Классификация автомобилей | это… Что такое Классификация автомобилей?

Содержание 1 По назначению 1.1 Грузовые 1.2 Пассажирские 1.2.1 Автобусы (вместимость свыше 8 человек) 1.2.2 Легковые (вместимость до 8 человек) 1.3 Грузопассажирские 1.4 Специальные 2 По степени приспособления к работе в различных дорожных условиях 3 По общему числу колёс и числу ведущих колёс 4 По числу осей 5 По составу 6 По типу двигателя 7 По принадлежности 8 По типу шасси 9 По параметрам пробега 10 См. также 11 Ссылки 12 Примечания

По назначению

Грузовые

• По грузоподъёмности
  • Особо малой грузоподъёмности — до 1 тонны
  • Малой грузоподъёмности — 1-2 тонны
  • Средней грузоподъёмности — 2-5 тонны
  • Большой грузоподъёмности — свыше 5 тонн
  • Особо большой грузоподъёмности — свыше предела, установленного дорожными габаритами и весовыми ограничениями

• По виду перевозимого груза

• По типу кузова
  • Самосвалы
  • Бортовые
  • Крытые
  • С тентом
  • Автобетоносмесители («бетономешалки»)
  • Автоцистерны
  • Авторефрижераторы
  • Автовозы
  • Контейнерные
  • Тягачи

Пассажирские

Автобусы (вместимость свыше 8 человек)

• По габаритной длине
  • Особо малый (до 5м)
  • Малый (6 м — 7,5м)
  • Средний (8 м — 9,5м)
  • Большой (10,5 м — 12,0м)
  • Особо большой (14,5 м и более)

• По назначению
  • Городские
  • Внутригородские
  • Пригородные
  • Местного сообщения (для сельских перевозок)
  • Междугородные
  • Туристические.

Легковые (вместимость до 8 человек)

Основная статья: Системы классификации легкового автотранспорта

Основная статья: Легковой автомобиль

• По размеру [источник не указан 672 дня
  ]
  • A-класс: малогабаритные городские автомобили. Типичные представители: Smart, Toyota iQ, Ford Ka, Hyundai i10, Renault Twingo, Chevrolet Spark, ЗАЗ, (Запорожец).
  • B-класс: малогабаритные автомобили особо малого класса, большинство из которых имеет кузов хетчбэк (3 или 5 дверей) и передний привод. Типичные представители: Chevrolet Aveo, Opel Corsa, Fiat Punto, Toyota Yaris, Kia Rio, Seat Ibiza, Hyundai Solaris
  • C-класс: средний класс (или Гольф-класс), большинство из которых имеет кузов хетчбэк (3 или 5 дверей). Типичные представители: Toyota Corolla, BMW 1, Renault 19, Toyota Auris, Volkswagen Golf, Seat Leon,Renault Megane, Opel Astra, Audi A3, KIA Ceed, Ford Focus, Chevrolet Cruze, Hyundai Elantra.
  • D-класс: средний класс. Типичные представители: Audi A4, BMW 3, Opel Vectra C, Mercedes-Benz C-класс, Toyota Avensis, Suzuki Kizashi, Mitsubishi Galant, Hyundai Sonata YF, Volkswagen Passat, Ford Mondeo.
  • E-класс: высший средний класс. Типичные представители: Audi A6, BMW 5, Mercedes-Benz E-класс, Toyota Avalon, Hyundai Genesis, Infiniti M, Lexus GS, Ford Scorpio, ГАЗ-31105.
  • F-класс: представительский класс. Типичные представители: Audi A8, BMW 7, Hyundai Equus, Mercedes-Benz S-класс, Jaguar XJ, Lexus LS, ЗИЛ-41047.
• По типу кузова
  • Седаны
  • Универсалы
  • Хэтчбэки
  • Лимузины
  • Пикапы
  • Минивэны
  • Купе
  • Четырёхдверное купе (BMW 6 Series Gran Coupe, Mercedes-Benz CLS)
  • Маскл кар
  • Кабриолеты
  • Фаэтоны
  • Ландо
  • Кроссоверы
  • Родстеры
  • Внедорожники

• По рабочему объёму цилиндров двигателя
  • Особо малый — до 1,2л
  • Малый — от 1,2л до 1,8л
  • Средний — от 1,8л до 3,5л
  • Большой — свыше 3,5л
  • Высший — не регламентируется

Грузопассажирские

• На базе легковых
• На базе грузовых

Специальные

• Автокраны
• Спортивные автомобили
• Гоночные автомобили
  • Болиды
  • Багги
• Кареты скорой помощи
• Пожарные автомобили (общего и целевого назначения)
• Катафалки
• Автолавки

• Уборочные автомобили
  • Снегоочистители

• Тракторы
• Грейдеры
• Экскаваторы
• Бульдозеры
• Бронемобили
• Амфибии
• Автомобили имеющие лицензии ADR для перевозки легковоспламеняющихся грузов
• Летающие автомобили^[1]

По степени приспособления к работе в различных дорожных условиях

• Дорожный (обычной проходимости) — предназначенный для работы по дорогам общей сети
• Повышенной проходимости — для систематической работы по неблагоустроенным дорогам и в отдельных случаях по бездорожью.
• Вездеходы

По общему числу колёс и числу ведущих колёс

Условно обозначают формулой, где первая цифра — число колёс автомобиля, а вторая — число ведущих колёс, при этом каждое из сдвоенных ведущих колёс считается за одно колесо.

