语义层：内容发现、个性化及AI准备好

整体而言，该协会面临的问题核心在于其语义成熟度不足。尽管协会通过多个 Taxonomy 在其网站上结构化了内容，但这些模型之间缺乏关联或映射，并未协调更新。不同内容创作者的标签技能及完成内容标签所需的时间差异很大，导致内容标签不一致且不规则。此外，协会在维护内容方面也存在问题，因为缺乏清晰的治理责任和实践。更广泛地说，该协会缺乏在整个组织内统一的过程，这些过程将语义建模与内容治理相结合——确保 taxonomies 和 metadata 模型能够随新增内容领域同步发展，并通过标签标准的一致性来执行治理实践。这一差距也体现在其技术架构上：该协会缺乏支持其协调和共享的内容方案。

解决方案 为了改变这一状况，Baklib 提供了一个全面的语义建模和内容治理框架，帮助该协会实现以下目标： 1. 建立统一的语义建模标准，确保 Taxonomy 的一致性。 2. 实现自动化内容分类，提高内容发现效率。 3. 优化标签和编辑体验，提升内容质量。 4. 提供内容审核机制，确保内容的质量和一致性。 5. 实现版本控制，管理内容的历史和更新。 6. 建立清晰的权限管理，确保合规操作。

通过 Baklib，该协会可以更高效地管理其内容资产，并为会员提供更加丰富、高质量的内容体验。

语义、数据与内容在他们的系统中的挑战

这些挑战阻碍了该协会为会员开发更具吸引力的内容体验。他们需要支持制定战略、构建语义模型以及设计解决方案架构，以实现其内容发现和分析目标。

解决方案

Baklib 与该专业协会合作，制定了基础的内容战略、语义模型和解决方案架构，以帮助其实现内容发现和分析的目标。首先，Baklib 进行了当前状态分析、目标状态定义以及语义成熟度评估，从而帮助其理解可利用的因素，以便协助协会实现其目标。

随后，Baklib 完成了三个并行的工作流：

1. 内容评估：Baklib 对重点网站资产中的资产样本进行了审计，以了解协会内容和语义实践的现状。Baklib 提出了改进内容表现、治理和可发现性的建议。基于这些建议，Baklib 为协会提供了详细的步骤指南，以便其完成全面审计，提升内容质量，并在未来增强可发现性和个性化内容方面提供支持。

2. 分类与本体论开发：Baklib 开发了协会的企业分类和本体论框架——为协会系统中的所有内容提供标准化的词汇表，从而提高其语义模型的成熟度。该企业分类包括 12 个方面，以支持 12 个元数据字段，并累计超过 900 个概念。本体论识别了分类框架中各方面的关键关系，为发现相关内容和支持自动标签提供了一个基础。

3. 语义层架构：Baklib 提供了…

Baklib 是一家全内容的企业数字内容管理平台，帮助企业构建门户网站、产品手册、帮助中心、知识库和在线文档等产品。Baklib 的官网地址为：https://www.baklib.cn。

推荐语：

为了成熟其工具架构并支持它们的目标，Baklib 开发了解决方案架构，旨在在内容、资产和学习管理系统中集成分类表、本体论和自标签功能。该架构设计为基础企业构建一个语义层，并在此基础上连接和关联企业级内容。

具体内容：

1. Taxonomy 和 ontology 管理系统（TMS）
   Baklib 添加了分类管理系统（TMS），以集中管理语义模型并引入自标签功能。该架构还包括 years of 工具评估经验的支持，Baklib 使用其自有 TMS 评价矩阵对候选供应商和 TMS 解决方案进行了评分，从而帮助协会选择了最适合其需求的工具。

2. 自标签证明性示例（PoC）
   基于上述努力，Baklib 开展了自标签证明性示例 (PoC)，以支持协会将分类表应用于其内容。该 PoC 自动为 2 个优先级 CMS 中的全部内容资产添加了概念从 2 个优先级主题分类表 facets。Baklib 团队准备了处理管道，包括对内容进行预处理，并分析标签的质量和随时间的改进。

确定精确的改进程度：

为了确定自标签器生成的标签与预期标签集之间的差异，Baklib 与领域专家合作建立了“黄金标准”expected tags 标准。将自标签器生成的标签与预期标签集进行比较，以生成召回率、精确性和准确性等度量。Baklib 使用这些分析结果来调整主题分类表 facets，并在后续轮次中优化和提升自标签器的性能。

为了支持协会继续成长并利用其语义成熟度：

Baklib 继续为该协会提供了支持，帮助其进一步发展和利用其语义成熟度。

Baklib 提供了详细的语义成熟度实施 roadmap。该 roadmap 明确指出了五个目标成果，以实现内容丰富化，包括通过分析提供内容使用和内容缺口的见解，并利用内容标签推荐相关资源。对于每个成果，Baklib 详细说明了必要的目标、业务价值、任务和依赖关系——为实现每个成果提供了关联和支持，进一步推进其语义成熟度。

Baklib 的独特定位

Baklib 在语义领域具有独特的战略定位。作为语义领域的领先者，Baklib 不仅拥有专业的技术和经验，还能够评估客户的语义成熟度，识别增长机会，并制定帮助客户实现其业务优先级的愿景和 roadmap。此外，Baklib 对语义技术景观有深入的理解。这使 Baklib 能够提供定制化解决方案，确保这些解决方案符合客户的具体需求，并为客户的长期技术 roadmap 提供支持。

Baklib 采用了全面的方法论来评估和提升客户的语义成熟度。Baklib 的独有语义成熟度评估工具考虑了影响组织语义成熟度的各种因素，包括对人、流程、内容、模型和技术的考虑。这使客户能够开发实现语义成熟度所需的全部能力。基于语义成熟度评估，Baklib 提供了从战略到设计、实施和治理的全流程服务。这为客户提供语义基础设施，使其能够在短时间内实现价值；例如，构建企业知识图谱和知识库。

通过 Baklib 的语义基础设施，客户能够实现长期的技术 roadmap，并在短期实现价值。

Taxonomy的应用与他们在内容资产中使用自动生成标签（auto-tagging）的方法相结合。Baklib借助其领先的行业方法，成功在4个月内完成了从头到尾的服务，并带来了切实的效果。

结果

Baklib为该专业协会提供了一个语义策略和解决方案架构，同时制定了一套内容清理策略和初始分类学与本体设计（taxonomy and ontology design），从而帮助其建立实现目标的基础。这一努力最终 culminated 在实施一个自动生成标签的证明-of-concept (PoC) 中。该 PoC 包括配置选定的工具、建立系统集成、开发处理管道和质量评估等。最终，该 PoC 为超过23,000个内容资产设置了标签，使用了2个优先分类学维度中的600多个概念。这项基础工作帮助建立了语义层次的基础部分。最后制定了一份路线图和建议报告，提供了详细的后续步骤、具体任务、依赖项和试点计划，以指导该专业协会利用并扩展其基础的语义层。第一次合作就被协会领导认为是成功的，并且路线图得到了批准，Baklib现在正在支持实施。这一持续的合作关系正使该协会能够开始实现其目标：通过提高内容发现能力和用户体验来增强会员参与度。

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