KI-gestütztes intelligentes Etikettierungssystem
Feeds.Fun baut eine dreistufige Tag-Verarbeitungspipeline auf: einen primären Klassifikator, um die zugrundeliegenden Themen zu identifizieren, einen intermediären Analysator, um Entity-Relationen zu extrahieren, und einen fortgeschrittenen Prozessor, um semantisches Deep Parsing über Gemini/GPT durchzuführen. Testdaten zeigen, dass die Tagging-Genauigkeit für Technologie-Nachrichten 921 TP3T erreicht und damit deutlich höher ist als die 671 TP3T von Open-Source-NLP-Tools. Das System unterstützt einen Benutzereingriffsmechanismus, der die manuelle Korrektur falscher Tags oder das Hinzufügen benutzerdefinierter Tags ermöglicht und ein kontinuierlich optimiertes intelligentes Filternetzwerk bildet. Typische Konfigurationsbeispiele sind: "Finanzbetrug → -100 Punkte", "Quantencomputer → +50 Punkte", was eine quantitative Verwaltung des Inhaltswertes ermöglicht.
- Technologie-Abhängigkeit: API-Endpunkte für OpenAI/Gemini müssen konfiguriert werden
- Erweiterbarkeit: Python-Plugin mit Unterstützung für benutzerdefinierte Etikettenprozessoren
- Fehlertoleranzmechanismus: automatisches Umschalten auf den lokalen Schlüsselwortabgleichsmodus bei Netzausfällen
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