belegondolni, de 18 éve ez egyáltalán nem tűnt valószínűnek senki számára, mi lehet a Google keresőből.  

Két évvel az 1998-as cégalapítás után láthatjuk Sergey Brint egy TV show résztvevőjeként. A versenyzőknek három személy közül kellett kiválasztania az igazi Google alapítót. 

A Kereső Világ a Precognox Precognox szakmai blogja A Precognox intelligens, nyelvészeti alapokra építő keresési, szövegbányászati és big data megoldások fejlesztője.

Szólj hozzá! • Kövess Facebookon • Iratkozz fel értesítőre

Digitális tornác

2018.10.15. 15:12 Szerző: Jóföldi Endre Címkék: facebook közösségi hálózat digitális tornác

Az elmúlt évszázadok egyik legjelentősebb társadalmi változása az urbanizáció. Rengeteg ember szakadt ki egy olyan mikrokörnyezetből, ahol az átláthatóság volt a természetes. Magyarul, mindenkiről tudunk mindent. Együtt dolgoztak, együtt élték meg az életük kisebb-nagyobb eseményeit. Az életük sokkal nagyobb része zajlott mások által is érzékelhető módon, mint ma, még ha ezt egy nagyon kis létszámú környezetben is élték meg. Ezt a jelenséget jól megtestesíti a tornác, ami Magyarországon is a legtöbb falusi ház kötelező kelléke volt. Otthon voltak, mégis érzékelték, mi történik a többiekkel, ha kint ültek a tornácon. Látták, ha valaki elment az utcán, köszöntek egymásnak, váltottak néhány szót.

Ez az ami gyökeresen átalakult azzal, hogy egyre többen és többen költöztek be a városokba, kiszakadva az említett átlátható környezetből. Így lehet élni egy lépcsőházban 20 évig anélkül, hogy az ottlakók életéről bármi személyeset tudnánk. Leszámítva a WC használati szokásaikat, mert ott a panelház biztosítja, ha nem is átláthatóságot, de legalábbis áthallhatóságot. A rádió és TV megjelenése újabb lépés volt az egymástól való elkülönülés felé.

Ez a folyamat indult el, még ha csak digitálisan is, ellentétes irányba az elmúlt évtizedben az Interneten, annak újabb generációs közösségi  alkalmazásai segítségével. Egyre többet és többet oszthatsz meg magadról, még ha a korábbi tornáchoz hasonlóan, kicsit persze felületesen is. Újra kialakulóban van egy mikroközösség, ami már nem területi, hanem mondjuk érdeklődésbeli vagy éppen ismerettségi alapon szerveződik. Mondván, hogy a facebookon azokat követjük, akikkel egy iskolába jártunk, míg a twitteren azokat, akikkel egy iskolába szerettünk volna járni. Ennek az új közösségképző jelenségnek a leírására kreáltam a digitális tornác kifejezést.

A tornác kialakulásának folyamata legjobban a Facebookon keresztül volt tetten érhető. A Facebook közösségi oldalra 2006-ra egy csomó érdekes és kevésbé érdekes infót feltettek magukról a jellemzően főiskolai hallgató felhasználók: party fotók, ki milyen zenét szeret, ki kivel jár stb., és aztán figyelték is egymás lapjait. Hamarosan azonban, ahogy az ismerősök száma elért egy nagyobb 200-as számot, ez a fajta áttekintés szinte lehetetlenné vált. Zuckerberg ekkor találta ki a newsfeedet: minden változásról értesít, amit az ismerősidnél történt: kinek változott a családi állapota, küldött fel új képet, akár csak a státusza, milyen oldalnak lett a rajongója. Olyan mintha személyes újságot kapnál az ismerőseidről. A első reakció a pánik volt. Egy nap alatt 284000-en csatlakoztak a tiltakozáshoz, hogy ne legyen ilyen. Zuckerberg reakciója zseniális volt. Egyrészt lehetővé tették a korlátozást, másrészt mindent úgy hagyott ahogy volt. Rövid időn belül megfordult a történet az emberek lelkesedni kezdtek, milyen jó, hogy nagyon energiabefektetés nélkül értesülhetek mindenről, amit ismerőseim megosztanak magukról. A történet további része már ismert. Robbanásszerű növekedés következett, és 2008. novemberében a Facebooknak már kb. 130 millió regisztrált felhasználója volt, ami 2014-re  1 milliárdra, 2018-ra pedig 2,2 milliárd főre nőtt.

Amit a Facebook-on láttatsz magadból és látsz másokból, nem más lényegében, mint amikor régen kiültek a tornácra, csak éppen ez egy digitális tornác. Újra közösséget(?) találhat magának az ember, mégha ez talán a korábbi tornáchoz képes még felszínesebb és másfajta alapon szerveződik is.

A Kereső Világ a Precognox Precognox szakmai blogja A Precognox intelligens, nyelvészeti alapokra építő keresési, szövegbányászati és big data megoldások fejlesztője.

2 komment • Kövess Facebookon • Iratkozz fel értesítőre