在出版(publishing)中最有利且成功的一種AI應用是內容分類(content classification)，將描述內容細節資訊的主題詮釋資料(subject metadata)自動應用在內容上。
主題詮釋資料藉由增加商業體(business)核心商業主題術語內容的能見度以提供有用的商業智慧(business intelligence, BI)。利用使用者分析，商業體可以做到準確的決策，決定什麼時候出版以及要出版什麼，也可以為探索(discovery)、目標廣告、內容建議開啟新的機會，而且若是主題標記做得好，可以增進搜尋引擎優化。
自動標記的自動化分類軟體讓出版社可以根據內容的主題詮釋資料將內容歸類(categorise)。利用AI自動歸類內容或是自動建議(auto-suggest)內容編者更適合的詞彙可以大大精簡內容生產的過程。AI也可以自動化歸類檔案內容(archive content)，當主題詮釋資料更新的時候就重新將內容歸類。
而當出版社有了足夠的最佳實施案例，自動化分類軟體可以在精準度及風格上學習仿真，讓內容分類的過程完全自動化，加速出版的過程，減少重複性的工作，降低人為錯誤。
部分大型出版社委託數據科學家建立專屬的內容分類系統(content classification systems)，然而建立完整、可以擴大，以AI為導向的自動標記平台需要廣泛的軟體工程，而這可能不是數據科學家的核心技能。出版社應該將機器學習的投資專注在核心差異化上，而非其他已經被商品化的SaaS自動化分類。
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