Watson Discovery - Features

Continuous Relevancy Training

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Allow Discovery to learn the most relevant answers automatically over time. Eliminate the time and effort to manually train Discovery relevancy with automatic learning from user interactions. Train on actual usage data instead of artificially constructed training sets for more representative models. Automatically update training as data and usage changes without needing to manually create new training data.

Watson Recommends

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Proaktive Überwachung und Verbesserung der Leistung von Discovery-Anwendungen. Diese neue Funktion bietet: eine detaillierte Ansicht quantitativer Metriken zum Dokumentabruf, wie z. B. Gesamtabfragen und wichtige Suchbegriffe, sowie Trends von Metriken im Laufe der Zeit, um die Leistung zu verbessern, indem neue Inhalte hinzugefügt, Synonyme definiert und zusätzliche Schulungen durchgeführt werden.

Point and Click

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Das brandneue Framework ermöglicht Konnektivität ohne Code. Wählen Sie Datenquellen aus, die in der Tool-Benutzerschnittstelle von Discovery mit einfacher Point-and-click-Funktionalität analysiert werden sollen. Konsolidieren Sie Daten aus mehreren isolierten Quellen, einschließlich Box, Sharepoint, Salesforce now und schon bald über 20 zusätzlichen Quellen (einschließlich Datenbanken, Websites, Content-Management-Systemen).

Eingebettetes NLP

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Watson Discovery wird mit integriertem Natural Language Processing (NLP) ausgeliefert. Durch Markieren einiger Optionen können wir Stimmungen, Entitäten, Konzepte, semantische Rollen und vieles mehr extrahieren.

Relevanzschulung

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Sie können den Discovery-Service schulen, um die Relevanz von Abfrageergebnissen für Ihren Haupttext zu verbessern. Wenn Sie Discovery Trainingsdaten bereitstellen, verwendet der Service Watson-Verfahren für maschinelles Lernen, um in Ihren Inhalten und Fragen Signale zu finden. Der Service ordnet die Ergebnisse anschließend neu, um die relevantesten Ergebnisse am Anfang anzuzeigen. Wenn Sie weitere Trainingsdaten hinzufügen, geht der Service bei der Reihung der Ergebnisse, die er zurückgibt, noch präziser und durchdachter vor.

Domänenanpassung

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Discovery kann geschult werden, um Begriffe zu verstehen, die für Ihre Domäne spezifisch sind. Verwenden Sie einfach ein mit Watson Knowledge Studio erstelltes angepasstes Modell für maschinelles Lernen, um die Aufbereitung Ihres Haupttexts anzupassen.

Abruf von Passagen

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Durch den Abruf von Passagen können bestimmte Passagen an den Benutzer zurückgegeben werden, die die Suchkriterien als definierte Textteile erfüllen.

Dokumentähnlichkeit

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Mit Dokumentähnlichkeit können Sie eine bekannte Dokument-ID bereitstellen, die Discovery analysiert, wobei Discovery die wichtigsten Aspekte des Dokuments versteht und in der Datenerfassung textlich ähnliche Dokumente findet.

Anomalieerkennung

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Anomalieerkennung wird verwendet, um ungewöhnliche Datenpunkte innerhalb einer Zeitreihe zu lokalisieren und sie zur weiteren Überprüfung zu markieren. Beispielanwendungsfälle für die Anomalieerkennung sind unter anderem Erkennung von Benachrichtigungen, Ereigniserkennung und Auffinden von Trends.

Discovery News

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Discovery News ist in Discovery enthalten und ein vorab aufbereitetes Dataset mit Nachrichtenartikeln, das fortlaufend aktualisiert wird.

Knowledge Graph (Beta)

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Knowledge Graph kann als „Knowledge Hub“ für Ihr Unternehmen fungieren und für Unternehmenssuche, Zusammenfassungen, Recommendation-Engines und andere Entscheidungsfindungsprozesse eingesetzt werden. Knowledge Graph erstellt automatisch angepasste Wissensdiagramme aus unstrukturierten Daten, indem Entitäten und Beziehungen extrahiert und vereindeutigt werden, die Beziehungen unter Verwendung von algorithmischen Verfahren aufbereitet und die Ergebnisse mithilfe von Relevanzalgorithmen eingestuft werden.

Elementklassifizierung

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Elementklassifizierung ermöglicht die schnelle Syntaxanalyse von Dokumenten, um wichtige Elemente zu konvertieren, zu identifizieren und zu klassifizieren. Unter Verwendung von modernster Verarbeitung natürlicher Sprache werden Partei (auf die sie sich bezieht), Art (Typ des Elements) und Kategorie (bestimmte Klasse) aus Elementen eines Dokuments extrahiert.

Document Deduplication (Beta)

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Wenn Sie die Discovery News-Datenerfassung abfragen oder Ihre private Datenerfassung mehrere identische (oder nahezu identische) Dokumente enthält, können Sie sie mithilfe von Dokumentdeduplizierung aus Ihren Abfrageergebnissen ausschließen.

Visual Insights (experimentell)

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Visual Insights ist eine experimentelle Funktion, die Sie verwenden können, um Verbindungen visuell zu untersuchen, die durch das Verständnis semantischer Elemente, Beziehungen, Konzepte etc. durch Discovery erkannt werden. Sie können weitere Informationen zu Ihren Datenerfassungen erhalten, bevor Sie mit Discovery Abfragen erstellen, die Sie in Ihre neue Anwendung oder vorhandene Lösung integrieren können, die Benutzer auf die Informationen, die sie benötigen, hinweist.

Dokumentsegmentierung

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Sie können Ihre Word-, PDF- und HTML-Dokumente in Segmente aufteilen, die auf HTML-Kopfzeilentags basieren. Nach der Teilung ist jedes Segment ein separates Dokument, das separat aufbereitet und indexiert wird. Da Abfragen diese Segmente als separate Dokumente zurückgeben, kann Dokumentsegmentierung verwendet werden, um Aggregationen für einzelne Segmente eines Dokuments auszuführen und eine Relevanzschulung für Segmente statt für Dokumente durchzuführen, was die erneute Ergebniseinstufung verbessert.

Abfrageerweiterung

Weitere Informationen

Sie können den Umfang einer Abfrage über exakte Übereinstimmungen hinaus erweitern – beispielsweise können Sie eine Abfrage für „Auto“ erweitern, um „Automobil“ und „Kraftfahrzeug“ einzuschließen – indem Sie eine Liste mit Abfrageerweiterungsbegriffen über die Discovery-API hochladen. Abfrageerweiterungsbegriffe sind in der Regel Synonyme, Antonyme oder typische Rechtschreibfehler allgemeiner Begriffe.