Tudásbányászat tartalomkutatáshoz

Cognitive Search
Form Recognizer
Text Analytics
Translator

Megoldási ötletek

Ez a cikk egy megoldási ötlet. Ha azt szeretné, hogy további információkkal bővítsük ki a tartalmat, például a lehetséges használati eseteket, az alternatív szolgáltatásokat, a megvalósítási szempontokat vagy a díjszabással kapcsolatos útmutatást, tudassa velünk a GitHub visszajelzésével.

Ez a cikk azt ismerteti, hogyan használhatja az olyan tudásbányászati technológiákat, mint a kulcskifejezések kinyerése és az entitások felismerése a sűrű technikai anyagok gyors áttekintéséhez.

Architektúra

A tudásbányászatnak három lépése van: betöltés, bővítés és felfedezés.

Architektúradiagram: tudásbányászat a tartalomkutatásban, három lépéssel: betöltés, bővítés és felfedezés.

Töltse le az architektúra Visio-fájlját.

Adatfolyam

  • Betöltés

    A betöltési lépés számos forrásból összesíti a tartalmat, beleértve a strukturált és strukturálatlan adatokat is. A tartalomkutatáshoz különböző típusú műszaki tartalmakat használhat, például termék kézikönyveket, felhasználói útmutatókat, mérnöki szabvány dokumentumokat, szabadalmi nyilvántartásokat, orvosi folyóiratokat és gyógyszerkitöltéseket.

  • Gazdagítani

    A bővítési lépés AI-képességeket használ az információk kinyeréséhez, minták kereséséhez és a megértés elmélyítéséhez. Tartalom bővítése optikai karakterfelismeréssel, kulcskifejezés-kinyeréssel, entitásfelismeréssel és nyelvfordítással. Egyéni modellek használatával kinyerheti az iparágspecifikus kifejezéseket, például a termékneveket vagy a mérnöki szabványokat, megjelölheti a potenciális kockázatokat vagy egyéb alapvető információkat, illetve a HIPAA-megfelelőséget.

  • Tallózás

    A feltárási lépés az adatok keresése kereséssel, robotokkal, alkalmazásokkal és adatvizualizációkkal. Integrálhatja például a keresési indexet Azure Cognitive Search egy kereshető címtárba vagy egy meglévő üzleti alkalmazásba.

Összetevők

A technikai tartalomvizsgálathoz és -kutatáshoz az alábbi fő technológiákat használják:

  • Azure Cognitive Search egy felhőalapú keresési szolgáltatás, amely infrastruktúrát, API-kat és keresési eszközöket biztosít. A Azure Cognitive Search használatával privát, heterogén tartalmakon keresztül hozhat létre keresési szolgáltatásokat webes, mobil- és vállalati alkalmazásokban.
  • A webes API egyéni képességi felületével egyéni képességek integrálhatók egy Azure Cognitive Search bővítési folyamatba.
  • Az Azure Cognitive Service for Language az Azure Cognitive Services része, amely számos természetes nyelvi feldolgozási szolgáltatást kínál. Ezekkel a szolgáltatásokkal szövegeket értelmezhet és elemezhet.
  • A Szövegelemzés az Azure Cognitive Service for Language API-jainak és egyéb funkcióinak gyűjteménye, amellyel kinyerheti, osztályozhatja és megértheti a dokumentumokban lévő szöveget.
  • Az Azure Cognitive Services Translator a REST API-k Cognitive Services-családjának része. A Translator használatával valós idejű dokumentum- és szövegfordítást végezhet.
  • Az Azure Form Recognizer az Azure Applied AI Services része. Form Recognizer gépi tanulási modelleket használ kulcs-érték párok, szöveg és táblázatok kinyerésére olyan dokumentumokból, mint a számlák, nyugták, azonosítókártyák és névjegykártyák.

Forgatókönyv részletei

Ez az architektúra bemutatja, hogyan használható a tudásbányászat tartalomkutatáshoz.

Lehetséges használati esetek

Amikor a szervezetek a műszaki adatok áttekintésére és kutatására irányítja az alkalmazottakat, fárasztó lehet az oldalakat sűrű szöveg után olvasni. A tudásbányászat segít az alkalmazottaknak gyorsan áttekinteni ezeket a sűrű anyagokat. Azokban az iparágakban, ahol az ajánlattételi verseny kiélezett, vagy ha a probléma diagnosztizálásának gyorsnak vagy közel valós idejűnek kell lennie, a vállalatok a tudásbányászat segítségével elkerülhetik a költséges hibákat, és gyorsabban betekintést nyerhetnek a tartalomkutatás során.

A tudásbányászatra támaszkodó iparágak a következők:

  • Education
  • Marketing
  • Banki (pénzügy)
  • Szolgáltatók
  • Retail
  • Hírek és média

Következő lépések