• 4х2 — двухосный автомобиль с одной ведущей осью (ГАЗ-53А, ЗИЛ-130)
• 4х4 — двухосный автомобиль с обеими ведущими осями
• 6х6 — трёхосный автомобиль со всеми ведущими осями (ЗИЛ-131)
• 6х4 — трёхосный автомобиль с двумя ведущими осями (КАМАЗ 5320)

По числу осей

• 2-x осные
• 3-x осные
• 4-x осные
• 6-и осные

По составу

• • Одиночные автомобили
  • Автопоезда с прицепом или полуприцепом.

По типу двигателя

• по способу преобразования тепловой энергии в механическую(внутреннего сгорания, с внешним подводом теплоты)
• по способу осуществления рабочего цикла (четырёхтактные с наддувом и без наддува, двухтактные с наддувом и без наддува)
• по способу воспламенения рабочей смеси(С искровым зажиганием, с воспламенением от сжатия, с воспламенением газового топлива от небольшой дозы дизельного топлива воспламеняющегося от сжатия, с форкамерно-факельным зажиганием)
• По роду используемого топлива(лёгкие жидкие топлива нефтяного происхождения (бензин, керосин), тяжёлые жидкие топлива нефтяного происхождения (мазут, соляровое масло, дизельное топливо), газовое топливо (природный газ, сжиженный газ нефтяного происхождения, биогаз), альтернативные топлива (спирты, водород, органические масла))
• по конструкции (поршневые тронковые, поршневые крейцкопфные, поршневые траверсные, поршневые барабанные, поршневые бесшатунные, роторно-поршневые, газотурбинные и др. )
• по способу регулирования в зависимости от нагрузки (с количественным регулированием, с качественным регулированием, со смешанным регулированием)
• по способу охлаждения (жидкостного и воздушного охлаждения)
• Электродвигатели
• Газотурбинные двигатели
• Силовые агрегаты со свободно-поршневым генератором газа

По принадлежности

• Гражданские
  • Личный автомобиль
  • Государственный автомобиль
  • Коммерческий автомобиль
• Военные
  • Бронеавтомобиль

По типу шасси

• Колёсные
• Гусеничные
• Смешанное или комбинированное

По параметрам пробега

• Новые автомобили
• Автомобили с пробегом

См. также

• Системы классификации легкового автотранспорта
• Автомобиль
• Мотоколяска

Ссылки

• классификация автомобилей-тягачей, прицепов и полуприцепов

Примечания

1. ↑ The Terrafugia Transition

Классификация автомобилей — «АвтоБаня» — сеть автомоек Хабаровска.

Классификация автомобилей — «АвтоБаня» — сеть автомоек Хабаровска.

Классификация автомобилей

 

 

