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Machine learning and NLP for journalists and bloggers in a simple Wordpress plug-in wrapper

Machine learning and NLP for journalists and bloggers in a simple Wordpress plug-in wrapper
通过简单的 Wordpress 插件包装器为记者和博主提供机器学习和 NLP
批准号:
133202
负责人:
金额:
$8.89万
依托单位:
依托单位国家:
英国
项目类别:
Feasibility Studies
财政年份:
2017
资助国家:
英国
项目状态:
已结题
起止时间:
2017 至 --

项目摘要

项目成果

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中文摘要
翻译
True 212 Limited是一家内容营销和内容解决方案提供商。在这个项目中,我们正在研究一种新的方法,使用语义分析和机器学习来分析网站的内容,并向网站编辑、博客作者和记者提供概念和资产建议。虽然Google Analytics可以告诉我们一个网站的表现是什么,但我们的解决方案将通过提供新颖的“预测”和“相关性”洞察来解释“原因”,并利用我们对出版和媒体世界的深入了解。这意味着用户将有效地拥有自己的数据和洞察团队,可以通过一个简单易用的数据洞察插件访问,以便在最常用的内容管理系统WordPress中使用。这一新的实时编辑资源将使作家能够更快地获得关于要写什么的见解,并根据受众的偏好提醒他们最相关的突发新闻故事,以及在他们撰写文章时轻松访问相关的社交媒体内容。
英文摘要
TRUE 212 Limited is a content marketing and content solutions provider. In this project we are researching a new approach, using semantic analysis and machine learning to analyse a website’s content, and provide concept and asset recommendations to site editors, bloggers and journalists. Although Google Analytics can tell “the what” about a website’s performance, our solution will explain “the why”, by providing novel “prediction” and “relevance” insights, leveraged by our in-depth understanding of the publishing and media world. This means that the user will effectively have at their disposal their own data and insights team, accessible through an easy-to-use data insights plugin for use within the most commonly used content management system - WordPress. This novel Real-time Editorial Resource will enable writers to gain faster access to insights on what to write about, and alert them to the most relevant breaking news stories, based on their audience’s preferences, plus easy access to relevant social media content as they write articles.
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科研奖励(0)
会议论文
国内基金
海外基金
Scalable Learning and Optimization: High-dimensional Models and Online Decision-Making Strategies for Big Data Analysis
Understanding structural evolution of galaxies with machine learning
  • 批准号:
  • 项目类别:
    省市级项目
  • 资助金额:
    10.0万元
  • 批准年份:
    2022
  • 负责人:
    Nicola Rosario Napolitano
  • 依托单位:
煤矿安全人机混合群智感知任务的约束动态多目标Q-learning进化分配
  • 批准号:
    --
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    30万元
  • 批准年份:
    2022
  • 负责人:
    吉建娇
  • 依托单位:
基于领弹失效考量的智能弹药编队短时在线Q-learning协同控制机理
  • 批准号:
    62003314
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    24.0万元
  • 批准年份:
    2020
  • 负责人:
    沈剑
  • 依托单位: