知識の自己組織化という技術革命
Recallの特許取得済みの知識グラフ技術は、グラフ・ニューラル・ネットワーク（GNN）アルゴリズムを使用して、ユーザーが保存したコンテンツの意味的関連性を自動的に分析します。システムは以下のメカニズムにより、知識のインテリジェントな管理を実現します：
- ダイナミック・ラベリング・システムAIが92%の精度で多次元ラベリングシステムを自動生成（BERTモデルに基づく）
- インテリジェントな相関概念間の関係の53の潜在的なタイプを識別する（原因と結果、類推、対比など）。
- ビジュアライゼーション知識ネットワークの構造を示す3D力動ダイアグラムのサポート
実用的なテストでは、この機能によりユーザーの検索効率が3倍、知識発見速度が401TP3 T向上した。学術研究のシナリオでは、研究者は文書間の隠れた関連性を自動的に発見することができ、研究効率が大幅に向上する。
この答えは記事から得たものである。リコール：ウェブ閲覧時に個人的な知識ベースに関する情報を表示するについて
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