Minería de conocimientos para la investigación de contenido

En este artículo se describe cómo usar tecnologías de minería de conocimiento, como la extracción de frases clave y el reconocimiento de entidades para revisar rápidamente material técnico denso.

Architecture

Hay tres pasos en la minería de conocimientos: ingesta, enriquecimiento y exploración.

Descargue un archivo Visio de esta arquitectura.

Flujo de datos

• Ingesta

  El paso de ingesta agrega contenido a partir de una variedad de orígenes, incluidos datos estructurados y no estructurados. Para la investigación del contenido, puede ingerir distintos tipos de contenido técnico, como manuales de producto, guías de usuario, documentos de normas de ingeniería, registros de patentes, diarios médicos e informes farmacéuticos.

• Enriquecimiento

  El paso de enriquecimiento usa funcionalidades de inteligencia artificial para extraer información, buscar patrones y profundizar en la comprensión. Enriquezca el contenido mediante el reconocimiento óptico de caracteres, la extracción de frases clave, el reconocimiento de entidades y la traducción de idiomas. Use los modelos personalizados para extraer términos específicos del sector, como nombres de productos o normas de ingeniería, para marcar posibles riesgos o cualquier otra información esencial o para el cumplimiento de la ley HIPAA.

• Explorar

  El paso de exploración consiste en explorar los datos mediante búsquedas, bots, aplicaciones y visualizaciones de datos. Por ejemplo, puede integrar el índice de búsqueda Azure Cognitive Search en un directorio que permita búsquedas o en una aplicación empresarial existente.

Componentes

Las siguientes tecnologías claves se usan para implementar herramientas para la revisión y la investigación de contenido técnico:

• Azure Cognitive Search es un servicio de búsqueda en la nube que proporciona infraestructura, API y herramientas para la búsqueda. Puede usar Azure Cognitive Search para compilar experiencias de búsqueda a partir de contenido privado heterogéneo de aplicaciones web, móviles y empresariales.
• La interfaz de aptitudes personalizadas de la API web se usa para integrar una aptitud personalizada en una canalización de enriquecimiento de Azure Cognitive Search.
• Azure Cognitive Service para lenguaje forma parte de Azure Cognitive Services, que ofrece muchos servicios de procesamiento de lenguaje natural. Puede usar estos servicios para comprender y analizar texto.
• Text Analytics es una colección de API y otras características de Azure Cognitive Service para lenguaje que puede usar a fin de extraer, clasificar y comprender el texto de los documentos.
• Translator de Azure Cognitive Services forma parte de las API REST de Cognitive Services. Puede usar Translator para la traducción de texto y documentos en tiempo real.
• Azure Form Recognizer forma parte de Azure Applied AI Services. Form Recognizer usa modelos de aprendizaje automático para extraer pares clave-valor, texto y tablas de documentos como facturas, recibos, tarjetas de identificación y tarjetas de presentación.

Detalles del escenario

Esta arquitectura describe cómo puede usar la minería de conocimientos para la investigación del contenido.

Posibles casos de uso

Cuando las organizaciones encargan a los empleados revisar e investigar datos técnicos, puede resultar tedioso tener que leer páginas y páginas de denso texto. La minería de conocimientos ayuda a los empleados a revisar rápidamente este material tan denso. En los sectores en los que la competencia es feroz o cuando el diagnóstico de un problema debe ser rápido, o casi en tiempo real, las empresas pueden usar la minería de conocimientos para evitar errores costosos y obtener información más rápido durante la investigación del contenido.

Entre los sectores que dependen de la minería de conocimientos se encuentran los siguientes:

• Education
• Marketing
• Banca (finanzas)
• Proveedores de servicios
• Retail
• Noticias y medios de comunicación

Pasos siguientes

• Cree una aptitud personalizada de Azure Cognitive Search.

• Explore la ruta de aprendizaje Implementación de la minería de conocimientos con Azure Cognitive Search.

• Para más información sobre los componentes de esta solución, vea estos recursos:

  • Documentación de Azure Cognitive Search
  • Referencia de la API REST de Text Analytics: Azure Cognitive Services
  • ¿Qué es Translator de Azure Cognitive Services?
  • ¿Qué es Azure Form Recognizer?

Recursos relacionados

Minería del conocimiento para asistencia al cliente y análisis de comentarios