Qué es everis knowler

Grafos de conocimiento

everis knowler recopila datos de diferentes fuentes para alimentar y desarrollar una Base de Conocimiento. Está fundamentada en una ontología con conexiones a miles de elementos que contienen información y la convierte en conocimiento útil. Permite descubrir nuevas relaciones entre las entidades y unificar la información significativa para que sea más accesible y valiosa.

Procesamiento de Lenguaje Natural y Búsqueda Semántica

Motor de búsqueda inteligente en lenguaje natural y multi-idioma.

El proceso PLN mediante el que se extrae información de los documentos se realiza a partir de los siguientes procesos:
Texto no estructurado:
A partir de documentos de texto en diferentes formatos, se llevan a cabo procesos para dividir el documento completo en diferentes unidades sintácticas.
Extracción de Entidades:
Se detectan los principales factores en los textos
Etiquetado gramatical (POS Tagging):
Se usa para identificar las partes en las que se divide cada frase
Análisis sintáctico:
Se obtienen las relaciones y dependencias de cada uno de los actores involucrados en las frases.
Etiquetado Semántico de Roles:
Se usa para detectar los argumentos de rol de una frase, en un determinado contexto y de manera automática.

Machine learning

Los algoritmos de Machine Learning se utilizan para entender los datos y lo que nos dicen dentro del contexto de toda la Base de Conocimiento.
Topic Modeling:
El Topic Modeling recoge la distribución estadística de atributos entre los usuarios y los elementos y genera una serie de temas o dimensiones.
Factorización Matricial:
Esta técnica se utiliza en motores recomendadores para realizar predicciones sobre cómo de útil encontrará un usuario u otro un determinado item.

D2K & T2K

everis knowler proporciona diferentes componentes para extraer y transformar los datos, generar nuevo conocimiento a partir de diversas técnicas de inteligencia artificial y guardarlo en formato RDF. everis knowler define diferentes flujos de trabajo en base a su origen y tipo:
Flujo Data to Knowledge:
Este flujo se aplica a los datos en Bases de Datos Relacionales, Sistemas de Información y otros sistemas de almacenaje donde se estructura la información. Esta técnica permite convertir la información estructurada en un modelo de base de datos relacional basada en triples.
Text to Knowledge Flow:
Es el proceso de extracción que se aplica a documentos y otros elementos no estructurados tales como correos electrónicos, acciones de los usuarios, etc. que se procesan y se incluyen en la ontología.
La extracción de datos no estructurados se hace a través de un conector a Office 365, o a cualquier otra fuente de datos que permite acceder a todo el contenido almacenado en la plataforma, como por ejemplo e-mails, documentos guardados en OneDrive o SharePoint, comunidades, MS Teams, etc.

Capacidades cognitivas

everis knowler ofrece contenido personalizado para cada usuario utilizando diferentes técnicas:
Reconocimiento de los atributos destacados de los perfiles de los usuarios, documentos o cualquier entidad.
Algoritmos de recomendación que modelan los gustos y preferencias del usuario para ofrecerle los items más relevantes.
Algoritmos colaborativos Text to Knowledge para identificar usuarios similares a otro usuario dado, para ofrecerles resultados más adecuados.

Plataforma personalizada

everis knowler se adapta a las necesidades y características de cada cliente. Permite ajustar la plataforma al entorno cambiante de la organización y se beneficia de la tecnología más adecuada y eficiente.
En la nube
Escalable
Flexible
Modular
Tenencia múltiple
Multi-dispositivo
Web adaptable
Plataforma líquida

Microsoft

everis knowler hace una integración nativa con Microsoft Suite a través del acuerdo colaborativo entre everis y Microsoft para desarrollar una solución inteligente de gestión del conocimiento en Office 365 y Azure. Esta solución combina tecnologías de Inteligencia Artificial con ontologías para extraer tanto datos estructurados como no estructurados incluidos en cualquier documento Word, Excel, PowerPoint, pdf, e-mail o agenda, y también en cualquier base de datos de la compañía. everis knowler contempla las búsquedas formuladas en lenguaje natural y establece relaciones entre diferentes documentos y los indexa para ofrecer información útil.
everis knowler tiene una plataforma base en todos los entornos SharePoint para conectar con los datos. everis knowler es una solución integrada cuya opción estándar es un cloud / SaaS público dedicado y puede también ser instalado on-premise. everis knowler se integra nativamente y amplifica las capacidades y funcionalidades de Sharepoint. En instalaciones híbridas everis knowler sincroniza las ontologías para asegurar una lectura y comprensión innovadoras en todos los entornos. Debido a que Microsoft tiene la solución cloud más completa del mercado, la integración de PaaS/IaaS garantiza una funcionalidad completa y escalable gracias a la potencia de Azure.

Integración de datos enlazados

everis knowler proporciona una integración completa de la ontología con los datos enlazados existentes, y añade automáticamente nuevo conocimiento a su compañía de una forma completamente transparente.
Desarrollaremos una integración específica del diseño de la ontología de la organización, con cualquier tipo de datos.
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