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PoolParty Search Server.

PoolParty Search Server以基於動態Ontology驅動的方框的PoolParty的實體的搜索方法將搜索性與池Party的實體搜索方法進行搜索性。簡單地說,它提供了一個強大的推薦引擎和跨多個平台的可擴展搜索解決方案,具有自動文本分析和一致的標記功能,適用於在非托管數據海洋中漂浮的人。

包括模塊和功能

PoolParty Search Server license包括以下模塊和特性:

舒適的編輯

分類法編輯器非常友好,並且使主題專家隻需經過短暫的培訓就可以開始研究知識模型。

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SKOS的兼容性

PoolParty應用了SKOS標準,確保了知識模型的互操作性。使用PoolParty不需要事先了解SKOS,因為該方法已無縫嵌入到軟件中。

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多個項目

您可以彼此分開創建和維護多個分類物。您還可以將分類學合並到一個知識模型中。

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用戶管理

PoolParty將4個用戶角色與不同的用戶權限區分開來,簡化了您的協作知識工程努力。函數用戶組使您可以公開顯示項目或限製對其的訪問。池Party內的用戶或項目沒有限製。

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Multilinguality

PoolParty使用UTF-8,這使得幾乎所有的編碼和語言都可能。用戶界麵使管理在一個項目中的多語言知識模型非常方便。

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導入/導出(包括Excel)。

您可以將現有的分類管理導入池Party。該軟件支持導入Excel Sheets和RDF數據的所有公共序列化。池塘分類或其子樹也可以以不同的格式導出。

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視覺瀏覽器

PoolParty向分類層次結構樹提供替代視圖。知識工程師可以有效地瀏覽廣泛的知識模型。

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全麵的提取器API

Extractor API使您可以基於豐富的參數進行高度精確的實體提取。可以使用API​​服務而不是SPARQL查詢,並使具有廣泛技能的開發人員可以訪問的語義技術。欧宝登录地址

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工作流程管理

PoolParty為協作項目環境中新概念的批準提供了有效的工作流程。建議的概念儀表板允許知識工程師跟蹤建議,並鼓勵以流線型的方式審查過程。

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skos-xl.

此高級功能允許您以高精度的方式在Skos概念周圍表達隱式上下文信息。

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回滾和曆史

可以通過History Management功能跟蹤分類法開發過程。通過創建快照,可以根據需要保存和恢複以前的項目版本。

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休息API.

RESTful API允許您將分類法與第三方係統集成。所有可以通過GUI管理或檢索的數據也可以通過API訪問。

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本體管理

該模塊允許您擴展分類係統的表現力。您可以創建特定關係和屬性。您可以從池Party Libary中重複使用現有的本體,並將它們組合到特定知識模型的自定義方案(視圖)。

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高級斯科斯視圖

您已經擴展了在您的知識模型中表達關係和上下文信息的可能性。

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自定義報告

PoolParty允許創建自定義報告,並在默認情況下提供可導出的報告集合。例如,你可以生成一個同義詞列表,它可以用來擴展穀歌的自定義搜索引擎或MS Sharepoint。

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語料庫管理

您可以上傳各種非結構化文檔,抓取web資源,並基於知識模型進行分析。每個項目可以有一個語料庫。語料分析包括概念表和術語評分。

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多數集團

您可以通過上傳多個語料庫來擴展PoolParty的文本挖掘功能。

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對Drupal PowerTagging

開箱即用的模塊使您可以在Drupal係統中使用您的知識模型進行內容Classficiation。內容與分類學和高精度標簽建議進行匹配。可以另外使用的DRUPAL有更多的語義模塊。

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元數據映射

RDF數據與分類有關。包含的概念可以由URI交換或豐富,為SPARQL查詢提供了強大的基礎。

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質量管理與報告

PoolParty對您的知識模型進行自動檢查,並為您提供足夠的維修機製。報告中全麵地彙總了不一致性。

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集合和SPARQL列表

集合允許從您的分類係統的層次結構中完成概念列表以進行特定用例。SPARQL列表是動態列表,您可以用於顯示概念的缺失翻譯或導出一組與較窄相同關係的概念。

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詞彙映射

不同的部門可能需要不同的分類法版本。映射功能可以自動檢測跨分類法/項目的相同概念,然後可以相互鏈接。總體上保持了一致性。通過連接分類法,知識模型的表達能力更強。

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關聯數據濃縮

概念可以通過附加資源自動豐富,如鏈接數據源中的圖像或地理信息。您還可以通過其他語言中的同義詞、定義和等價物來擴展這些概念。

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鏈接數據前端

分類法和本體可以由外部發布和瀏覽。每個概念都有一個可以在另一個上下文中一致重用的URI。關聯數據前端是高度可定製的企業需求。

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SPARQL終點

SPARQL端點提供了一種用於使用標準化查詢語言SPARQL從服務器查詢RDF數據的程序化接口。對於PoolParty中的每個項目,可用SPARQL端點。

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自動化項目

自動駕駛功能使用戶能夠自動像DBPedia那樣從結構化鏈接數據源創建新的分類樹。然後可以將結果定製為自己的需求。

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導出到遠程存儲庫

當使用PoolParty構建語義企業架構時,您還可以集成外部圖形數據庫,如MarkLogic、Stardog、GraphDB或Virtuoso。通過導出到遠程的功能,可以將PoolParty知識模型導出到這些第三方圖形數據庫。

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搜索服務器和語義索引器(Solr或Elasticsearch)

借助Graph Search,你可以基於Solr、Elasticsearch或第三方圖形數據庫(如MarkLogic、Stardog、GraphDB或Virtuoso)開發高度定製的語義企業架構。它是結構化和非結構化數據的語義分析儀表板的開箱即用解決方案。

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可選模塊

可選地,你可以添加以下列出的任何模塊和特性到你的PoolParty語義集成器:

分類

通過使用機器學習的語義知識圖的組合來從更準確的分類中獲利。

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用於高可用性的第二個實例

您可以通過其他實例優化服務器性能。

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PowerTagging for SharePoint 2013

開箱即用的模塊使您可以在SharePoint中使用您的知識模型進行內容分類。內容與分類學和高精度標簽建議進行匹配。SharePoint還有其他語義模塊,可以另外使用。

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圖表

數據科學家和主題專家的知識圖管理。

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在遠程存儲中存儲提取結果

您可以將來自PoolParty的實體提取結果存儲到第三方圖形數據庫,如MarkLogic,Stardog,GraphDB或Virtuoso。

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