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分類法和辭典管理

組織你的知識,使信息易於查找、使用和分析

如果圖書館不能整理和編目圖書,它們就沒有什麼用處。業務數據也是如此。除非將業務信息組織到允許檢索或分析的邏輯框架中,否則業務信息對企業幾乎沒有價值。分類法幫助用戶快速地從一般主題轉移到特定的子類別,以找到真正需要的內容。

在當今快節奏的環境中,依賴複雜的電子表格和文檔共享係統的組織將無法與使用智能方法組織數據的公司競爭。基於SKOS這樣的標準創建分類法是使積累的知識更容易訪問和重用的好方法。它幫助公司在需要的時候在最短的時間內找到並理解正確的信息。

Gartner預測,

“到2024年,使用圖表和語義方法進行自然語言技術(NLT)項目的公司將比那些不使用圖表和語義方法的公司減少75%的人工智能技術債務。”

Gartner公司:“預測2020:人工智能-生產之路(安東尼·馬倫等人,2019年12月)
Gartner建議:

語義知識圖可以用來推動數據管理任務,比如數據集成,幫助實現大量冗餘和重複活動的自動化。”

Gartner公司:擴充數據目錄:現在是企業數據和分析領導者的必備(etisham Zaidi和Guido De Simoni, 2019年9月)

對於不使用分類法管理軟件的組織來說,最大的挑戰是:

使用無效工具進行手工工作

像Excel這樣的電子表格軟件和一些免費的開源工具一起被廣泛用於分類法管理。通常,用戶很快就會發現,由於各種原因,這些方法不能伸縮,隻適合小型分類法。

沒有文本挖掘的分類法管理

結合文本挖掘功能的結構化分類法可以幫助機器理解所有數據之間的關係和層次結構——然後可以建議與用戶搜索相關的進一步信息。

緩慢的內容交付

由於使用手工電子表格和隻有弱開發的文本挖掘功能,團隊交付高質量內容的能力通常非常慢。這些電子表格數據庫通常需要每年或每兩年進行一次審計,因此長期的不一致性隻有在那時才會顯現出來。即使對基於excel的分類法進行日常管理,在觀察到趨勢之後,分類法的更改可能需要數周時間才能在客戶搜索平台上實現。

有用的資源

請參閱業務中分類法的最終指南。

網絡研討會:分類法、知識圖和人工智能
研討會:PoolParty卡片分類

組織可以利用PoolParty的分類法管理實現的最大變化。

分類管理是實現基於語義框架的結構化知識和數據管理的第一步。這些框架可以是智能搜索平台、虛擬助手(如推薦係統)甚至企業級內容和知識中心的構建塊。分類法改進了用戶搜索,因為它們構成了複雜搜索向量的基礎,包括通過綁定同義詞術語精確描述特定術語的上下文。反過來,用戶會得到更相關、更個性化的搜索結果。

除了這個好處之外,分類法和本體還可以作為強大推薦係統的基礎。

今天使用PoolParty semantic Suite來體驗語義搜索的主要好處。欧宝体育官网app

受控詞彙表

許多組織由於部門之間的標簽錯誤或術語不同而浪費時間和精力搜索數據。通過PoolParty的協作界麵,部門可以將同義詞捆綁在一個概念下,並將其與其他概念關聯起來,以減少搜索信息時的混淆。這對於在不同辦公室使用不同外語的跨國公司尤其重要——PoolParty的多語言能力允許您為您的公司創建一種跨境語言。

敏捷的數據

組織需要能夠根據市場的增長趨勢進行調整和轉變。敏捷分類法管理意味著您可以為其他類型的數據模型重用和添加數據。關鍵涉眾不斷修改和更新分類法的靈活性確保了組織與消費者和行業需求保持相關性和最新性。

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智能搜索

分類法有助於將這些點連接起來,以了解信息是如何構造的,並為搜索平台建立一個強大的基礎,這些平台可以根據這些連接起來的點檢索結果。將結構化分類法與文本挖掘功能結合起來,可以幫助機器理解所有數據之間的連接和層次結構——然後可以建議與用戶搜索相關的進一步信息。

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