이 용어는 IT 세계에서 확실히 새로운 것이 아닙니다. “의미 검색”입니다. 의미 검색 분야는 매우 중요해져서 25분마다 해당 주제에 대한 새로운 기사가 작성되고 있습니다! 그렇다면 의미 검색이란 무엇입니까? 오늘날 기업이 가장 많이 찾는 기술 중 하나인 이유는 무엇입니까 재회 AI?
의미 검색은 쿼리의 의미를 도출하여 결과를 가져오는 데 중점을 두고 결과가 쿼리의 맥락 및 사용자 의도와 관련이 있는지 확인하는 검색 기술입니다. 이 개념은 단어나 구문 일치를 기반으로 검색 결과를 가져오는 기존의 키워드 기반 검색과 다릅니다.
의미론적 검색은 결과를 가져오기 위해 키워드 일치에 의존하지 않는다는 사실은 최적화되지 않은 데이터에 대해 매우 효과적인 반면, 키워드 기반 검색은 최적화된 데이터에 대해서만 작동할 수 있습니다. 오늘날 조직은 조직 데이터가 구조화되지 않아 최적화되지 않았기 때문에 의미 체계 검색 기술을 수용하고 있습니다. 따라서 3RDi Search 및 Coveo와 같은 의미 체계 기술을 기반으로 하는 기업 검색 도구만이 오늘날 기업에 도움이 될 수 있습니다.
오늘의 기사는 2019년 시맨틱 웹 및 기술 발전 또는 동향에 관한 것입니다. 사실을 찾고 확인하기 위해 여러 웹 소스에 대한 자연어 처리(NLP) 및 딥 러닝과 같은 추가적인 인공 지능 기술의 혁신적인 통합과 같은 이 분야에서는 몇 가지 흥미롭고 흥미로운 개발이 있었습니다. Thomas Reuters는 지식 그래프 피드를 도입했습니다. 소매, 의료, 금융 서비스를 포함한 모든 분야의 기업에는 기계 학습, 의미론적 기술 및 자연어 처리를 활용하는 AI 지식 그래프, 확실한 사실, 해석 및 예측이 포함되어 있습니다.
오늘날 창의적인 사고와 막을 수 없는 첨단 기술 팀은 기업에 데이터 문제를 해결하기 위한 점점 더 많은 인센티브 솔루션을 제공하고 있습니다. 요즘 AI가 화두이고 사람들은 터미네이터 같은 영화에 공감하거나 연상합니다.
이 지식 그래프가 왜 그렇게 중요한지에 대한 질문과 질문이 자주 제기됩니다. AI 지식 그래프는 글로벌 정보 보호 및 이해와 같은 내부 정보 문제를 해결할 수 있습니다. 간단히 말해서, 지식은 개인이 아닌 지능적인 행위자에 의해 지배됩니다.
2018년을 기점으로 학습 기술에 대한 관심이 높아지고 있으며 이러한 추세는 가까운 미래에도 계속될 것입니다. 미래에는 의미 검색에서 자연어를 핵심으로 사용하는 AI 기술이 더 폭넓게 수용될 것입니다. 예를 들어 정보 콘텐츠를 검색할 때 특정 문구를 사용합니다. 기업에서 AI 프로젝트를 부트스트랩한다는 것은 한편으로는 다양한 기술을 개발하는 것을 의미하고, 다른 한편으로는 “만들 것인가, 구매할 것인가, 아니면 아웃소싱할 것인가?”라는 근본적인 질문을 다루는 전략을 개발해야 함을 의미합니다.
결론:
새로운 기술의 미래는 다양한 특성을 지닌 다양한 접근법이 제안되었을 때 관련성을 유지하는 방식에 달려 있습니다. 즉, 시맨틱 웹과 링크된 데이터의 이점은 관련성을 유지하기 위해 개발자 툴킷의 도구가 되어야 합니다. 이는 명확한 솔루션을 통해 효율적이고 견고하다는 것을 의미합니다.