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關鍵字、以文找文與概念式搜尋三者是完全不同的搜尋方式，透過此三種模式會找出不同的搜尋結果。因此在合於趨勢與需求下，使用者皆期望能有效整合三者所長，以提高檢索資訊時的寬度和深度。宇匯運用行為探勘技術時，則是依個人的行為將個人歸類於特定群體中，再由特定群體的共同行為找到最適合當下情境的推薦。
宇匯強烈理解使用者的期望，因此以自身研發的核心技術發展成嶄新的各類系統，運用智慧比對與推薦技術，讓個人與企業在應用知識時能更加有效率並體驗令人愉悅的使用過程。
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自動分類引擎 |
A. 高效率自動分類系統
1. 獨家的分類運算能力
這是根據 Vector Space Model 所演算出來的運算法，以一個文件之內的詞性作為計算單位。各種橫跨不同類別的文件，視為各種不同單位。一旦一個分類的模式在運算過程中被發現，系統就會評估如何根據文件的屬性來進行分類，進而使用此運算模式來分類文件。
2. 自動選擇模式
根據資料被分類的特徵，系統便會自動優化分類的模式，將分類模式調整成最合適的搜尋結果。
3. 多重屬性群集學習
當資料被分類到多個屬性後，這個作用能激發系統，使系統去發現最佳的資料屬性組合，使搜尋結果達到最大的準確性。
B. 分類原則提取技術
我們能分析文件中的所有分類規則集合，這種規則的分析方式是一種更詳細的分類技術。這些規則集合是由各種操作後顯示的反饋結果或是各式各樣的詞彙組合而成，而這些規則集合可以被用來做為分析資料的基本組成，而進一步的分析和修改之後，這些分類的原則就可以被用來作為輔助分類的資料。
C. 關鍵詞性萃取技術
一旦系統開始學習後，宇匯的自動分類系統便會自動的提供一套關鍵詞性萃取技術，將詞性強烈的部分設為類別的關鍵，除了關鍵詞以外的其他詞性，可能會被系統分析、修正或重新訂定歸類，之後萃取出的資訊會被灌入系統中，系統將會學習應用關鍵詞性的分類方式，使搜尋結果更適當。
D. 自訂搜尋規則
宇匯所提供的概念搜尋系統能靈活的合併使用者個人的分類規則，並引導系統前往更準確的文件分類方式。
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