학습 검색 엔진 최적화: 5 최고 의미 론 적 검색 엔진

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검색 엔진 원형에서는, "의미" 마법의 분위기와 단어입니다. 과 대 광고는이 두 번째 검색의 절정 될 수 궁금해 만들 것 이다. 홍보 좀 회의적인 느낌이 나 고 나 기술 성숙에 대 한 기다리고 있 었 어. 이것은 시간, 그리고 5 최고 의미 론 적 검색 엔진 소개 행복 해요.

의미 검색 이란 무엇입니까?

의미 론 적 검색 엔진 검색 결과 통해 컨텍스트를 해석 하려고 합니다. 그것은 자동으로 텍스트의 개념적 구조를 인식할 수 있습니다. 예를 들어 "선거"에 대 한 검색, 시맨틱 검색 엔진 "투표", "캠페인" 및 "투표", 포함 하는 텍스트 정보를 얻을 수 있습니다 하지만 단어 "선거"는이 소스에 전혀 나타나지 않을 수 있습니다. (편집자 주: 즉, 시맨틱 검색 키워드와 유사한 단어, 따라서 정확성과 관련성 검색 정보를 확대 해석할 수 있다.) )

의미 체계 검색 과정에서 있다 중요 한 구성 요소, 즉, 쿼리 정보 및 네트워크는 동음이의의 콘텐츠 (모호성 제거). 즉, "재규어" (재규어 세 단), 차 또는 큰 고양이 찾고 검색할 때 검색 엔진 자연 언어-에 의해 처리 됩니다. 편집자 참고 사항: 현재 인기 있는 검색 엔진은 기본적으로 어떤 키워드 검색 더 많은 사람들이, 기본적으로 어떤 종류의 결과 최전선에 나타납니다 키워드에 초점을. )

여기 소개 거 야 의미 론 적 분석을 사용 하 여 필터링 하 고 데이터를 해석 하는 검색 엔진의 일부입니다. 그러나, 당신은 또한 이러한 검색 엔진 다른 형태로 하 고 5 다른 제품 보기을 볼 것 이다.

의미 체계 검색 엔진 때 해야 합니까?

의미 체계 검색은 전통적인 웹 검색 경험을 향상 시킬 수 있지만 그것 대체의 역할을 재생 되지 않습니다. 네트워크 검색 문제는 대부분의 매우 무작위 탐색, 요구의 결과 개선 되지, 시맨틱 검색의 유용성은 하지, 하지만 타겟된 연구 검색, 시맨틱 검색의 결과에서 도움이 됩니다.

이제 검색 경험을 향상 시킬 것입니다 그들이 보고 5 가장 인기 있는 시맨틱 검색의 우리의 목록을 보세요. Hakia는 파워, 인식 아래, 그 검색 결과 위키백과 같은 코 퍼스와는 달리 범용 시맨틱 검색 엔진입니다.

Hakia의 검색 결과 탭 (태그)를 통해 구성 됩니다: 웹 결과, 신뢰할 수 있는 사이트, 이미지와 뉴스, 사서 및 다른 정보 전문가 Hakia 초대에 의해 인증 된 신뢰할 수 있는 사이트. (편집자 참고 사항: 미국에서 사서 매우 박식 하 고 교육 정보 전문가, 각 지점 전문 사서, 정보 검색의 구분을 잘하는, 워싱턴에서 매년 마다 도서관 협회 회의 사서 새로운 정보 분류, 기술 검색을 탐험을 함께 수집 것입니다 전국. 오늘날의 기술과 검색 패턴의 대부분은 시작 하 고 개발 하는 첫번째입니다. )

(일반적으로 그 인기와 모호함을 부족) 몇 가지 간단한 검색 질문에 비해 Hakia 비슷한 이력서를 줄 것 이다. 이것은 주제에 따라 관련된 정보 모음입니다. 각 "이력서" 몇 가지 정보에 대 한 링크에 의해 색인 하 고 즉각적인 프레 젠 테이 션에 대 한 페이지에 대 한 빠른 참조를 제공 합니다.

