コンセプト検索

ユニークなパターン認識テクノロジーに基づいたIDOLのコンセプトクエリ・メカニズムを使うことで、一見シンプルなクエリ式に対して複雑な評価が行えます。また、特許を取得した重み付けアルゴリズムを用いて、ドキュメント内の基本的な単語の照合が行えます。これにより、単語の真意を理解し、レガシー検索エンジンでは特定できなかったコンセプト認識が可能になります。IDOLは、この動作を、類似のキーワードクエリと比較して驚くほど少ないリソースで実現します。

コンセプト検索結果の見える化

オートノミーのソリューションは、概念や文脈を認識する最先端技術をベースに、高度な正確さと精巧さを提供します。情報を文脈に置き換えるオートノミーが提供するユニークな特徴は、、以下のような強力なコンセプト検索機能を提供します。

自然言語検索

コンテンツ（テキストの文、段落またはページ、あるいは音声またはスピーチの断片などの文脈情報）を入力データとして認識し、関連性、つまりコンセプト間の距離によってランク付けされた関連のあるドキュメントへの参照を結果として返します。これはコンテンツ間の関連性のハイパーリンクを自動生成するために使用されます。

例示クエリ

テキストの段落、テキストの文、ドキュメント全体、Eメールの本文、音声またはスピーチの断片などの文脈情報をサンプルデータとして入力に利用することができ、関連性、つまりコンセプト上の距離によってランク付けされた関連のあるドキュメントへの参照を結果として返します。

例示絞込み

例示によって絞込みを行うような重要な機能があります。ユーザは自然言語検索の結果から、必要な文脈に的を絞り、迅速な絞り込みを行うことができます。

関連性のランク付け

あらゆるクエリへの結果を表示するため、IDOLは情報理論とベイズ推論の組み合わせに基づく複雑なアルゴリズムを採用し、統計に基づく関連性から得たドキュメントに対して、自動的に重み付けとランク付けをします。IDOLサーバは、インデックス作成時に全てのコンセプトへの動的な情報理論の推定値を活用することで、ドキュメント内容の関連性を表示します。実際は、クエリとドキュメント内の文の間にあるコンセプト上の重複の程度を関連性として見ることができます。さらにIDOLにより、システム管理者はクエリ結果の関連性を次のような方法で操作することが可能です。

フィールドプロセスの設定 - IDOLサーバの設定ファイルにおいて、指定フィールドの条件がクエリ条件と一致する回数に応じてクエリ結果の関連度を高めることができます。

BIASの活用 - BIASフィールド指定子を活用し、任意の値に対する指定フィールドの数値の近似性に応じてクエリ結果の関連度を高めることができます。

乗数法の活用 - 個々のクエリ条件の重みを増やすことで、条件と一致する結果の関連度を適宜高めることができます。