Das ThinkDoc Retrievalsystem verwendet eine dreifache Technologiefusionsarchitektur: Erstens gewährleistet das traditionelle schlagwortbasierte Retrieval die Basissuchrate; zweitens verbessert es die Genauigkeit der Erkennung von Abfrageabsichten durch semantische Verstehensmodelle wie BERT; und schließlich führt es Wissensgraphen für Korrelationsschlüsse ein, um dokumentenübergreifendes Deep Information Mining zu realisieren. Diese hybride Architektur ermöglicht es dem System, sowohl natürlichsprachliche Fragen zu verstehen (z. B. "2024 new energy policy") als auch komplexe Abfragen in Spezialgebieten zu bearbeiten. Alle Suchergebnisse unterstützen die Rückverfolgung der Quelle, können mit bestimmten Stellen im Originaldokument verknüpft werden, während der Textinhalt zurückgegeben wird, und unterstützen multimediale Darstellungsformen wie Tabellen und Bilder.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelThinkDoc: Eine Wissensdatenbank-Plattform für intelligentes Parsing und RetrievalDie
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