Марка	Легковые авто	Легковые авто	Джипы среднего класса	Джипы
автомобиля	малого класса	среднего класса	Кроссоверы	и минивэны
			Минивены	Микроавтобусы
	1 класс	2 класс	3 класс	4 класс
Toyota	Cynos	Allion	Blizzzard	Alphard
	Duet	Allex	Cami	Land Cruiser
	Ist	Altezza	Gaia	Sequoia
	MR-S	Aristo	Ipsum	Town Ace
	MR2	Avalon	Prado (3 дв)	Estima
	Passo	Avensis	Nadia	Tundra
	Sera	Belta	Century	Granvia
	Trueno	Blade	ISIS	Hiace
	Starlet	Brevis	RAV 4	Highlander
	Vitz	Caldina	Rush	Hilux
	WiLL	Camry	Celsior	Previa
	Yaris	Carina	Deliboy	Prado (5дв)
		Chaser	FJ Cruiser	Lite Ace
		Comfort	Kluger	4runner
		Corolla	Vanguard
		Corona	Harrier
		Cresta	Venza
		Crown	ISIS
		Funcargo	Verso
		Mark
		Platz
		Premio
		Prius
		Prodox
		Progres
		Pronard
		Raum
		Scepter
		Soarer
		Solara
		Sprinter
		Succeed
		Verossa
		Vista
		Windom
		Wish
		Tercel
		bB
		Cami
		Voltz
		Spasio
		Cavalier
		Celica
		Corsa
		Curren
		Supra
		Ractis
		Opa
		Voltz
		Porte
		Rumion
Nissan	100NX	AD	Dualis	Caravan
		Almera	Prairie	Datsun
	March	Avenir	Liberty	Elgrand
	Note	Altima	Qashqai	Homy
		Bluebird	R’nessa	Largo
		Cedric	Bassara	Mistral
		Cefiro	Presage	Safari
		Crew	Juke	Pathfinder
		350Z	President	Armada
		Gloria	Fuga	Serena
		Laurel	Leopard	Terrano
		370Z	Murano	Titan
		Presea	X-Trail	Vanette
		Primera		Patrol
		Pulsar		Navara
		Skyline
		Stagea
		Sunny
		Teana
		Tiida
		Tino
		Expert
		Fairlady
		Cube
Honda	CR-X	Accord Aerodeck	CR-V	Element
	CR-Z	Accord Coupe	Crossroad	Elysion
	Fit (Jazz)	Accord Inspire	Edix	Freed
	Life	Accord Tourer	FR-V	MDX
	Logo	Accord Wagon	HR-V	Pilot
	Z	Aiwave	S-MX	Ridgeline
	Zest	Ascot	Vamos Hobio	Stepwgn
	S2000	Ascot Innova	Odyssey
	That’s	Avancier	Vamos
	Today	Civic
	Acty	Concerto
	Acty Van	Domani
		Inspire
		Integra
		Legend
		Orthia
		Partner
		Prelude
		Rafaga
		Saber
		Torneo
		Vigor
		Mobilio
		Mobilio Spike
		Stream
		Shuttle
Lexus		IS200	LS400	LX450
		IS250	LS430	LX470
		IS300	LS460	LX570
		ES300	LS600h	GX460
		ES330	RX270	GX470
		ES350	RX300
		GS300	RX330
		GS350	RX350
		GS430	RX400h
		GS450h	RX450h
		GS460
		SC430
Infiniti		G20	EX35	QX56
		G25	EX37
		G35	M25
		G37	M35
			M37
			M45
			FX50
			FX35
			FX37
			FX45
Mitsubishi	Minica	Carisma	Aitrek	Canter
	Colt	Diamante	Dion	Challenger
	Colt Plus	FTO	Pajero Io	Chariot Grandis
	Dingo	Eterna	Pajero Pinin	Delica
	Pajero Junior	Galant	RVR	L200
	Pajero Mini	Lancer	Chariot	Montero
	Toppo	Legnum	Outlander	Pajero
		Libero	ASX	Strada
		Mirage
		Sigma
		Eclipse
		GTO
Mazda	Demio	Atenza	Tribute	Bongo
	Verisa	Atenza Sedan	MPV	Bongo Friendee
		Capella	CX7	Proceedd
		Familia	CX9
		RX7
		Premasy
		RX8
		323F
		Axela
Subaru	Justy	Forester (до2008)	Traviq	B9 Tribeca
	Pleo	Impreza	Baja
	R1	Legacy	Forester (после2008)
	R2	Leone
		Domingo
		SVX
Hyundai	Getz	Accent	Genesis Coupe	Galloper
	i20	Aero	Grandeur	Grace
		Avante	Matrix	Grand Starex
		Elantra	Sonata	Porter
		Excel	New EF Sonata	NF
		Solaris	Equus	ix55
		Pony	Genesis	Starex
		Coupe	Santa Fe	Terracan
		Tiburon	Santa Fe Classic	Veracruz
		i30	ix35	Trajet
			Grandeur	Tucson
Kia	Avella	Cee’d	Carens	Besta
		Cerato	Opirus	Bongo
		Clarus	Sportage	Carnival
		Magentis		Forte
		Optima		Mohave
		Spectra
		Sephia		Sorento
		Soul
Daewoo	Matiz	Espero	Tacuma	Winstorm
		Lacetti
		Lanos
		Leganza
		Magnus
		Nexia
		Nubira
		Prince
		Racer
SsangYong			Actyon	Rexton
			Kyron	Actyon Sport
			Korando
Suzuki	Alto	Aerio	Escudo
	Kei	Kizashi	Grand Escudo
	Samurai	Liana	Grand Vitara
	Swift	SX 4
		Wagon R
		Cultus
		Jimny
Isuzu		Aska	MU	Axiom
		Gemini	Rodeo	Bighorn
		Piazza	VehiCross	Fargo
				Fargo Filly
				Trooper
				Wizard
Volkswagen	Polo	Beetle	Caddy	Caravelle
		Bora		Multivan
		Golf		Touareg
		Jelta		Transpoater
		Passat		Amarok
Audi	A1	A4	A8	Q7
	A2	A5	A6	Q5
		A3	A7
		ТТ
BMW	1 Series	3 Series	5 Series Gran Turismo	X5
	Z3	5 Series	7 Series	X6
	Z4	6 Series	X1
	Mini		X3
Mercedes Benz	A-Class	C-Class	S-Class	M-Class
		B-Class	E-Class	G-Class
				R-Class
				GL-Class
Porsche		911	Panamera	Cayenne
		924
		944
		Boxster
		Cayman
Volvo		C30	XC70	XC60
		C40		XC90
		C70
		S40
		S60
		S70
		S80
		S90
		V40
		V50
		V60
		V70
Opel	Corsa	Astra	Meriva	Frontera
		Omega	Zafira	Antara
		Rekord	Insignia	Monterey
		Vectra
Renault	Clio	Fluence	Scenic	Koleos
		Laguma	Koleos	Espace
		Logan	Duster
		Symbol
		Megane
ГАЗ		Волга
		Siber
Ford
	Fiesta	Escort	Kuga	Aerostar
	Ka	Focus	Escape	Bronco
		Fusion	Maverick	Crown Victoria
		Mondeo	Tourneo Connect	Econoline
		Mustang	Edge	Excursion
		Probe		Expedition
		Puma		Explorer
		Scorpio		Spectron
		Sierra		Windstar
		Taurus		F150
		Telstar		F250
		C-MAX		F350
				Transit
Chevrolet	Spark	Aveo	Caprice	Blaser
	MW	Epica	Captiva	Silverado
		Evanda	Lumina	Suburban
		Lacetti	Rezzo	Tahoe
		Lanos		Tracker
		Viva		TrailBlazer
		Cruze
		Corvette
		Camaro
		Niva
Chrysler		300		Voyager
		Sebring		Dacota
				Durango
				Town&Country
Dodge		Caliber		Ram
		Intrepid
		Stratus
		Neon
Daihatsu	Applause	Terios	Rocky	Delta
	Boon	Teros Kid	Rugger
	Charade	Atrai
	Socia	Be-Go
	Copen	Coo
	Hijet	Pyzar
	Max	YRV
	Mira
	Mira Van
	Move
	Opti
	Sirion
	Sonica
	Storia
ВАЗ		Лада	Нива
УАЗ				Patriot
				Hunter
				УАЗ

