Já se perguntou sobre o significado mais profundo por trás de cada traçado de tinta? A Wacom encontrou maneiras de entender os traços de sua caneta de forma a beneficiar positivamente os usuários da Wacom, quer estejam idealizando, criando ou mesmo apenas assinando seu nome. Embora isso inclua parte da tecnologia de ressonância eletromagnética (EMR) e dados biométricos contidos em nosso hardware e software de captura de assinaturas, também inclui uma inovação que talvez você não tenha ouvido falar: a Semantic Ink. Essa tecnologia usa várias ferramentas de aprendizado de máquina para dar significado à tinta digital.
Gestão do conhecimento em aprendizado de máquina
Uma parte crucial desse processo é a gestão do conhecimento. No aprendizado de máquina, isso significa organizar, armazenar, recuperar e usar o conhecimento para tornar os sistemas mais inteligentes e eficazes. Trata-se de reunir informações, representá-las de forma clara, armazená-las adequadamente, encontrá-las quando necessário e usá-las com sabedoria. O Semantic Ink se destaca principalmente nas áreas de aquisição e representação de conhecimento, ajudando as organizações a gerenciar e utilizar seu conteúdo acumulado de forma eficiente.
Vamos fazer um curso intensivo condensado sobre como a tecnologia Semantic Ink identifica e processa dados, tornando os fluxos de trabalho mais fáceis e eficientes. Também examinaremos as diferentes camadas da pilha de tecnologia Semantic Ink da Wacom.
Semântica
Para entender o que é o Semantic Ink, primeiro precisamos falar sobre semântica. A “semântica” está relacionada ao significado de palavras, frases e símbolos e à forma como eles são entendidos com base no contexto e na intenção. Veja a palavra “presente”, por exemplo; em inglês, pode significar um presente ou o momento atual, dependendo do contexto. A compreensão semântica nos ajuda a determinar o significado pretendido considerando o contexto em que as palavras são usadas.
Como funciona a pesquisa semântica?
No contexto do Semantic Ink, você pode criar pesquisas semânticas, carregando seu próprio texto, conteúdo digital ou manuscrito, ao qual você pode adicionar notas manuscritas e outras anotações e, em seguida, pesquisar tópicos ou palavras-chave entre eles mais tarde, quando precisar encontrá-los, mesmo em um conjunto de muitos documentos ou notas
- Os usuários criam conteúdo digital escrito à mão ou enviado. Somente o conteúdo de texto manuscrito - graças à tecnologia Ink Analyzer - é submetido ao reconhecimento de letra manuscrita para convertê-lo em texto digital.
- O texto é analisado e as principais entidades são identificadas e vinculadas a entidades no “Gráfico de Conhecimento” por meio de “Vinculação de Entidades Nomeadas”, estabelecendo conexões e contexto.
- O texto é segmentado em parágrafos e passado por um modelo de incorporação, que calcula vetores que representam o texto em um espaço vetorial. Os documentos são armazenados em um banco de dados vetorial com base na semelhança, agrupando conteúdo semelhante.
- Durante a pesquisa de um usuário, uma pesquisa semântica inicial identifica condições relevantes relacionadas à consulta, ajudando os usuários a descobrir condições relacionadas para aprimorar sua pesquisa.
- A pesquisa é realizada para documentos, considerando a similaridade das condições de pesquisa com os documentos e as relações entre a consulta e os documentos no Knowledge Graph. Isso inclui considerar se as condições de pesquisa são uma palavra-chave ou uma entidade relacionada do documento, melhorando a precisão das coordenadas e a relevância da pesquisa.
Recognition Services
A Wacom usa seu pipeline de renderização WILL para transformar os dados do sensor da caneta em tinta digital. Mas para que essa tinta digital seja útil, ela precisa ser convertida em texto legível por máquina, representações matemáticas ou diagramas.
Ink Analyzer Technology
O Ink Analyzer da Wacom usa o aprendizado profundo para melhorar o reconhecimento de tinta digital. Ele emprega redes neurais sofisticadas para analisar cada derrame, identificando com precisão seu tipo. Treinada em vastos conjuntos de dados, a rede neural extrai as informações do recurso dos traços, permitindo distinguir entre matemática, texto e outros tipos, como diagramas ou rabiscos.
O Analisador de Tinta analisa a forma, a curvatura e a disposição espacial de cada traçado, usando esses recursos para classificar o tipo de conteúdo. Essa tecnologia aumenta a eficiência do fluxo de trabalho ao automatizar os processos de reconhecimento, eliminando a necessidade de intervenção humana.
Universal Ink Model
O Universal Ink Model da Wacom coleta dados dos sensores da caneta, como posição na tela (coordenadas x, y), registros de data e hora, pressão, inclinação e muito mais. Ele também pode capturar resultados de algoritmos inteligentes, como reconhecimento de letra manuscrita, reconhecimento matemático ou análise semântica, diretamente na própria tinta.
Benefícios
A pesquisa semântica supera os métodos tradicionais baseados em palavras-chave ao se concentrar no significado e no contexto das consultas, em vez de apenas combinar palavras-chave. Usando o processamento de linguagem natural (NLP) e o aprendizado de máquina, ele entende a intenção do usuário, os sinônimos e os relacionados Concepts. Essa abordagem fornece resultados mais precisos e relevantes, oferecendo uma experiência de pesquisa mais rica ao interpretar o contexto das condições de pesquisa de forma mais eficaz.
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