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語義數據結構是一種基於語義人工智能的數據筒倉的新解決方案，它結合了最好的技術、數據目錄和知識圖。通過語義數據結構，公司可以將文本和文檔(非結構化的)與關係數據庫和數據倉庫中的數據(結構化的)結合起來，以創建更加全麵和準確的客戶、員工、產品和其他重要業務領域的視圖。

達到豐富和深入的搜索結果，提供相關事實和上下文的答案，以您的具體問題，而不是一個廣泛的搜索結果與許多(ir)相關的文件和消息-但沒有有價值的輸入。了解如何使用知識圖來實現與用戶相關的語義搜索和推薦。

許多組織已經在使用知識圖譜技術來幫助自己保持領先地位。知識圖表和圖形數據庫已經應用於所有類型的行業，從銀行、汽車工業、石油和天然氣到製藥和健康、零售、出版、媒體等。盡管這些公司對不同的用例使用知識圖，但最終的遊戲是相同的:為數據增加價值，以便它可以以一種有意義和更智能的方式使用(並最終重用)。

手動標記整個數據庫，一個文件一個文件，是非常耗時的，涉及很多人。但更糟糕的是，手動標記的結果之一是不一致的搜索結果。基於圖的文本挖掘可以改進這一過程，使其不僅更快，而且更一致和精確。這是通過基於受控詞彙表自動為文檔分配元數據來實現的。