ソリューションのアイデア
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この記事では、キー フレーズ抽出やエンティティ認識などのナレッジ マイニング テクノロジを使用して、高密度の技術資料をすばやく確認する方法について説明します。
アーキテクチャ
ナレッジ マイニングには、取り込み、エンリッチ、探索という 3 つのステップがあります。
このアーキテクチャの Visio ファイルをダウンロードします。
データフロー
取り込み
取り込みステップでは、構造化および非構造化データなど、さまざまなソースからコンテンツを集めます。 コンテンツの調査では、製品マニュアル、ユーザー ガイド、エンジニアリング標準ドキュメント、特許記録、医学雑誌、医薬品申請など、さまざまな種類の技術コンテンツを取り込むことができます。
強化
エンリッチ ステップでは、AI 機能を使用して、情報を抽出し、パターンを見つけ、理解を深めます。 光学式文字認識、キーフレーズ抽出、エンティティ認識、言語翻訳を使用してコンテンツをエンリッチします。 カスタム モデルを使用して、製品名やエンジニアリング標準などの業界固有の用語の抽出、潜在的なリスクや他の重要な情報のフラグ設定、HIPAA コンプライアンスを実現します。
探索
探索ステップでは、検索、ボット、アプリケーション、データの視覚化を使用してデータを探索します。 たとえば、Azure Cognitive Search の検索インデックスを、検索可能なディレクトリまたは既存のビジネス アプリケーションに統合できます。
Components
以下は、技術コンテンツのレビューと調査のためのツールを実装する際に使用される主要テクノロジです。
- Azure Cognitive Search は、検索用のインフラストラクチャ、API、ツールを提供するクラウド検索サービスです。 Azure Cognitive Search を使用すると、Web、モバイル、およびエンタープライズアプリケーションのプライベートな異種コンテンツに対する検索エクスペリエンスを構築できます。
- Web API カスタム スキル インターフェイスは、カスタム スキルを Azure Cognitive Search エンリッチメント パイプラインに統合するために使用されます。
- Azure Cognitive Service for Language は、多くの自然言語処理サービスを提供する Azure Cognitive Services の一部です。 これらのサービスを使用して、テキストを理解および分析できます。
- Text analytics は、ドキュメント内のテキストの抽出、分類、および理解に使用できる、Azure Cognitive Service for Language の API とその他の機能のコレクションです。
- Azure Cognitive Services Translator は、REST API の Cognitive Services ファミリの一部です。 Translator を使用して、ドキュメントとテキストのリアルタイム翻訳を行うことができます。
- Azure Form Recognizer は、Azure Applied AI Services の一部です。 Form Recognizer では機械学習モデルを使用して、請求書、領収書、ID カード、名刺などのドキュメントからキーと値のペア、テキスト、テーブルを抽出します。
シナリオの詳細
このアーキテクチャは、コンテンツの調査にナレッジ マイニングを使用する方法を示しています。
考えられるユース ケース
組織が従業員に技術データのレビューと調査を命じていると、難解なテキストを読み進めるのは面倒なことがあります。 ナレッジ マイニングは、従業員がこれらの難解な資料を迅速にレビューするのに役立ちます。 入札競争の激しい業界や、問題の診断を迅速にまたは凖リアルタイムで行う必要がある状況では、企業はナレッジ マイニングを使用することによって、大損害につながるミスを避け、コンテンツの調査中により迅速に分析情報を取得できます。
ナレッジ マイニングに依存する業界には、以下のものがあります。
- Education
- Marketing
- 銀行業務 (金融)
- サービス プロバイダー
- Retail
- ニュースとメディア
次のステップ
Azure Cognitive Search のカスタム スキルを構築する。
ラーニング パスで Azure Cognitive Search を使用したナレッジ マイニングを確認する。
ソリューション内のコンポーネントの詳細については、こちらのリソースを参照してください。