Semantische Suchfunktion
- Konzeptionelle ErweiterungDie Suche nach "maschinellem Lernen" schließt automatisch Deep Learning/Neuronale Netze und andere verwandte Konzepte ein.
- Rückverfolgbarkeit der Beziehungen: Nachvollziehbarkeit der ursprünglichen Quelle eines bestimmten Standpunkts und des entsprechenden Diskussionsstrangs
- Retrospektive ZeitleisteVisualisierung von Informationskorrelation auf der Zeitachse
Erweiterte Abfragesyntax
| Operator (Rechnen) | typisches Beispiel | Wirkung |
|---|---|---|
| UND/ODER/NICHT | AI NOT ChatGPT | Konzeptionelle Ausschlüsse |
| NÄHE | "Blockchain" NEAR/5 "Smart Contracts" | Umkreissuche |
| HAS | HAT Anlage:pdf | Attribut-Filterung |
Personalisierung
Benutzer können bestehen:
- Maßgeschneiderter Thesaurus für verbesserte Begriffserkennung
- Erstellung von domänenspezifischen Wortlisten zur Verbesserung der Suchgenauigkeit
- Die Anpassung der Beziehungsgewichte verändert den Sortieralgorithmus
Suche nach Effizienzdaten
Empirische Tests zeigen, dass im Vergleich zu herkömmlichen Suchwerkzeugen UnigraphsAntwortzeit für komplexe AbfragenSie kann 40% verkürzen und die Suchrate um das 2,3-fache erhöhen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelUnigraph: Aufbau von lokal laufenden Wissensgraphen und persönlichen SuchmaschinenDie