이러한 "이력서"의 콘텐츠 검색 문제의 성격에 따라 달라 집니다 (예를 들어, 개인 파일, 참고 문헌, 빅 이벤트, 개인, 정부, 경제, 문화, 또는 국가 대 한 정보 수). 나를 위해이 "이력서" 어떤 주제를 검색 하는 경우에 특히 제일 좋아하는 Hakia 기능입니다.

일반적으로 Hakia는 훌륭한 지원 연구에 대 한 검색, 관련 하는 것이 좋습니다.

예를 들어, 만약 내가 HaKia, 오바마, 힐러리, 민주당, 공화당 사라 페일 린, 존 매케인, 그의 아내에 관심이 했는지 권하고 검색 등등.

하지만 일부의 문제 Hakia 또한 가난한 품질, 하지만 Hakia의 결과 줄 것 이다 또는 테스트 단계에서 빠른 개선이 있을 것입니다 믿습니다. Ensebot 세련 된 다이제스트 폼의 결과 요약 하는 검색 엔진 이다. 이러한 검색 결과의 인터페이스의 의미를 이해 하려고 합니다. 이 관점에서 텍스트 마이닝, 웹 페이지를 분석 하 고 그들의 주요 의미 개념을 파악 하려고 사용 합니다.

Sensebot을 사용 하면 신속 하 게 파악 관련 정보는이 쪽에 있습니다. 볼 때이 시점에서에서 당신은 많은 웹 페이지를 찾거나 심지어 빗 결과 결과에 불완전 한 전문가의 정의에 없다. )

이 정제 요약 소화 귀하의 검색 주제, 다양 한 검색 결과의 적절 하 고 중요 한 콘텐츠를 함께 데 려에 대 한 유용 합니다. 그것은 또한 레이블을 사용 하면 다양 한 클라우드 관련 개념 및 정의 검색 질문을 요약 하 고 간주 되는 형태. 각 문에 또한 그들의 소스에 대 한 링크가 포함 되어 있습니다.

모든 요약 널리 또는 쉽게 이해, 하지만 매우 향상 될 것입니다. Hakia, sensebot는 아직도 테스트 단계에 있습니다. 이 흥분 하 고 첨단 기술을 각 지나가는 하루 진행 됩니다.

파워 아니다 지금 인터넷에 대 한 일반 웹 검색 엔진. 그것은 상대적으로 작은, 결과 가능 코 퍼스에서 가장 큰 아오 재생할 수 있습니다 고 기술은 나에 대 한 정보에 대 한 포괄적인 액세스를 제공 합니다. 위키백과, 테스트할 수 있습니다 하지만 당신은 Powerset이이 검색에서 더 나은 그리고 위키백과의 큰 개선을 기반으로 정보 및 연구 목적에 대 한 프레 젠 테이 션을 구성 하는 방법 찾을 거 야. 검색 필드에 키워드, 구문, 또는 간단한 질문을 입력할 수 있습니다. 파워는 일반적으로 직접 검색 결과 인터페이스에 질문에 대답. 내가 제일 좋아하는 기능 중 하나입니다 파워 여러 기사에서 정보.

"Factz" 자주 검색 결과에 표시 되는 상자 이며 그것은 사용 가능한 정보에 따라 제안을 포함 하는 참조 자료. 예를 들어 오바마, 검색할 때 파워 링크를 제공 합니다 정보에 로버트 게이츠, 중동, 파키스탄, 및 무역에 대 한 몇 가지 오바마의 견해에. 검색 결과에서 링크를 클릭 하면 견적의 텍스트에 대 한 링크 뿐 아니라 문서, 오바마의 문에서 따옴표와 작은 대화 상자가 표시 됩니다.

