知識採礦

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知識採礦是什麼?

真實世界的資料十分雜亂。 其經常橫跨多種媒體類型,例如文字文件、PDF 檔案、影像和資料庫。資料內容不斷變更、不斷成長,但有價值的知識卻無法立即使用。 不斷變更、不斷成長,但是有價值的知識卻無法立即可用。 知識採礦是指擷取資訊,並從大量資料中獲得見解的能力。 Azure 搜尋服務使用內建的 AI 功能,找出隱藏在您所有內容 (文件、影像和媒體) 中的見解,以完成知識採礦。 Azure 搜尋服務是唯一使用內建 AI 功能的雲端搜尋服務,可讓您探索內容中的模式和關聯性、了解情緒、擷取關鍵片語和其他更多訊息。 例如,客服組織經常使用知識採礦從案例文件擷取資料與情報。 他們會分析客戶情緒以改善代理程式的產能和客戶體驗。

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觀看這段影片了解知識採礦如何協助您解除鎖定隱藏在您內容中的重要資訊。


在您深入了解知識採礦如何用於解譯資料後,讓我們繼續探索知識採礦的運作方式。

知識採礦的運作方式及建置方式為何?

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現在讓我們看看知識採礦的運作方式,以及合約管理公司 iCertis 如何運用它,從大量非結構化資料中描繪出有價值的見解。


如您在影片中所見,Azure 認知服務搜尋將資料以 PDF 格式擷取至 Azure Blob 儲存體。 然後,認知服務會使用關鍵片語擷取和具名實體辨識、語言偵測以及自動翻譯來擴充資料,並建立自訂的一般資料保護規定 (GDPR) 風險模型。 連線到 Azure Web 應用程式時,會建立可搜尋的體驗,可讓兩百萬名使用者管理超過 五百萬份合約。

以下是知識採礦程序的圖表,與 iCertis 所使用的程序類似。 下圖說明內容如何擷取、破解、擴充及編製索引,以允許透過各種應用程式 (例如網站和聊天機器人) 來進行資料採礦及搜尋資料。

Azure Search and Cognitive Services

見過知識採礦運作方式的範例後,以下是幾個其他產業運用知識採礦來解決商務問題的範例。

醫療保健組織面臨臨床資料過多的挑戰。 大量資料包括病患的姓名、人口統計、歷年的就診記錄和病史、診斷和實驗室結果。 有了知識採礦,醫療保健業者可以篩選大量資料,更快識別出傳染病,預測哪些病患可能發生特定問題,讓醫生為病患提供更好的服務。

金融服務業,企業必須面對的挑戰是讓大量文件、表格、合約和其他更多資料變得有意義。 結合了解模型之特製化內容的自然語言處理技術,讓金融服務業者得以深入了解,並為客戶提供個人化的服務。

石油與天然氣公司的地質學家及其他專家小組需要了解地震和地質資料。 他們通常有數十年的影像和手寫野外記錄檔案。 他們需要連絡地方、領域專家及事件,綜合這項資訊以制定明智的決策。

了解 Azure AI 知識採礦功能的強大程度後,我們接著探討與機器學習服務相關的 AI 功能。