Il permet également aux utilisateurs de créer des requêtes SPARQL sans codage, en s'appuyant sur le langage naturel.
Provide universal access to complex datasets through simplified, intuitive query systems
Faciliter la découverte des relations entre les données liées à l'aide d'un traitement avancé du langage naturel
Text2Sparql de QAnswer offre un moyen simplifié d'interagir avec les points d'extrémité SPARQL. Les utilisateurs peuvent soumettre des requêtes exprimées en langage naturel, qui sont ensuite automatiquement converties en expressions SPARQL équivalentes, facilitant ainsi l'extraction efficace de données à partir de référentiels de données liées.
Text2Sparql interprète les demandes des utilisateurs à l'aide du traitement du langage naturel et construit des requêtes SPARQL précises. En discernant le sens des entrées, le système cible les entités, les relations et les propriétés pertinentes dans le graphe de données liées, ce qui permet une extraction précise des données.
Notre solution peut être déployée sur site, dans le cloud ou dans une configuration hybride, selon vos besoins. Elle garantit une sécurité optimale des données, une conformité au RGPD et un support multilingue en constante évolution pour vous apporter des réponses de qualité.
QAnswer peut se connecter à diverses plateformes, telles que SharePoint, Google Drive, Microsoft OneNote, un site Web, etc. Il fonctionne avec votre infrastructure existante pour extraire des données de ces sources et fournir des réponses précises et contextuelles basées sur vos données existantes.
