Vous êtes-vous déjà demandé quelle était la signification profonde de chaque trait d'encre? Wacom a trouvé des moyens de comprendre vos coups de crayon de manière à en faire bénéficier les utilisateurs de Wacom, qu'ils soient en train d'élaborer des idées, de créer ou simplement de signer leur nom. Cela inclut la technologie de résonance électromagnétique (EMR) et les données biométriques contenues dans notre matériel et notre logiciel de capture de signature, mais aussi une innovation dont vous n'avez peut-être pas entendu parler : l'encre sémantique. Cette technologie utilise divers outils d'apprentissage automatique pour donner un sens à l'encre numérique.
Gestion des connaissances dans l'apprentissage automatique
La gestion des connaissances est un élément essentiel de ce processus. Dans le domaine de l'apprentissage automatique, il s'agit d'organiser, de conserver, d'extraire et d'utiliser les connaissances pour rendre les systèmes plus intelligents et plus efficaces. Il s'agit de rassembler de l'information, de les représenter clairement, de les conserver correctement, de les retrouver en cas de besoin et de les utiliser à bon escient. Semantic Ink brille particulièrement dans les domaines de l'acquisition et de la représentation des connaissances, en aidant les organisations à gérer et à utiliser efficacement le contenu qu'elles ont accumulé.
Prenons un cours accéléré condensé sur la façon dont la technologie Semantic Ink identifie et traite les données, rendant les flux de travail plus fluides et plus efficaces. Nous réviserons également les différentes couches de la pile technologique de l'encre sémantique de Wacom.
Sémantique
Pour comprendre ce qu'est l'encre sémantique, il faut d'abord parler de sémantique. La « sémantique » est liée à la signification des mots, des phrases et des symboles, et à la manière dont ils sont compris en fonction du contexte et de l'intention. Prenons par exemple le mot « present » : en anglais, il peut signifier un cadeau ou le moment présent, selon le contexte. La compréhension sémantique nous aide à déterminer le sens voulu en tenant compte du contexte dans lequel les mots sont utilisés.
Comment fonctionne la recherche sémantique?
Dans le contexte de Semantic Ink, vous pouvez créer des recherches sémantiques en téléchargeant vos propres textes numériques ou manuscrits, auxquels vous pouvez ajouter des notes manuscrites et d'autres annotations, puis rechercher des sujets ou des mots-clés dans ces documents lorsque vous en avez besoin, même à partir d'un ensemble de documents ou de notes.
- Les utilisateurs créent du contenu numérique manuscrit ou téléchargé. Seul le contenu textuel manuscrit - grâce à la technologie Ink Analyzer - fait l'objet d'une reconnaissance de l'écriture manuscrite pour être converti en texte numérique.
- Le texte est analysé, les entités clés sont identifiées et reliées aux entités du « graphe de connaissances » par le biais de la « liaison d'entités nommées », ce qui permet d'établir des connexions et un contexte.
- Le texte est segmenté en paragraphes et passe par un modèle d'intégration, qui calcule les vecteurs représentant le texte dans un espace vectoriel. Les documents sont conservés dans une base de données vectorielle basée sur la similarité, combinant les contenus similaires.
- Lors de la recherche d'un utilisateur, une recherche sémantique initiale identifie les termes pertinents liés à la requête, aidant les utilisateurs à découvrir des termes connexes pour améliorer leur recherche.
- La recherche est effectuée sur les documents, en tenant compte à la fois de la similarité des termes de recherche avec les documents et des relations entre la requête et les documents dans le graphe de connaissances. Il s'agit notamment de déterminer si le terme de recherche est un mot-clé ou une entité connexe du document, afin d'améliorer la précision et la pertinence de la recherche.
Recognition Services
Wacom utilise son flux de production de rendu WILL pour transformer les données du capteur du stylet en encre numérique. Mais pour que cette encre numérique soit utile, elle doit être convertie en texte lisible par une machine, en représentations mathématiques ou en diagrammes.
Ink Analyzer Technology
L'analyseur d'encre de Wacom utilise l'apprentissage profond pour améliorer la reconnaissance de l'encre numérique. Il utilise des réseaux neuronaux sophistiqués pour analyser chaque accident vasculaire cérébral et en identifier le type avec précision. Entraîné sur de vastes ensembles de données, le réseau neuronal extrait l'information des traits, ce qui lui permet de faire la distinction entre les mathématiques, le texte et d'autres types de documents comme les diagrammes ou les gribouillis.
L'analyseur d'encre révise la forme, la courbure et la disposition spatiale de chaque trait et utilise ces caractéristiques pour classer le type de contenu. Cette technologie améliore l'efficacité du flux de travail en automatisant les processus de reconnaissance, éliminant ainsi le besoin d'une intervention humaine.
Universal Ink Model
Le modèle d'encre universelle de Wacom recueille des données à partir des capteurs du stylet, comme la position sur l'écran (coordonnées x et y), les horodatages, la pression, l'inclinaison, etc. Il peut également capturer les résultats d'algorithmes intelligents tels que la reconnaissance de l'écriture manuscrite, la reconnaissance mathématique ou l'analyse sémantique, directement à l'intérieur de l'encre elle-même.
Avantages
La recherche sémantique surpasse les méthodes traditionnelles basées sur les mots-clés en se concentrant sur le sens et le contexte des requêtes plutôt que sur la simple correspondance des mots-clés. Grâce au traitement du langage naturel (NLP) et à l'apprentissage automatique, il comprend l'intention de l'utilisateur, les synonymes et les concepts connexes. Cette approche permet d'obtenir des résultats plus précis et plus pertinents, offrant une expérience de recherche plus riche grâce à une interprétation plus efficace du contexte des termes recherchés.
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