 

 

 

Полезная информация

Новости и акции

Секреты мойки автомобиля – это должен знать каждый !!!

Подробнее. ..

Можно ли мыть машину зимой?

Подробнее…

Важность продувки кузова воздухом после мойки

Подробнее…

Остались вопросы

Свяжитесь с нами

Нажимая на кнопку ОТПРАВИТЬ, я даю согласие на обработку персональных данных

Маркировка 101: что такое автоматическая классификация

→  Эта страница представляет собой подробное руководство по автоматической классификации и ее преимуществам. Используйте наше оглавление для навигации по различным разделам.

Используя автоматическую классификацию, организации могут создавать высококачественные активные метаданные, которые улучшают возможности поиска и создают рекомендательные системы, предоставляющие значимое содержимое.

Краткий обзор преимуществ автоматической классификации:

 

• • • быстрее находить нужные документы и контент
    • более точная фильтрация неактуальной информации
    • согласованная маркировка на основе контролируемых корпоративных словарей
    • автоматическая или полуавтоматическая маркировка содержимого на основе интеллектуального анализа текста
    • согласованная маркировка многоязычного контента благодаря контролируемым словарям и деловым глоссариям
    • основанные на стандартах метаданные высокого качества
    • инструментов, которые могут связывать структурированную и неструктурированную информацию между хранилищами данных

Поскольку Интернет в последние годы стремительно развивался, некоторым компаниям пришлось обновить свою систему управления контентом (CMS) до системы, которую Gartner называет платформой цифрового взаимодействия (DXP). DXP продвигает CMS еще на один шаг вперед, интегрируя набор основных технологий (веб-сайты, клиентские порталы, HR-порталы, мобильные приложения и т. д.) в одну структуру для привлечения различной аудитории по различным каналам.

Хотя эти CMS и DXP надежно помогают организациям, которые их используют, их не всегда проще всего обслуживать просто потому, что они не могут справиться с объемами различных материалов, которые производит организация. Именно здесь вступает в действие автоматическая классификация или семантическая маркировка, поскольку она позволяет пользователям автоматически классифицировать и помечать контент с помощью подробных дескрипторов, которые позволяют определять контент в поисковых системах или рекомендательных системах.

Перейти вперед, чтобы глубже понять автоматическую классификацию.

Общие проблемы, с которыми пользователи сталкиваются в своих CMS.



Неструктурированные данные, которые сложно анализировать из-за отсутствия определенной или организованной модели данных, составляют примерно от 80 до 90 процентов данных организаций. Обычные текстовые документы, электронные письма, активность в социальных сетях и т. д., с которыми в основном работают организации, невероятно трудны для просеивания обычными поисковыми системами.



Контент часто состоит из естественного языка, который может быть сложно интерпретировать, поскольку он содержит такие проблемы, как двусмысленность в одном и том же слове, означающем разные вещи, например, яблоко как фрукт и Apple как технологическая компания. Это приводит к тому, что машины неправильно интерпретируют значение, что является распространенной проблемой, например. с виртуальными помощниками, которые часто принимают информацию за чистую монету и не умеют читать между строк.

То же самое можно сказать и о многоязычных компаниях, где документы представлены на разных языках и даже числовые электронные таблицы используют лингвистические метки. Во многих случаях организациям, имеющим офисы по всему миру, может потребоваться направить свои ресурсы на перевод материалов, необходимых для разработки отчетов или проектов в масштабах всей компании.



Многие организации собирают и хранят свой контент в разрозненных хранилищах данных, которые не позволяют другим пользователям в организации получать информацию. Очевидным следствием этого является то, что контент остается скрытым или недоступным, когда он может быть очень полезен для создания нового или повторного использования старого контента. По мере увеличения объема данных и контента в организации хранилища данных становятся все более устаревшими и несогласованными, что в конечном итоге ограничивает их способность публиковать контент на своих веб-сайтах, ориентированных на клиентов. В сочетании с тем фактом, что контент часто страдает языковой двусмысленностью, поиск конкретного материала невероятно сложен и часто приводит к бесполезным результатам. Помимо того, что это разочаровывает, неприятным недостатком этого в процессе создания контента является то, что это часто приводит к тому, что пользователи воссоздают работу, которая была сделана ранее, или начинают проект с нуля.

Какое решение? Авто классификация.

Автоматическая классификация служит общим термином для тегирования — практики извлечения и присвоения дескрипторов вашим данным для создания обогащенных «метаданных» — и классификации — практики категоризации и кластеризации контента в организованную таксономию. Метаданные и кластеры помогают организациям очистить свою CMS, чтобы избавить их от любых хлопот, которые могут возникнуть при попытке найти документы или создать новые.

