在这个AI时代,自然语言搜索正在重塑BI工具的交互方式。作为新一代代表的Datafocus,其自然语言搜索功能备受关注。今天我们就全面解析Datafocus是如何通过AI技术实现语言搜索的,揭开这一黑盒的神秘面纱。
正文:
- 自然语言搜索在BI中的应用
自然语言搜索可以让用户用最简单的提问方式与数据进行交互,是BI领域的重要发展方向。用户无需学习SQL语句,就可以通过语音或文本提出问题,获取数据分析结果。
- Datafocus产品概述
Datafocus就是采用自然语言搜索的新型BI工具。用户可以通过语音或文本提问数据,Datafocus可以自动生成查询,返回分析结果。
- 自然语言处理基础理论
自然语言处理主要通过词向量、语义解析等技术实现对语言的理解。Datafocus使用了深度学习等前沿技术来理解用户意图。
- 数据预处理流程
Datafocus会对数据进行预处理,提取关键词汇,建立词汇关联图谱,为后续理解查询语义提供基础。
- 关键词提取与匹配
当用户提出问题时,Datafocus通过关键词匹配分析其查询意图,这需要准确的关键词提取。
- 意图识别与查询处理
基于关键词分析,Datafocus使用深度学习模型进一步理解用户意图,然后转换为数据库查询语句,从数据源获取结果。
- 搜索结果展现与推荐
查询结果由Datafocus的可视化引擎进行处理,以图表等形式呈现,并基于用户 portrait 进行个性化推荐。
- 自然语言搜索的优势
Datafocus的自然语言搜索大幅降低了BI使用门槛,用户像搜索引擎一样与数据进行对话,得到分析结果。它代表了BI发展方向。
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