讓我們互相談談 你對什麼話題最感興趣? 選擇一個主題*數據集成和數據結構搜索和推薦引擎分類法、本體和知識圖文本挖掘和標記 不是你想找的話題?聯係我們! 選擇一個主題*數據集成和數據結構搜索和推薦引擎分類法、本體和知識圖文本挖掘和標記 數據集成和數據結構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。 搜索和推薦引擎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。 分類法、本體和知識圖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)。 文本挖掘和標記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。