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由人工智慧 （AI） 提供支援的認知搜索通過瞭解使用者的意圖以及數據語料庫中存在的模式和關係，提供與使用者資訊探索高度相關的上下文感知資訊。

為什麼选择认知搜索？

大数据的叁个痴——数量、速度和多样性——為获得丰富的见解提供了重要的机会，也為获得这些见解提供了明显的障碍。由於被困在孤岛中的各种格式的大量暗数据，组织因洞察力贫乏而导致决策缓慢而无效。

认知搜索是如何工作的？

認知搜索通過從概念數據中獲取上下文見解，實現與使用者意圖高度相關的知识发现。它通過識別幾乎任何類型的信息（結構化或非結構化，書面或口頭）中存在的模式和關係來做到這一點。與自然語言處理 （NLP） 類似，這種理解數據的能力使得通過提取含義和即時執行適當的操作來自动化手動操作成為可能。與只關注語言學的NLP不同，認知搜索遵循一種獨立於語言的統計方法來理解人類資訊，並通過使用語言學進行微調。

在大數據時代，認知搜索必須能夠訪問不同格式（文本、視頻、圖像和音訊）和來源（防火牆外部和內部）的各種數據。底層內容分析技术基於機器學習，隨著更多數據的出現而不斷學習和調整，以實現最佳準確性。