作者:禅与计算机程序设计艺术 文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-652140.html
1.简介
随着信息化时代的到来,每天产生海量的数据,这些数据需要被及时的整理、分析和处理。在各个行业中都面临着信息过载的问题,这就要求各个部门进行数据的集成、汇总、分类和检索工作。比如,在金融领域,通常需要将来自不同渠道、不同业务系统的信息进行集成和处理,才能获取更丰富的金融数据;在制造领域,需要整合生产线上、线下以及第三方数据的信息,才能对产品质量进行实时监控和管理。这些信息如何快速准确地检索出来,成为监管部门的巨大挑战。针对这一问题,有越来越多的人工智能(AI)技术被应用于自动化智能监管,如图像识别技术用于身份证件识别、行为识别用于人员的安全检测等。那么,如何结合人工智能技术提高信息检索效率,又该如何解决智能搜索和智能过滤技术的复杂性?本文试图从“搜索”和“过滤”两个角度,介绍一下利用人工智能提升智能监管技术的关键点。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-652140.html
2.相关术语
概念
- 数据:由各种信息组成的数据集合,包括文本、图像、视频等。
- 实体:指出现在数据中的实体对象,如人名、机构名、地址、电话号码等。
- 属性:实体所具备的特征,如年龄、性别、职称等。
- 知识库:由实体、属性、关系三要素组成的庞大结构化存储结构。知识库可以存储大量的实体信息,同时每个实体又可能具有多个属性值,从而描述其特点和状态。
- 搜索引擎:能够快速准确地检索出相关信息的数据库检索系统。搜索引擎通过查询指令对数据库进行搜索,并返回符合条件的记录列表。
- 短语匹配:通过比较搜索词条之间的相似性,确定文档是否相关。例如,当
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