Babel Street Semantic Search
強力な多言語対応の高度なセマンティック（意味）検索
Babel Street Semantic Searchなら、基本的なキーワードマッチングを超え、複数言語にわたる真の文脈理解能力を活用できます。セマンティック検索は言語的・概念的な隔たりを埋め、隠れたインサイトを明らかにします。これにより、ユーザーは言語や分野を超えた微妙な関連性や傾向を迅速に発見できます。
キーワードだけではない、意味による検索
意味に基づく検索の拡張
ユーザーがキーフレーズで検索すると、Babel Streetは自動的に検索語句を拡張し、意味的に関連性の高い結果を取得
AIによる検索の絞り込み
検索結果を人物、組織、場所、センチメント、および曖昧性解消済みエンティティで素早くフィルタリング
クロスリンガル検索と多言語検索
多言語自然言語処理（NLP）と文脈依存言語モデルにより、ソースコンテンツで使用される言語や文字体系に関わらず正確な結果を返す
きめ細かなセンチメント検出
センチメント分析はフレーズレベルと文書レベルの両方で提供され、意味解析パイプラインに完全統合
検証可能性と信頼性
検索で返されるデータポイント（名称、場所、行動シグナルなど）は、すべて元のソースに紐付けられており、ユーザーは出所と文脈の確認が可能
製品の特徴
高度なセマンティックインテリジェンスの可能性を最大化
基礎的な自然言語処理
- 正確な言語識別 — 多言語データやコードスイッチングデータにおいても、各文書やクエリの言語を高い信頼性で自動的に検出
- トークン化 — 構造化されていないテキストを、言語的なニュアンスを考慮しながら、単語、フレーズ、またはその他の意味のある単位に分割
- 形態素解析 — 単語を語根、語幹、接頭辞、接尾辞に分解し、文法構造、語形変化、語源を解釈
- 基本化 — 単語を基本形または辞書形（レマ）に還元し、意味的に類似した単語をグループ化することで、より効果的なマッチングを実現
- 品詞のタグ付け — 文法上のカテゴリーを割り当てることで、構文解析を可能にし、クエリの意図や文書の意味をより正確に解釈可能に
- 固有表現抽出（NER） — 固有名詞を自動的に検出・分類することで、検索結果を充実させるとともに、エンティティベースの検索を支援
