Когда он используется для машин, умное выражение «умный» поднимает не одну или две брови. Дискуссия разгорелась, когда сообщалось, что устройства способны понимать значение контента. Тем не менее, субсидии сразу же сталкиваются с насущной необходимостью, например, найти ближайшую аптеку или ускорить исследовательский проект. Неудивительно, что в таких сценариях мы с радостью использовали бы сложный вычислительный процесс, чтобы проанализировать информацию и принять решение о наиболее значимых для нас результатах как можно быстрее и быстрее, чем вы.
Технология семантического поиска - это способ запроса данных, который пытается понять цель и контекст вопроса для восстановления наиболее релевантных ресурсов, связанных с конкретным запросом данных.
Почему вам стоит задуматься о внедрении технологии семантического поиска?
Если вы все еще испытываете трудности с логическими поисковыми запросами, вам следует задуматься о реализации семантической технологии. Позвольте мне назвать три наиболее веские причины, по которым вы должны иметь это инновационное решение с наддувом.
1. Потому что…
Предлагает гибкий подход к интеграции
Семантические технологии обеспечивают лучшую интеграцию и взаимодействие различных информационных активов по сравнению с обычными ИТ-системами и могут легко вносить изменения без необходимости переделывать схему. Добавление, изменение и выполнение новых соединений с помощью семантического моделирования просто, потому что, в отличие от стандартных технологий, значимость и отношения не классифицируются и не «жестко привязаны» к форматам данных и программному коду во время разработки. В результате этого классические реляционные базы данных становятся жесткими и хрупкими, когда сущность мира меняется, и поэтому нуждаются в постоянном изменении архитектуры перед лицом новых знаний или новых связей.
2. Потому что…
Он легко связывает процессы + данные + контент
Технология семантического поиска делает это за счет дополнительных контекстных данных к вашему текущему сбору данных. Хорошим примером может служить включение информации о погоде и дорожном движении в карты улиц, таких как дорожные условия, информация о погоде, вероятность аварий, состояние строений и участки на дорогах. Эти дополнительные данные могут использоваться «умными автомобилями» для принятия решений, снижающих опасность несчастных случаев.
Еще один замечательный пример - из отрасли человеческих ресурсов (найма), многие системы отслеживания кандидатов (ATS) имеют встроенную возможность синтаксического анализа резюме на основе логического поиска, который в первую очередь предназначен для выполнения запросов с использованием операторов (OR, AND ). Однако старые методы синтаксического анализа этого десятилетия могут быть заменены технологией семантического набора, как это делает Textkernel (программное обеспечение синтаксического анализа резюме). Он анализирует резюме с точностью более 80%. Это означает, что рекрутеры должны тратить меньше времени на заполнение открытой вакансии, поскольку они могут легко найти подходящее соответствие из имеющихся у них резюме.
3. Из-за…
Онтологии могут быть разработаны более разумные решения
Онтологии - это очевидные формальные термины в отношениях и предметной области между ними, а также b-подгонка для демонстрации информационных моделей, необходимых для предоставления более разумных решений. Теперь эти более интеллектуальные решения предназначены для решения проблем бизнеса и должны использовать возможности аналитики данных для выполнения своих обещаний.
