¿Te has preguntado alguna vez el significado más profundo de cada trazo de tinta? Wacom ha encontrado formas de comprender tus trazos de lápiz de manera que beneficien positivamente a los usuarios de Wacom, ya estén ideando, creando o incluso simplemente firmando con su nombre. Aunque eso incluye parte de la tecnología de resonancia electromagnética (EMR) y los datos biométricos contenidos en nuestro hardware y software de captura de firmas, también incluye una innovación de la que quizá no hayas oído hablar: Semantic Ink. Esta tecnología utiliza diversas herramientas de aprendizaje automático para dar significado a la tinta digital.
Gestión del conocimiento en el aprendizaje automático
Una parte crucial de este proceso es la gestión del conocimiento. En el aprendizaje automático, esto significa organizar, almacenar, recuperar y utilizar el conocimiento para hacer que los sistemas sean más inteligentes y eficaces. Se trata de reunir información, representarla con claridad, almacenarla adecuadamente, encontrarla cuando se necesite y utilizarla sabiamente. Semantic Ink brilla especialmente en las áreas de adquisición y representación del conocimiento, ayudando a las organizaciones a gestionar y utilizar eficazmente el contenido acumulado.
Hagamos un curso intensivo condensado sobre cómo la tecnología Semantic Ink identifica y procesa los datos, haciendo que los flujos de trabajo sean más fluidos y eficientes. También examinaremos las diferentes capas de la pila tecnológica Semantic Ink de Wacom.
Semántica
Para entender de qué va Semantic Ink, primero tenemos que hablar de semántica. La "semántica" está relacionada con el significado de las palabras, frases y símbolos, y cómo se entienden según el contexto y la intención. Por ejemplo, la palabra "presente"; en inglés puede significar un regalo o el momento actual, según el contexto. La comprensión semántica nos ayuda a determinar el significado deseado teniendo en cuenta el contexto en el que se utilizan las palabras.
¿Cómo funciona la Búsqueda Semántica?
En el contexto de Semantic Ink, puedes crear búsquedas semánticas, subiendo tus propios contenidos digitales de texto o escritos a mano, a los que puedes añadir notas manuscritas y otras anotaciones, y luego buscar entre ellos temas o palabras clave más adelante, cuando necesites encontrarlos, incluso a partir de un conjunto de muchos documentos o notas
- Los usuarios crean contenidos manuscritos o digitales cargados. Sólo el contenido del texto manuscrito -gracias a la tecnología del Analizador de Tinta- se somete al reconocimiento de escritura manual para convertirlo en texto digital.
- Se analiza el texto, y se identifican las entidades clave y se vinculan a entidades del "Grafo del Conocimiento" mediante el "Enlace de Entidades Nombradas", estableciendo conexiones y contexto.
- El texto se segmenta en párrafos y se hace pasar por un modelo de incrustación, que calcula vectores que representan el texto dentro de un espacio vectorial. Los documentos se almacenan en una base de datos vectorial en función de la similitud, agrupando contenidos similares.
- Durante la búsqueda de un usuario, una búsqueda semántica inicial identifica las condiciones relevantes relacionadas con la consulta, ayudando a los usuarios a descubrir condiciones relacionadas para mejorar su búsqueda.
- La búsqueda se realiza por documentos, teniendo en cuenta tanto la similitud de las condiciones de búsqueda con los documentos como las relaciones entre la consulta y los documentos en el Grafo de Conocimientos. Esto incluye considerar si las condiciones de búsqueda son una palabra clave o una entidad relacionada del documento, mejorando la precisión de la búsqueda de las coordenadas y la relevancia.
Recognition Services
Wacom utiliza su canal de renderizado WILL para transformar los datos del sensor digital lápiz en tinta digital. Pero para que esta tinta digital sea útil, es necesario convertirla en texto legible por máquina, representaciones matemáticas o diagramas.
Ink Analyzer Technology
El Analizador de Tinta de Wacom utiliza el aprendizaje profundo para mejorar el reconocimiento de la tinta digital. Emplea sofisticadas redes neuronales para analizar cada golpe, identificando con precisión su tipo. Entrenada en vastos conjuntos de datos, la red neuronal extrae la información de las características de los trazos, lo que le permite distinguir entre matemáticas, texto y otros tipos como diagramas o garabatos.
El Analizador de Tinta examina la forma, curvatura y disposición espacial de cada trazo, utilizando estas características para clasificar el tipo de contenido. Esta tecnología aumenta la eficacia del flujo de trabajo al automatizar los procesos de reconocimiento, eliminando la necesidad de intervención humana.
Universal Ink Model
El Universal Ink Model de Wacom recoge datos de sensores digitales de lápiz, como la posición en la pantalla (coordenadas x, y), marcas de tiempo, presión, inclinación, etc. También puede capturar resultados de algoritmos inteligentes, como el reconocimiento de escritura manual, el reconocimiento matemático o el análisis semántico, directamente dentro de la propia tinta.
Beneficios
La búsqueda semántica supera a los métodos tradicionales basados en palabras clave al centrarse en el significado y el contexto de las consultas, en lugar de limitarse a hacer coincidir las palabras clave. Utilizando el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el aprendizaje automático, entiende la intención del usuario, los sinónimos y los relacionados Concepts. Este enfoque proporciona resultados más precisos y relevantes, ofreciendo una experiencia de búsqueda más rica al interpretar el contexto de las condiciones de búsqueda de forma más eficaz.
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