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Digitalisierung in der öffentlichen Verwaltung bedeutet in praktisch allen Tätigkeitsfeldern Umgang mit analogen Dokumenten. Große Vorteile in der Effizienzsteigerung in Verwaltung und Bearbeitung von großen Textmengen bieten Verfahren wie eAkte oder ERV.

Für die Verwaltung gibt es viele etablierte Systeme. Diese Produkte haben oft eine hohe Komplexität und verlangen einen hohen Ressourceneinsatz, wobei oftmals die manuelle Bearbeitung bzw. Interpretation der Texte weiterhin bestehen bleibt.

Hier schafft unsere Word Processing Lösung den eigentlichen Mehrwert als Entscheidungsunterstützung und Prozessoptimierung.

Im Wesentlichen gibt es zwei verschiedene Ausprägungen:

  1. Texte sind gut strukturiert oder haben viele Metadaten und liegen in ausreichender Menge vor.
  2. Texte sind unstrukturiert, haben unterschiedliche Inhaltstypen und hohe Freiheitsgrade in der inhaltlichen Formulierung.

Dazu kommen zwei technologische Ansätze:

  1. Die Kategorisierung und Verarbeitung wird durch Machine Learning realisiert. Somit wird ein zuvor definiertes Modell trainiert.
  2. Falls Machine Learning nicht möglich ist, bedienen wir uns einer semantischen Extrahierung, wodurch die Bedeutung des Textes interpretiert wird. Basis ist die Erstellung von semantischen Modellen, die oft im Fachbereich angesiedelt werden, da hier die einzelnen Fälle bekannt sind.

virtual7_wordprocessingvirtual7 kombiniert diese beiden technologischen Ansätze und kann mit strukturierten und unstrukturierten Texten umgehen, ohne dass unflexible Muster/Patterns mit hohem technischen Aufwand erstellt und für alle möglichen Varianten gepflegt werden müssen.

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