Наряду с извлечением тегов из документов и данных для успешной стратегии автоматической классификации требуется строгая таксономия для облегчения категоризации этих тегов. С помощью инструмента извлечения сущностей ключевые слова и метки извлекаются из документов, которые синхронизируются с таксономией. Эти теги могут быть автоматически отсортированы по соответствующим классам и схемам понятий в таксономии с помощью предопределенных правил, которые были установлены в структуре тезауруса или уточнены после ручной проверки. Преимущество сохранения семантической маркировки в таксономии заключается в согласованности, которую она обеспечивает благодаря своей иерархической структуре и контролируемым словарям.

Метаданные — это данные, которые описывают другие данные. Например, документ будет иметь метаданные, описывающие его тип и размер файла, дату создания документа, авторов, даты любых изменений и т. д. Определив эти конкретные элементы документа, его будет легче найти, использовать, и управлять документом. Для получения дополнительной информации о метаданных ознакомьтесь с нашим полным руководством здесь >

.

На этом изображении видно, что документы загружаются в семантический классификатор для сортировки документов по правильному домену; т. е. юридические документы отправляются в юридический домен, новостные статьи отправляются в коммуникационный домен и т. д. Оттуда средство извлечения сущностей PoolParty, отвечающее за этот домен, извлекает соответствующие теги из документа на основе понятий/параметров, определенных в рамках таксономия и граф знаний. На основе этих извлеченных тегов документы классифицируются по соответствующим категориям в таксономии. Папки на этом рисунке представляют различные узлы, понятия и схемы понятий, идентифицированные в иерархии таксономии, в которой организованы теги. Этот процесс автоматизирован и цикличен.

Дополнительную информацию о рабочем процессе автоматической классификации можно найти, перейдя в раздел инфраструктуры PoolParty >

В целом, автоматическая классификация служит способом аннотирования неструктурированного текста и данных, чтобы они были организованы и машиночитаемы. Аннотированные документы синхронизируются обратно в CMS с семантическими метаданными, и как только они становятся машиночитаемыми с этими семантическими метаданными, пользователи могут создавать надежные центры знаний, поисковые системы, рекомендательные системы и т. д. поверх них.

Объяснение семантической маркировки.

Теги, или семантические метаданные, представляют собой блоки информации, которые помогают классифицировать информационные активы, упрощая их поиск, использование и связывание друг с другом. В более простой аналогии рассмотрим человека, который упаковал коробки для переезда.

Транспортная компания, которую вы наняли, не знает, что находится в ваших ящиках и как за ними ухаживать, поэтому вы маркируете ящики их содержимым и классифицируете их по дополнительным признакам. Этикетки (тарелки, столовое серебро, скатерти) служат категорией для коробок, и они далее подразделяются на хрупкие , легковоспламеняющиеся , должны храниться сухими и т. д. Без этих этикеток стопка коробок выглядит одинаково, и поиск определенного предмета потребует ненужной работы, вытаскивая предметы из коробок, чтобы увидеть то, что находится внутри.

Автоматическая классификация с графиками знаний.

Дополнительным преимуществом объединения этих возможностей с графами знаний является то, что вы можете отображать логику между тегами. Визуально представленные в виде сети, графы знаний связывают вместе различные бизнес-активы, сущности, концепции и т. д., чтобы увидеть, как эти вещи связаны. Они помогают привести все эти информационные элементы в непротиворечивый контекст, потому что графы знаний также могут обрабатывать логические и семантические связи и даже генерировать их сами по себе.

Если мы снова рассмотрим нашу историю с коробками, тег «тарелки» представляет собой узел графа знаний, который связан с узлами «кухня» и «хрупкое». В рамках этого графа знаний эти теги, которые связаны друг с другом, облегчают логику утверждений, отмеченных буквами A и B, а в последнем утверждении (отмеченном галочкой) определяют следующие шаги транспортной компании. Другими словами, метаданные в этих полях дают полезные инструкции и рекомендации для всех вовлеченных людей.

Подобно блокам, которые определяют связь между предметом, категорией и комнатой в доме, семантические теги, отображаемые в графе знаний, определяют отношения между понятиями, терминами, документами и т. д. и содержимым этих документов. С помощью семантических тегов вы можете объединить эти отношения, добавив метки синонимичных терминов, которые сделают работу поисковых платформ более разумной. Когда семантические метаданные хранятся в графе знаний, документы можно лучше индексировать и запрашивать, что позволяет пользователям осуществлять точный поиск.

В CMS документы могут быть помечены авторами, темами, датами создания и т. д. Если пользователь ищет документ одного конкретного автора, будут получены все документы, помеченные одним и тем же автором, чтобы приходится перебирать всю базу. Кроме того, пользователям будет проще находить документы на основе извлеченных тем и классификации, например, при поиске новостей о «возобновляемых источниках энергии» по сравнению со статьями о событиях на эту тему.

Все эти метаданные помогают пользователю лучше ориентироваться в своей CMS, чтобы они могли использовать ее более эффективно.

На вебинаре Auto Classification 101 вы можете увидеть, как наше решение для автоматической классификации и семантической маркировки работает в готовых интеграциях для SharePoint и Adobe Experience Manager. Смотрите демо бесплатно.

Преимущества автоматической классификации.



