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知識分類 --Knowledge Categorizer (KC) --
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將資訊有結構的加以分門別類,一直是有效提升使用效率與服務品質的重要方法,應用方式包括可以讓使用者依類別瀏覽資訊,製作所謂的"知識地圖",亦或是在類別架構下進行全文檢索以提升檢索的品質,更進一步的甚至能夠配合使用者的習性與要求,主動傳遞符合類別的資訊給予使用者,以達成知識快速流通的目的;但是這樣的"分類"行為,在以往只能透過人類專家的智慧,才能夠加以進行;然而高昂的人力成本、冗長的處理時間、不一致的分類結果等問題,在在導致企業遲遲無法投入資本,將資訊加以有效的處理。

 

使用時機
知識檢索   知識分類
當你確定採用某些「關鍵詞」可以找到你要的文件
當你「確定知道」要找那些文件時
 
當你不確定要用那些「關鍵詞」 時
當你有直覺「一些在這這群文件中」 時
可以協助使用者在特定分類下進行較小範圍的搜尋時
當你想要提供類似入口網站的「目錄服務」時
 
解決問題
將非結構化的資料結構化、知識組織、知識探勘 核心功能
館藏瀏覽、主題檢索、資訊配送、趨勢分析、決策輔助
 
功能
--建立企業專屬知識結構(Your own Enterprice Taxonomy)
  可協助管理者,建立單層或多層次之階層式分類架構,並藉由每個類別的隸屬關係,構造出適合企業應用的知識地圖及知識樹,以達成服務企業內部使用者並累積知識財的目的,同時系統可彈性化地因應企業成長或轉型的需求,隨時機動性的修改分類架構,確保對組織帶來最大效益。
--自動學習,概念式分類(Learn by example)
  獨創「從資料/文件中摘錄觀念」的能力,根據資料/文件概念,將資料/文件做分類及歸屬。透過樣本資料的訓練,學習使用者的分類思維,模擬人類專家之分類行為,完全符合人類思考的邏輯模式,無須耗用大量人力設定類別關鍵字,減少作業時間及勞動成本,提供企業完善的自動分類方案。
--漸次學習,專家回饋(Learn by expert's feedback)
  本系統可藉由小量的分類樣本資料,做為訓練系統學習分類模型之教材;藉由訓練教材,系統剖析每篇文件學習人類專家的分類行為及經驗,並且在每次的使用中,透過專家對於分類結果的回饋,本系統會自動模擬經驗、自動監控以及更正微調中,調整自身分類結構,達成延續性的自我學習及自我校正的效果,進而提昇文件分類的整體準確率,訓練出一個更加智慧的分類系統。
--結合專利核心解決跨領域之問題(Cross-domain analyze)
  透過WebGenie核心團隊多年研發而成的專利,不同專門領域之文件與概念詞彙依然可由系統自動進行分析、辨識,達成勿需任何專家產業知識輔助即可學習訓練之目標,降低導入成本與使用者反彈。
--無縫化整合企業原有系統,避免先前投資浪費(Seamless integration)
  WebGenie分類系統延續一貫之設計理念,支援時下企業各種常見檔案格式與儲存系統,包括檔案系統(DOC、RTF、PPT、PPS、XLS、TXT、HTML、PDF、WDL、EML、ZIP)、關聯式資料庫(Support by ODBC:Oracle、DB2、Sybase、Infomix、MSSQL、MySQL、Access)、群組軟體(Lotus Notes、MS Exchange)、XML等,並且藉由設計周全的API介面與組織原有之系統充分結合,無須另行添購或修正系統。
 
成效
中國時報,主題、事件、地區三棵分類樹,超過1000個類別,每天一千多篇新聞的分類,成效 F=0.8
MIC 二十幾個類別的資訊派送,F=0.9
其他成效的公開數據,請參見 SIGIR 2003, 2004
 
參考客戶
中國時報
資策會市場情報中心
建弘投信
神腦國際

 


若您希望對WebGenie知識檢索系統的技術細節與應用更加了解,竭誠歡迎您來信或來電,我們將盡力為您服務。

 

【威知資訊專利系統IPAM】榮獲2006國際發明展金牌獎殊榮
 
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