جهد – معاونت علمی و فناوری ریاست جمهوری
موتور جستجوی هوشمند دانش (جهد) – معاونت علمی و فناوری ریاست جمهوری
جست‌وجوی سنتی که اغلب در نرم‌افزارها و سایت‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد جست‌وجوی مبتنی بر ظاهر واژگان است که بدون درک معنای کلید مورد جست‌وجو، نتایجی حاوی کلید را بازمی‌گرداند. این نوع جست‌وجو زاویه‌ی دید محدودی داشته و ممکن است نتایج ارزشمندی را نادیده گرفته و نمایش ندهد. از طرفی کاربر را نیز مجبور می‌کند به‌طور دقیق و محدود کلید را انتخاب نماید. این چالش‌ها در سال‌های اخیر پژوهشگران را به سمت جست‌وجوی معنایی سوق داده است که با درک معنای عبارت موردنظر جست‌وجو را به‌صورت هوشمند انجام می‌دهد.
مرتبط بودن برای موتورهای جستجو فقط به معنی پیدا کردن صفحه‌ای با کلمات مناسب نیست. در اولین روزهای وب، موتورهای جستجو بیشتر از این مرحله ساده جلو نرفته بودند و نتایج جستجو ارزش محدودی داشتند. با گذشت سال‌ها، مهندسین راه‌های بهتری برای رسیدن به نتایج جستجو طراحی کردند. امروزه صدها عامل بر روی مرتبط بودن تأثیر می‌گذارند، و ما در این طرح بر روی موتورهای جستجوی معنایی تمرکز خواهیم نمود.
در گذر زمان و با افزایش روبه رشد تکنولوژی، حجم اطلاعات قابل ذخیره‌سازی توسط سازمان‌های مختلف، در حال افزایش می‌باشد. این رشد در گذر زمان ما را با مسئله کلان داده‌ها مواجهه می‌نماید. یکی از مهم‌ترین سرویس‌هایی که نقش بسزایی در بازیابی اسناد اطلاعاتی ذخیره‌شده در پایگاه‌های داده سازمان‌ها ایفا می‌نماید، موتور جستجو می‌باشد.
موتور جستجوی معنایی یک نوع موتور جستجو است که از پردازش زبان طبیعی (NLP) و مفاهیم معنایی برای درک محتوای متنی استفاده می‌کند. در مقایسه با موتورهای جستجوی سنتی که اغلب بر اساس تطابق کلمات کلیدی عمل می‌کنند، موتور جستجوی معنایی توانایی درک مفاهیم و ارتباطات بین کلمات را دارد. این نوع موتورها به سوالات پیچیده‌تر و درخواست‌های کاربران به صورت معنایی پاسخ می‌دهند.
اهمیت موتور جستجوی معنایی در کلان داده (Big Data) به دلیل مزایای زیر است:
- درک مفاهیم: موتور جستجوی معنایی قابلیت درک مفاهیم پنهان و ارتباطات بین داده‌ها را داراست. این امکان باعث می‌شود که نتایج جستجو دقیقتر و مفهوم‌تر باشند.
- بهبود دقت جستجو: با استفاده از مفاهیم معنایی، موتورهای جستجو می‌توانند نتایج دقیق‌تری ارائه دهند و به کاربران کمک کنند تا به سرعت به اطلاعات مورد نیاز دست یابند.
- پشتیبانی از سوالات پیچیده: موتور جستجوی معنایی می‌تواند به سوالات پیچیده‌تر و مبهمتر پاسخ دهد و درک عمیق‌تری از مطالب را فراهم کند. این ویژگی به ویژه در محیط‌هایی که با کلان داده‌های حجیم و پیچیده سر و کار دارند، بسیار اهمیت دارد.
- بهینه‌سازی تحلیل داده: در محیط کلان داده، تحلیل و استفاده از داده‌های حجیم امری اساسی است. موتور جستجوی معنایی می‌تواند فرآیند تحلیل داده‌ها را بهبود بخشد و اطلاعات مهم‌تری را استخراج کند.
- ارتباطات متنی بهتر: با درک ارتباطات و ارتباطات بین کلمات، موتور جستجوی معنایی می‌تواند متون را به بهترین شکل ممکن تفسیر کرده و به کاربران کمک کند تا متون پیچیده را به راحتی درک کنند.
- پاسخ به نیازهای متنوع: در کلان داده، نیاز به پاسخ به سوالات و درخواست‌های متنوع و پیچیده وجود دارد. موتور جستجوی معنایی این امکان را فراهم می‌کند که به طور گسترده‌تری به نیازهای کاربران پاسخ داده شود.
به طور کلی، موتورهای جستجوی معنایی در کلان داده باعث بهبود کارایی و دقت در جستجو و تحلیل داده‌ها می‌شوند و در فهم بهتر ارتباطات متنی نیز نقش اساسی دارند.