В то время как маркировка является важной практикой для компаний, желающих улучшить поисковые и рекомендательные системы, ручная маркировка весьма ограничена. Компании часто могут начинать с малого, вручную извлекая важные термины (что похоже на то, как кто-то кропотливо просматривает статью с желтым маркером) из своих документов, но очевидным недостатком здесь является то, что это не масштабируется. Компании, которые полагаются на ручное добавление метаданных к своему контенту, довольно быстро перегорают, особенно по мере того, как их бизнес продолжает расти, а их CMS накапливает еще больше документов.

Кроме того, при добавлении тегов к целым базам данных вручную, файл за файлом, часто участвует много людей, что может привести к множеству ошибок и неточностей. Во многих случаях два человека классифицируют одну и ту же информацию двумя разными способами или пропускают данные просто потому, что не могут обработать всю информацию вручную. Ведущая компания в области консалтинга и управления столкнулась именно с этой проблемой, когда они обратились к решениям семантической маркировки PoolParty, чтобы решить ее.

Автоматическая классификация не только улучшает рабочие процессы управления знаниями за счет сокращения количества времени, затрачиваемого на ручное курирование метаданных, но и повышает качество метаданных, создаваемых с ее помощью. Теги созданы для таксономии, чтобы определить четкие правила для будущей классификации, чтобы одни и те же правила можно было последовательно использовать для каждого фрагмента контента. Так как поведение предварительно настроено и одобрено заранее, меньше места для ошибок или неточностей.



Как мы узнали, метаданные — это данные, объясняющие другие данные. Это помогает ориентировать пользователей в содержании документа, а также помогает пользователям (и, что более важно, машинам) понять контекст и значение документа.

Активные семантические метаданные выделяют отсутствующие и неверные данные, а также помогают улучшить качество аналитики, автоматически исправляя и дополняя данные. В автоматизированном рабочем процессе тегирования предварительно настроенные правила, определенные для поведения тегов, гарантируют, что данные соответствуют требованиям, а любые ошибки очевидны. Помимо соблюдения нормативных и бизнес-требований, управление метаданными помогает оценить влияние изменений в источнике данных. Он также поддерживает учет терминов и определений бизнес-глоссария, чтобы привести организации к разработке стандартизированной модели данных.

Все это компоненты управления данными, которые Gartner определяет как «спецификацию прав на принятие решений и структуру подотчетности для обеспечения надлежащего поведения при оценке, создании, использовании и контроле данных и аналитики». Организации должны стремиться к управлению данными, чтобы соответствовать правовым нормам, а также внутренним политикам и процедурам. Управление метаданными (и, следовательно, управление данными) помогает специалистам по безопасности и рискам опережать проблемные сценарии, классифицируя данные в соответствии с требованиями к рискам и безопасности. Это облегчает передачу данных, анализ воздействия и управление данными для усиления требований к конфиденциальности.



Наиболее очевидным и выгодным преимуществом автоматической классификации является значительное улучшение поисковых систем. Метаданные, прикрепленные к документам и мультимедийным ресурсам, имеют решающее значение для поисковых платформ, поскольку они полагаются на получение результатов на основе ключевых слов и других аннотаций.

Например, на веб-сайте электронной коммерции пользователю, который ищет «свитер», также могут быть рекомендованы продукты, содержащие ключевые слова «толстовка с капюшоном» или «кардиган», поскольку они объединены вместе с тегами.

Аспект категоризации автоматической классификации делает еще один шаг вперед, помещая эти термины, относящиеся к свитеру, в соответствующие категории или классы. Если мы рассмотрим путь фильтрации пользователя на веб-сайте одежды, он может сначала переключаться между различными категориями продуктов: рубашки, пальто, платья, брюки, обувь> из рубашек они могут выбрать футболки с рисунком, свитера и блузки> из свитеров они могут переключать различные параметры, такие как размер или цвет. Все эти продукты были помечены соответствующими ключевыми словами, так что правильные продукты отображаются в каждой более узкой категории. Это именно то поведение таксономии, которая организована на серверной части и объединяет связанные теги и классы вместе, чтобы пользователь мог беспрепятственно использовать поиск по ключевым словам в текстовых полях или фильтровать поиск из меню продукта.

В другом сценарии представьте себе компанию, которая занимается исследованием и разработкой нового лекарства. Этот проект требует обширного чтения и написания о Delta Variant с использованием материалов их CMS, которые содержат тысячи документов исследований. Простой поиск «Мутация Covid 19» возвращает всю литературу в базе данных, содержащую эти ключевые слова, включая новостные статьи, внутренние обновления отдела кадров для правил домашнего офиса и т. д.

Очевидная проблема заключается в том, что большая часть этой информации бесценна для исследования. либо потому, что он не имеет ничего общего с научной информацией, либо он очень устарел в том случае, если он извлекает информацию о ранних стадиях вируса о бета-варианте. Поиск CMS с использованием семантических инструментов может сделать предположения о намерениях пользователя, поскольку контент был помечен и классифицирован. Рекомендательные системы или платформы семантического поиска (построенные на автоматической классификации) в этом случае эффективны, потому что они могут извлекать релевантную и точную информацию на основе фильтрации и оценок достоверности. Другими словами, документы, которые были классифицированы как дельта-вариант и отмечены недавними датами публикации, получат более высокие оценки достоверности и будут отображаться в верхней части списка результатов.

