Recherche sémantique

Améliorer la recherche, sémantiquement

La recherche ne consiste pas uniquement à présenter un fragment de contenu pertinent (s'il existe) aux utilisateurs ; ceux-ci veulent des réponses à leurs questions plutôt que des résultats de recherche. La recherche sémantique répond aux questions. En indexant le contenu et en y appliquant une couche de métadonnées structurées, Nstein (associé à un moteur de recherche) ouvre des opportunités pour créer de nouvelles expériences de recherche révolutionnaires.

Nstein étiquette chaque fragment de contenu en fonction des catégories, personnes, organisations, concepts, lieux, et même en fonction du ton. Une « empreinte linguistique Â» de chaque fragment de contenu est créée, de façon à les associer automatiquement à d'autres contenus similaires. Les utilisateurs peuvent ensuite investiguer ces relations et facettes (ou annotations sémantiques) nouvellement créées grâce aux résultats de recherche et affiner l'ensemble des documents jusqu'à ce qu'ils trouvent l'information recherchée.

Newssift de FT Search utilise l'engin d'analyse sémantique (TME) de Nstein pour propulser son moteur de recherche et analyser un contenu quotidien de plus de 4 000 sources d'actualités financières, plus de 70 000 fragments de contenus par jour ! Les métadonnées sémantiques créées par l'engin d'analyse sémantique (TME) via son moteur de recherche rendent les résultats de recherche bien plus précis et pertinents. Les utilisateurs reçoivent non seulement les résultats de leur requête de recherche, mais également des éléments associés d'intérêts organisés par catégorie, ce qui leur garantit d'obtenir le contenu qu'ils souhaitent, rapidement !

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