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Interwoven MetaTagger® Content Intelligence Server 可协助企业采用一致且有效的方式归纳和整理无序的信息，包括办公室文档、电子邮件和网络内容，从而改善业务流程、提高信息利用率、减少业务风险并削减运营成本。
借助 Interwoven MetaTagger 的功能，企业可以避免这些缺点，而且可以控制内容的层次结构。MetaTagger 提供了一种企业服务，该服务可根据业务需求、企业标准、分类法则和一般性知识，以智能且自动的方式对内容进行分类并提取信息。MetaTagger 支持交互引导式的全自动操作，能够最大程度地帮助企业摆脱繁琐耗时并且须耗费大量人力的手工标记工作。通过使用 MetaTagger，企业可以确保内容的呈现、导航、路由和搜索所依循的元数据准确一致并且随时保持更新。
| 动态内容传送 |
借助动态内容传送功能，门户开发人员可以使用诸如读者、产品或文档类型等属性来放置内容 |
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| 知识目录 |
知识目录可提供大型的内容资源集合，企业可以按照一种或多种分类法则来组织这些资源集合，从而为用户提供高效的访问体验。 |
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| 智能内容路由 |
智能内容路由能够自动确定诸如主题和文档类型等的属性，这样入站请求和内容便可以提交给合适的人员进行处理。 |
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| 内容/元数据审计 |
内容/元数据审计功能可对信息进行自动分类和提取，并且可确保关键元数据的准确性和一致性，从而可以有力地支持以内容为中心的业务流程。 |
| 自动分类 |
利用一种或多种分类法则自动确定文档的正确类别。MetaTagger 支持两种分类方法，第一种方法是前后关联识别分类法，即，根据关键字、短词和上下文提示对内容进行分类；第二种方法是范例分类法，即，通过对比已经过完善分类的培训文档，以此为依据对内容进行分类。 |
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| 汇总和关键字提取 |
自动生成长短不一的内容摘要（几个词到几句不等），可用作门户的摘录。 |
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| 实体提取 |
使用可扩展的模式识别引擎和编译知识库，自动提取名称、位置、日期和其他关键信息。 |
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| 内容配置和分类法则生成 |
检查现有的内容集合，自动给出有关分类法则或关键概念的建议，协助企业完善分类法则开发流程。 |
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| 文档结构分析 |
使用格式设置和结构提示，从内容中自动提取关键部分，如标题和日期 |
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| 元数据验证和分类法则映射 |
在组合和标准化元数据时应用此规则，包括添加和删除标记，以及转换不同的分类法则 |
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