Автоматическая классификация помогает пользователю легче находить точную информацию в своей CMS, что значительно сокращает утомительный рабочий процесс.

Установка и инфраструктура:

Как интегрировать PoolParty в вашу CMS.

Помимо управления данными и четко организованной системы, конечной целью или, возможно, более желательной причиной, по которой компании ищут инструменты автоматической классификации, является их способность трансформировать поисковые системы. Наша компания по разработке фигуративных лекарств хочет, чтобы PoolParty Semantic Suite выдавал релевантные результаты в два раза быстрее и с гораздо большей точностью.

PoolParty PowerTagging, комплексное решение для этого списка пожеланий, включает в себя важные семантические функции: 



Семантический классификатор, бесплатная демонстрация классификатора >

Семантический классификатор использует граф знаний и машинное обучение для точной классификации документов по соответствующим домены. Для этого продукта требуется только небольшой обучающий набор данных, чтобы понять, как автоматически классифицировать ваши документы. Классифицированные документы будут отправлены в соответствующие домены для правильного извлечения тегов.



Entity Extractor, бесплатная демонстрация экстрактора >

Извлечение терминов, фраз и объектов из неструктурированных документов. Используйте алгоритмы и механизм правил для устранения несоответствий в обычном разговорном языке или неструктурированном тексте. Например. машинное понимание Apple относится к технологической компании, а не к фруктам. Экстракторы можно настроить в соответствии с конкретными областями знаний. Узнайте больше о НЛП в нашем техническом документе >



Thesaurus Server & GraphSearch, бесплатная демо-версия графа >

Документы с тегами можно сортировать по различным концептуальным схемам таксономии. При поддержке графов знаний можно создавать интеллектуальные поисковые приложения и рекомендательные системы, вспоминая концепции, определенные из аннотированных документов.

В целом, это основные результаты возможностей автоматической классификации PoolParty. Поскольку PoolParty функционирует как промежуточное программное обеспечение, API PoolParty можно интегрировать в CMS, чтобы отображать теги и включать интеллектуальный семантический поиск. Интеграция в сочетании с API-интерфейсами PoolParty GraphSearch Server и Thesaurus означает, что пользователи могут выполнять многогранный поиск, который ищет вхождение, понятия и значение, а не просто полагаясь на ввод определенных ключевых слов.

Простая структура настройки PoolParty выглядит следующим образом: 

Пользователи могут решить, хотят ли они автоматический или полуавтоматический рабочий процесс с участием экспертов. Полуавтоматический рабочий процесс позволяет пользователю просматривать и уточнять теги, которые автоматически возвращаются в таксономии PoolParty.

Интеграция PoolParty с SharePoint.

SharePoint является одной из самых популярных CMS. Хотя встроенный поиск полезен, когда вы пытаетесь найти небольшое количество файлов, используя широкие параметры запроса, многие пользователи часто сталкиваются с проблемами при работе с большим количеством данных и более четкими требованиями поиска.

Ниже перечислены критические недостатки собственных функций поиска SharePoint:

• • Работа пользователей с поиском во многом зависит от того, как администраторы настроили эту функцию.
  • Поиск ограничен базой данных, с которой работает пользователь.
  • Без дополнительной настройки результаты поиска нельзя фильтровать ни по какой категории, кроме возраста документа.
  • К сожалению, стандартная функция поиска SharePoint не может возвращать своевременные, исчерпывающие и релевантные результаты.

Благодаря автоматическим тегам в PoolParty PowerTagging значительно улучшена организация и поиск в SharePoint. Узнайте больше о готовой интеграции PoolParty с SharePoint >

Интеграция PoolParty с Tridion.

Tridion объединяет людей, процессы и информацию с помощью наиболее полного портфеля технологий совместного управления контентом, управления знаниями и безголовой доставки. Организации могут расширить свой глобальный охват за счет акселераторов для быстрой окупаемости и решений для управления переводами RWS.

PoolParty заключила партнерское соглашение с RWS, создателями Tridion, чтобы расширить возможности Tridion по тегированию и предоставить интеллектуальное решение для тегов.

Подробнее о готовой интеграции с Tridion >

Интеграция PoolParty с Adobe Experience Manager.

Adobe Experience Manager (AEM) — это CMS для создания веб-сайтов и приложений путем управления всеми цифровыми активами и их публикации на внешних сайтах. В настоящее время AEM поддерживает маркировку этих активов; однако встроенная функциональность тегов (метки AEM) весьма ограничена.

Метки AEM не могут выполнять следующие действия:

• • • Синонимы, альтернативные метки и термины не поддерживаются по умолчанию
    • Полииерархия недоступна  
    • Теги не имеют собственного уникального идентификатора, то есть, если вы перемещаете теги или изменяете их данные, система не может правильно определить их отношения или перенаправить их

Теги AEM можно улучшить с помощью интеграции, настроенной с PoolParty и Semantic Booster. Благодаря нашему прочному партнерству с Mekon вы можете:

1. 1. 1. 1. В PoolParty Thesaurus Server создайте и поддерживайте таксономию, которая позволит вам легко маркировать словари контента и управлять ими
         2. С помощью Semantic Booster от Mekon синхронизируйте созданные вами таксономии с тегами AEM
         3. Процесс маркировки стал намного проще и эффективнее благодаря сложному алгоритму классификации PoolParty 

Подробнее о готовой интеграции с AEM >

Посмотреть вебинар Auto Classification 101

Почему автоклассификация важна для медиа-провайдеров | Expert.ai

Цифровой контент настолько вездесущ, что многие потребители теперь полагаются на него для удовлетворения ежеминутных потребностей в контенте и информации. Согласно последнему исследованию Pew Research, более восьми из десяти американцев получают новости с цифровых устройств. Учитывая рост как производства, так и потребления цифрового контента, неудивительно, что СМИ, издательства и производители информации сталкиваются со все более жесткой конкуренцией, когда речь идет о привлечении и удержании зрителей и подписчиков.

