Возможности Watson Discovery

Постоянное обучение для повышения релевантности

Подробнее

Discovery может обучаться, чтобы со временем автоматически находить самые уместные ответы. Не тратьте время и усилия на обучение Discovery в ручном режиме. Воспользуйтесь возможностями автоматического обучения на основе взаимодействия с пользователями. Обучение на фактических данных вместо искусственно подбираемых наборов данных для обучения повышает уровень репрезентативности моделей. Автоматическое обновление обучения по мере изменения данных без необходимости вручную создавать новые наборы учебных данных.

Рекомендации Watson

Подробнее

Упреждающий мониторинг и повышение производительности приложений Discovery. Эта новая функция обеспечивает детальное представление количественных показателей поиска документов, например общее число запросов, самые частые ключевые слова и временную динамику изменения показателей, для повышения производительности за счет добавления новых материалов, определения синонимов и дополнительного обучения.

Простое подключение

Подробнее

Новая функция позволяет осуществлять подключение без написания кода. Выбирайте источники данных для анализа в пользовательском интерфейсе инструментария Discovery с помощью простой функции «укажи и выбери». Объединяйте данные из различных источников, включая Box, Sharepoint, Salesforce now и более 20 других источников (в том числе базы данных, веб-сайты, системы управления информационным содержимым).

Встроенный модуль NLP

Подробнее

В состав Watson Discovery входит встроенный модуль обработки данных на естественном языке. Просто выберите несколько опций, чтобы получить информацию о мнениях, сущностях, понятиях, семантических ролях и т. д.

Обучение для повышения релевантности

Подробнее

Службу Discovery можно обучать для повышения релевантности результатов запросов с учетом вашего языкового корпуса. Если предоставить службе набор данных для обучения, она будет использовать методы машинного обучения Watson для поиска сигналов в вашей информации и вопросах. Затем порядок, в котором выводятся результаты, будет изменен: наиболее релевантные результаты будут показаны в верхней части. Добавление дополнительных наборов данных для обучения повышает точность и продуманность упорядочивания возвращаемых результатов.

Настройка предметной области

Подробнее

Службу Discovery можно научить терминологии вашей предметной области. Для настройки обогащения языкового корпуса используйте пользовательскую модель машинного обучения, построенную с помощью Watson Knowledge Studio.

Поиск фрагментов

Подробнее

Функция поиска фрагментов позволяет находить определенные фрагменты текста, удовлетворяющие условиям поиска.

Поиск похожих документов

Подробнее

Эта функция анализирует известный документ, определяет наиболее важные особенности этого документа, а затем находит похожие документы в наборе документов.

Обнаружение аномальных ситуаций

Подробнее

Функция обнаружения аномальных ситуаций используется для выявления нетипичных точек данных во временных рядах и их пометки для дополнительной проверки. Примеры использования включают обнаружение сообщений о новостях и событий, выявление тенденций.

Новости Discovery

Подробнее

В состав Discovery входит предварительно обогащенный набор новостных статей, который обновляется на регулярной основе.

Граф знаний (бета-версия)

Подробнее

Графы знаний могут выступать в качестве «центров знаний» компании и использоваться в поисковой системе предприятия для обобщения знаний и выработки рекомендаций, а также в других процессах принятия решений. Эта функция автоматически создает пользовательские графы знаний на основе неструктурированных данных путем выявления сущностей и взаимосвязей и устранения их многозначности, обогащения взаимосвязей с помощью алгоритмических методов и ранжирования результатов с помощью алгоритмов релевантности.

Классификация элементов

Подробнее

Классификация элементов позволяет быстро анализировать документы на предмет преобразования, идентификации и классификации важных элементов. Передовой модуль обработки на естественном языке извлекает из элементов документа информацию об объекте (к кому это относится), характере (тип элемента) и категории (определенный класс).

Дедупликация документов (бета-версия)

Подробнее

При выполнении запроса к набору новостей Discovery или собственному набору данных, содержащему множество идентичных (или практически идентичных) документов, функция дедупликации документов позволяет исключать такие документы из результатов запроса.

Визуальный анализ (экспериментальная версия)

Подробнее

Эта экспериментальная функция позволяет в визуальной форме исследовать взаимосвязи семантических элементов, отношений, понятий и других элементов, выявленных службой Discovery. Вы можете получить дополнительную информацию о своих наборах документов, прежде чем использовать Discovery для создания запросов, встраиваемых в приложения, которые будут предоставлять пользователям необходимую им информацию.

Сегментирование документов

Подробнее

Документы Word, PDF и HTML можно разделять на сегменты на основе тегов заголовка HTML. Каждый сегмент представляет собой отдельный документ, обогащение и индексирование которого осуществляется независимо. Поскольку запросы работают с такими сегментами как с отдельными документами, сегментацию документов можно использовать для агрегации сегментов документа и обучения моделей на сегментах, а не целых документах, что позволяет улучшить ранжирование результатов запросов.

Расширение запросов

Подробнее

Рамки запроса можно расширить, не ограничиваясь только точными совпадениями (например, в запрос «автомобиль» можно включить понятия «машина» и «транспортное средство») путем загрузки списка терминов для расширения запросов с помощью API-интерфейса Discovery. В число терминов расширения запросов обычно включаются синонимы, антонимы или часто встречающиеся неправильные написания распространенных слов.

Интеграция с другими продуктами