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Die Beratungsboutique commsLAB unterstützt Organisationen in ihrer profilkonformen Positionierung. Die Reputation einer Organisation sowie deren zeitliche Dynamik werden anhand von reputationsrelevanten Medienartikeln analysiert, so dass Trends rechtzeitig erkannt und sinnvolle Maßnahmen ergriffen werden können. Diese Maßnahmen helfen den Organisationen, einen langfristig glaubwürdigen und attraktiven Öffentlichkeitsauftritt zu erzielen respektive zu behaupten.

Dabei klassifiziert commsLAB hunderttausende von Medienbeiträgen nach mehreren Dimensionen, unter anderem nach einem Dutzend businessrelevanter Handlungsfelder wie zum Beispiel «Strategie» oder «Produkte und Dienstleistungen».
Diese umfangreichen, von Medien- und Kommunikationsexperten vorgenommenen Klassifizierungen bilden den Rohstoff der Geschäftstätigkeit von commsLAB. Trainierte KI-Modelle unterstützen nun dieses «Human Coding» dabei, die qualitativen Standards dieser Klassifizierungsarbeit weiter zu erhöhen respektive über die eindrückliche Masse an Textdaten hinweg aufrechtzuerhalten.
Das automatisierte Erkennen von Themen in einem Text wird als «Topic Modeling» bezeichnet und ist Teil der linguistischen Datenverarbeitung (englisch «Natural Language Processing», kurz «NLP»). Wie für den Prozess des maschinellen Lernens (ML) typisch, bereiteten auch in diesem Projekt sorgfältiges Datenmanagement (DM), Feature Engineering (FE) sowie eine gründliche Explorative Datenanalyse (EDA) die Erstellung mehrerer Modelle sorgfältig vor. Unter anderem wurde DistilBERT, einer der klassischen, seit 2017 verfügbaren NLP-Transformer trainiert, um die treffsichere Textklassifizierung nach Handlungsfeldern in Bruchteilen von Sekunden vorzunehmen.