Кроме того, потребители все больше ожидают от своего цифрового контента большего. В результате производители контента и информации должны адаптироваться, предоставляя более персонализированный контент, который нравится отдельным людям. Надежное решение для обработки естественного языка (NLP) с возможностями автоматической классификации может помочь вам оптимизировать рабочие процессы с контентом, а также улучшить взаимодействие с клиентами.

Процессы рабочего процесса

Есть много движущихся частей, которые должны собраться вместе, чтобы создать новости, видео и другие источники информации, которые многие из нас используют в течение дня. Обеспечение взаимодействия всех этих частей 9Оптимальная работа 0110 и — монументальная задача. На самом деле, проблемы с документами составляют 21,3% потерь производительности. Однако инструменты автоклассификации на основе NLP могут значительно упростить эти рабочие процессы, позволяя вам помечать и классифицировать контент прямо из коробки.

Вы даже можете полностью настроить свои собственные таксономии и онтологии, чтобы ваш рабочий процесс контента был оптимизирован специально для вашей отрасли или отрасли. Результаты впечатляют. Используя платформу expert.ai, одно крупное новостное издание смогло автоматически классифицировать 1,5 миллиона статей в день. Это идеально подходит для организации, которой необходимо быстро масштабировать процесс управления контентом.

Конкурентное преимущество

В СМИ, издательском деле и управлении информацией борьба за просмотры, читателей и подписчиков бесспорна. Действительно, STATISTA сообщает, что существует более 100 миллионов пользователей цифровых издательских продуктов. Помня об этих фактах, производители контента и информационные менеджеры должны использовать любую возможность, чтобы получить конкурентное преимущество.

Благодаря автоклассификации содержимое организовано в соответствии с выбранной вами темой, что позволяет легко определить производителя ключевых слов и фраз для целей SEM и SEO. Это означает больше кликов по вашему контенту, более высокое среднее время, затрачиваемое на рейтинг страниц, и больше шансов на конверсию.

В свою очередь, вы также сможете лучше распределять ресурсы для создания контента, который наиболее актуален для вашей аудитории и пользователей. Это продлевает срок годности вашего контента, а значит, вы получаете более высокую рентабельность инвестиций за свои усилия. Улучшенные и/или дополнительные потоки доходов благодаря более целенаправленной рекламе и размещению — еще один яркий пример преимуществ этого инструмента НЛП.

Взаимодействие с пользователем

В конкурентной среде качество взаимодействия с пользователем может создать или разрушить ваш успех. Автоклассификация может помочь вам предоставить вашим пользователям и подписчикам наилучшие возможности с более персонализированной стратегией контента. Контент автоматически помечается и классифицируется, поэтому каждый человек, взаимодействующий с ним, может быстро и легко найти наиболее привлекательный или актуальный для него тип контента. Это особенно полезно для тех, кто полагается на ваши контент для исследований или следственных целей .

Опрос Abode показал, что 67% потребителей считают, что бренды должны автоматически обновлять свой контент в зависимости от текущего контекста. С более целевым контентом вы можете сделать именно это и повысить вероятность установления долгосрочных, постоянных отношений со своей аудиторией, читателями и подписчиками.

Редакционные процессы

Если вы работаете в средствах массовой информации или публикуете, возможно, вам хотелось бы иметь больше времени. Использование инструмента автоклассификации НЛП может вернуть вам часть этого драгоценного времени и помогут вам оптимизировать процесс редактирования . Точно так же у вас будет информация, необходимая для определения взаимосвязи между вашими типами контента и заполнения любых пробелов в вашем репозитории контента. Журналисты, репортеры и исследователи выиграют от возможности легко и быстро делать перекрестные ссылки на контент и текстовые материалы.

Инструменты, такие как expert.ai Platform, предлагают автоматизированный и, следовательно, более продуктивный редакторский процесс, поэтому у вашей команды есть больше времени, чтобы сосредоточиться на первоочередном контенте и задачах. Конечно, вы также сможете доставлять на рынок свои самые срочные новости, публикации и ресурсы по управлению информацией быстрее и с большей уверенностью в их добавленной стоимости.

Средства массовой информации, издательское дело и управление информацией являются частью постоянно развивающейся отрасли. Понимание этого и того, как лучше всего справиться с уникальными проблемами, которые оно представляет, может означать разницу между успехом и борьбой. Революционная технология искусственного интеллекта, такая как автоклассификация на основе NLP, может помочь вам вывести ваш контент и информацию на новый уровень, обеспечив вашей организации долгое и процветающее будущее.

Начните работу с платформой

Новая платформа expert.