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认知搜索由人工智能（础滨）驱动，通过理解用户的意图以及数据语料库中存在的模式和关系，提供与用户信息搜索高度相关的上下文感知信息。

为什么要进行认知搜索？

大数据的三个 "V"--数量、速度和种类--为获得丰富的洞察力提供了重要机会，也为获得此类洞察力设置了明显障碍。由于大量格式各异的暗数据被困在孤岛中，导致公司决策缓慢、效率低下。

认知搜索是如何工作的？

认知搜索通过从概念性数据中获取上下文见解，实现与用户意图高度相关的知识发现。它通过识别几乎任何类型的信息--结构化或非结构化、书面或口头信息--中存在的模式和关系来实现这一点。与自然语言处理（NLP）类似，这种理解数据的能力通过提取意义和实时执行适当的操作，使人工操作自动化成为可能。与只关注语言学的 NLP 不同，认知搜索采用一种独立于语言的统计方法来理解人类信息，并通过使用语言学进行微调。

在大数据时代，认知搜索必须能够访问不同格式（文本、视频、图像和音频）和来源（防火墙内外）的各种数据。底层内容分析技术以机器学习为基础，随着可用数据的增加而不断学习和调整，以达到尽可能高的准确性。