Analityka & Wyszukiwanie:
analiz sentymentu dla firm,
wyszukiwarki semantyczne

Semoni analityca

Semantic search

WyszukUI!

Kto szuka, już nie zbłądzi – bezbłędność ma znaczenie.
Semantyczne wyszukiwanie w przyjaznej formie.

SEMANTIC SEARCH to wyszukiwarka semantyczna opracowana dla dużych zbiorów danych tekstowych zapisanych w języku naturalnym. Uniezależniona od leksykalnych ograniczeń i wsparta zaawansowanymi mechanizmami uczenia maszynowego.

SEMANTIC SEARCH umożliwia budowanie mechanizmów przeszukiwania dostosowanych do specyfiki branży oraz indywidualnych potrzeb klienta. Działa w oparciu o zapytania formułowane m.in. w języku naturalnym, uwzględniając zarówno semantykę wypowiedzi (a nie samą zawartość leksykalną), jak i specjalistyczną terminologię.

Najważniejsze mechanizmy stosowane w strukturze SEMANTIC SEARCH:

  • wyszukiwanie semantyczne oparte o głębokie modele sieci neuronowych, bazujące na architekturze wywodzącej się z sieci neuronowych typu „Transformator”
  • wyszukiwanie oparte o statystyczne cechy z zapytania i dokumentów źródłowych
  • filtrowanie na podstawie ontologii tematów

Obszary zastosowania i odbiorcy

Wyszukiwarka SEMANTIC SEARCH jest rozwiązaniem dedykowanym dla organizacji posiadających obszerne zasoby dokumentów, planujących ich udostępnianie w sposób przystępny dla użytkowników. Przykładami efektywnego zastosowania są zbiory przepisów prawnych, repozytoria dokumentów z różnorodnych branż, a nawet zdigitalizowane księgozbiory (specjalistyczne lub ogólne).

 

Zapytaj o ofertę

Jak powstaje wyszukiwarka semantyczna?

Więcej o cyklu prac

Cykl prac przy opracowaniu wyszukiwarki semantycznej

1. Prace przygotowawcze

Analiza i zrozumienie sposobu, w jaki użytkownicy będą wykorzystywać wyszukiwarkę.
Opracowanie taksonomii planowanych do wykorzystania w wyszukiwarce.
Przygotowanie wszystkich posiadanych danych w postaci, która może być wykorzystywana przez silnik wyszukiwarki (parsowanie): podział na strukturę redakcyjną, ekstrakcja metadanych z dokumentów.
Opisanie danych tzw. cechami ontologicznymi (metadane i cechy nadane z użyciem zewnętrznych algorytmów).

2. Model języka

Budowa reprezentacji danych jako indeksów (ElasticSearch).
Dotrenowywanie modelu języka (BERT) w zakresie obsługiwanej dziedziny, z uwzględnieniem wcześniej zdefiniowanych scenariuszy użycia.

3. Doskonalenie modelu wyszukiwania

Kolejne iteracje modelu wyszukiwania (obsługa następnych taksonomii).
Udoskonalanie modułu konfiguracji, pozwalającego na modyfikację parametrów wyszukiwania.
Zastosowanie technologii ML do dalszej rozbudowy taksonomii.

Więcej informacji

Przewagi wyszukiwarki semantycznej

Dzięki wykorzystaniu mechanizmów SEMANTIC SEARCH możliwe jest znacznie szersze komercyjne udostępnianie obszernych zbiorów danych w języku naturalnym, a także modyfikacja i ułatwienie sposobów korzystania z bogatych archiwów dokumentów czy publikacji (np. odostępniania danych gromadzonych przez agendy rządowe).

Skuteczne udostępnianie zasobów (w języku naturalnym) w modelu komercyjnym

Tworzenie mechanizmów wykorzystania obszernych zasobów dokumentów i publikacji

Efektywne rozszerzenie dotychczasowych mechanizmów wykorzystywanych baz wiedzy

SEMANTIC SEARCH to szersze i bardziej przyjazne dla użytkownika możliwości wyszukiwania semantycznego – adaptowalne w modelu komercyjnym oraz domenie publicznej.

Silver Bullet dzisiaj  oznacza inteligentne  rozwiązania kluczowych problemów firm.

Dowiedz się więcej

jQuery(document).ready(function ($) { "use strict"; $("#jakdzialabutton").click(function () { $('#jakdzialabutton').toggleClass("see"); $('#jakdzialaopis').toggleClass("hide"); }); $("#swzrost").click(function () { $('#swzrost').addClass("buttonact"); $('#sliverwzrost').removeClass("hide"); $('#sredukcja').removeClass("buttonact"); $('#sliverredukcja').addClass("hide"); }); $("#sredukcja").click(function () { $('#swzrost').removeClass("buttonact"); $('#sliverwzrost').addClass("hide"); $('#sredukcja').addClass("buttonact"); $('#sliverredukcja').removeClass("hide"); }); });