Capturar y hacer accesible el conocimiento tácito de un grupo es el mayor desafío de Knowledge Management. Las listas de discusión y la participación de usuarios (ranking, tagging, blogging, wikis) simplifican la captura, pero no la accesibilidad del conocimiento, porque:

• El conocimiento tiene forma imprecisa, lo que dificulta poder encontrar lo que estún buscando y saber si existe, y
• El conocimiento es más asequible a través de expertos: Poder saber a quién preguntarle es tan importante como saber qué está disponible.

Facts & Authorities es un conjunto de componentes formado por:

• Fact & Authorities Extractor
, y
• Facts & Authorities Web GUI

capaces de tomar una fuente existente (como por ejemplo foros, emails, wikis) para incorporar:

• Asignación automática de tags a texto que no lo tiene (Autotagger).
• Browsing de tags sensible al contexto: por fin los tags se muestran filtrando en cada momento lo irrelevante, para hacer evidente qué es importante para lo que el usuario está analizando.
• Reconocimiento automático de autoridades en diferentes temas: Facts & Authorities los identifica automáticamente por su comportamiento.

Extracción de conocimiento sin Fricción es la aplicación de text mining para seleccionar y hacer relevante la información que los miembros de un grupo generan como parte de su trabajo.

Características:

• Disponible tanto como componentes individuales (Autotagger, Nube de Tags Sensible al Contexto, Detector de Autoridades), como en forma de aplicación RIA integrada.
• Es capaz de distinguir la gente que sabe de la gente que simplemente participa frecuentemente.
• Aplica text Mining adaptado a español coloquial: es capaz de entender texto con gramática y sintaxis imperfectas, como las que habitualmente se encuentran en listas de discusión públicas.
• Es capaz de aprovechar tango tags manuales como automáticos.
• Los tags automáticamente describen "sobre qué" trata un documento, lo que es más preciso que encontrar un documento buscando por texto libre.
• Los tags además permiten recorrer la información descubriendo contenido útil (serendipitous discovery).
• Es capaz de leer cualquier fuente que publique en un feed Atom 1.0 o RSS; existen adaptadores validados disponibles para MediaWiki, PhpBB, POP3 (email), mvnForum, y archivos de texto. Adaptadores disponibles para otros tipos de repositorio como Content Management Systems.
• Apariencia totalmente modificable a través de CSS.