DeepDyve (에디터의 참고: DeepDyve 중 하나는 세계에서 가장 유망한 시맨틱 검색 이며 편집기 지난해 회사를 발견 하 고 회사의 여러 프로그래머 연락을 중국어의 많은 여기 작동 발견.) )

DeepDyve는 대 중에 게 무료 서비스를 제공 하는 매우 강력 하 고, 전문 연구 도구입니다. (에디터의 참고: DeepDyve의 검색 서비스는 무료, 하지만 게시 된 학술지를 읽고 싶은 경우에, 그들을 위해 지불.) )

이것은 전문 콘텐츠 "깊은 웹"으로 얻을 수 있도록 연구 엔진: 정보를 색인이 생성 되지 않았거나 전통적인 검색 엔진 (예: 일부 전문 데이터베이스, 정기 간행물 등)에 의해 인터넷에 포함. 학자, 연구자, 학생, 기술자, 사업 및 다른 DeepDyve 사용자와 다른 정보 소비자 위키백과는 다음과 같은 카테고리에 "깊은 웹" 정보에 대 한 검색 수: 생명 과학, 의학, 물리 과학, 인문학과 사회 과학, 비즈니스 및 금융, 특허, 법률, 청정 에너지 기술, 전자 공학.

웹 사이트에 검색 엔진은 종종 부울 또는 하드 코딩 된 분류에 의존 (에디터의 참고: 논리적 컴퓨팅 언어), 임계값 및 특정 학습 곡선, 그리고 사람들이 그들을 사용 하기 어렵습니다. DeepDyve는 현재이 귀중 한 정보 출처를 제시 하는 간단한 인터페이스와 서비스 검색 엔진입니다. 검색 질문 어떤 하나의 단어 또는 25000 단어 문제도 구성할 수 있습니다. 이 검색의 결과 많은 고급 옵션을 포함 하 여 복잡 한 방식으로 제공 됩니다: 정제, 분리, 및 저장 검색. 검색 결과 복합 형식으로도 탐색 하기 상대적으로 쉽다.

인식의 검색 비즈니스 의미 체계 지도에 따라 24 년 후에 설립 되었다 인식 했다 가장 완벽 한 주장 할 수 그리고 가장 세련 된 영어 검색 지도 사용할 수 오늘.

아래 4 명의 운반대에 정보에 대 한 검색 인식 기술을 사용할 수 있습니다.

· Public.Resource.org (현재 675,704 연방 케이스 법률 파일, 있다 1,858 볼륨, 모두는 XHTML 형식의 파일.) 출시 정보 1950 년부터 고 등 법원 그리고 항소 법원의 결정의 구성 되었습니다.

· MEDLINE (의료 문학 분석 및 온라인 검색 시스템) 요약 라이브러리: 생명 과학 및 생물 의학 과학 정보 세계 문학 데이터베이스에이 데이터베이스 추상화. 그것은 의학, 분자 진화 등 직접 관련 된 영역에 대 한 정보 뿐 아니라 의학, 간호 학, 의학, 치과, 수의학, 및 건강 관리에 대 한 정보를 포함 합니다. (현재 있다 18,005,903 파일).

· 모든 영어 버전의 위키백과 내용

· 가장 포괄적인 새로운 영어 번역 콘텐츠, 텍스트와 매튜, 루크, 존과 마크의 복음 thegospels 같은 번역자의 노트를 포함 하 여.

우리는이 큰 텍스트 데이터베이스에 위키백과. 인지를 테스트, 인지는 특히 복잡 한 문제의 의미 분류 잘.

· 단어: 예를 들어, "오래 된 채 플 및 오래 된 사원" 정의 되지 않음

· 의미 구별: "캘리포니아의 석유 금" 정의 되지 않은 대조 "노동자 파업"

· 카테고리: 예: "라틴 아메리카에 있는 인도 부족" 또는 "질병 북미 나무의" 정의 되지 않음

검색 문제를 해결 하기 위해 이러한 인식에서 사용 하는 기술을 인상적 이다, 인식 사용자에 게 의미와 분류를 더 의미 있게 제어 하는 친절 한 방법 제공. 난 내 진술을 인식 검색 결과의 완벽 하지 않습니다, 하지만 진지 하 게 노력 하겠습니다 conition 팀 또한 Hakia 또는 파워에서 배울 수 있는 경험. 정의 되지 않은