Les résultats ne se limitent pas à des correspondances exactes

Unlike some other search applications, adding quotation marks to a phrase that you submit does pas return only exact matches. Les requêtes soumises à partir de l'interface utilisateur du produit sont des requêtes en langage naturel. Lorsque le texte cité est soumis dans une requête en langage naturel, l'expression est utilisée pour augmenter les résultats. Toutefois, les résultats ne se limitent pas aux documents contenant l'intégralité de la phrase.

Si vous souhaitez avoir plus de contrôle sur la manière dont les requêtes sont traitées, vous devez utiliser l'API de requête. Pour plus d'informations sur l'opérateur phrase de l'API de requête, voir Opérateurs de requête.

Une requête courte renvoie des résultats non pertinents

Il se peut que votre requête contienne trop de mots vides et pas assez de termes distincts pour déclencher une recherche pertinente. Lorsque vous soumettez une requête, le texte de la requête est analysé et optimisé avant d'être soumis au projet. L'une des modifications apportées est la suppression de tous les mots vides du texte. Un mot d'arrêt est un mot considéré comme n'étant pas utile pour distinguer le sens sémantique du contenu. Des exemples de mots d'arrêt comprennent des termes tels que and, the et about. Discovery définit une liste de mots vides qu'il ignore automatiquement lors de l'indexation des données et de la recherche. Lorsque vous soumettez une requête qui contient principalement ou uniquement des mots vides, comme About us, cela équivaut à soumettre une requête vide.

Bien que us ne soit pas inclus dans la liste des mots vides, il est lemmatisé en we, qui est listé comme un mot vide.

Vous pouvez modifier les mots vides utilisés par votre collection. Cependant, vous ne pouvez qu'augmenter la liste des mots vides, vous ne pouvez pas en supprimer. Les mots vides que vous définissez ne sont utilisés qu'au moment de l'interrogation. Ils n'affectent pas la liste des mots vides utilisée par Discovery lorsque des données sont ajoutées à une collection et que l'index est créé.

Pour plus d'informations, voir Identifier les mots à ignorer.

Les résultats contiennent trop de texte

Si le document source est volumineux, envisagez de le diviser en morceaux plus petits.

Pour ce faire, vous pouvez créer un modèle Smart Document Understanding formé par l'utilisateur. Trouvez dans le document le contenu qui peut être utilisé pour diviser votre document en sous-sections de manière cohérente. Par exemple, votre document peut comporter des chapitres ou des sous-titres. Vous pouvez étiqueter les chapitres avec une étiquette personnalisée nommée chapter. Après avoir appris au modèle à reconnaître le type de contenu chapter, appliquez le modèle à l'ensemble de votre collection. Pour plus d'informations, voir Utilisation de la compréhension intelligente des documents.

Vous pouvez ensuite diviser le document par le champ chapter pour créer plusieurs sous-documents segmentés par chapitre. Pour plus d'informations, voir Séparer les documents pour rendre les résultats des requêtes plus succincts.

Les informations contenues dans les tableaux sont introuvables

L'enrichissement de la compréhension des tableaux doit être appliqué à votre collection pour que les informations contenues dans les tableaux puissent être recherchées. L'enrichissement de la compréhension des tableaux est appliqué automatiquement aux collections dans certaines situations. Si ce n'est pas le cas et que votre collection comporte un champ HTML dans son index, vous pouvez appliquer vous-même l'enrichissement compréhension du tableau.

Pour plus d'informations, voir Comprendre les tableaux.

Les informations contenues dans les diagrammes ne sont pas représentées

Le texte des diagrammes et autres images n'est pas capturé à moins que vous n'activiez le paramètre de reconnaissance optique de caractères (OCR) pour la collection. Vous pouvez appliquer le paramètre à une collection après sa création initiale. Pour plus d'informations, voir Gestion des collections de données.

La recherche ne reconnaît pas les termes significatifs

Si les résultats suggèrent que les mots-clés, les noms communs ou les termes spécifiques à un domaine de la requête ne sont pas reconnus comme significatifs, enrichissez votre collection.

Utilisez Watson Natural Language Understanding pour trouver et marquer les termes qui sont généralement considérés comme ayant une signification particulière, tels que les lieux ou les noms d'entreprise. Pour plus d'informations, voir Application d'enrichissements préconstruits.

Enseignez Discovery les termes et les modèles qui ont une signification particulière pour votre cas d'utilisation. Pour plus d'informations, voir Ajouter des ressources spécifiques à un domaine.

Les facettes par défaut ne sont pas utiles

Vous pouvez ajouter des facettes qui classent les documents en fonction des données provenant des enrichissements que vous appliquez à une collection. Par exemple, vous pouvez afficher des facettes basées sur des mots-clés ou des catégories de dictionnaires. Pour plus d'informations, voir Facettes.

Explorer d'autres fonctions de recherche

Lorsque vous testez votre projet à partir de l'interface utilisateur Discovery, vous soumettez une requête en langage naturel. Il existe des fonctions de recherche que vous pouvez activer pour influencer la manière dont la recherche en langage naturel est effectuée. La recherche en langage de requête de découverte est un autre type de recherche que vous pouvez exploiter en utilisant l'API. Si les premiers résultats ne répondent pas à vos besoins, essayez une autre méthode de recherche.

• Recherche en langage de requête de découverte (DQL): Mécanisme de recherche qui accepte des requêtes plus complexes. Vous devez utiliser l'API de requête pour soumettre des requêtes DQL.

  Par exemple, vous pouvez rechercher des valeurs spécifiques dans les champs générés par les enrichissements appliqués à une collection.

• La requête en langage naturel est le type de recherche qui est déclenchée à partir de la page Améliorer et personnaliser.

Pour plus d'informations sur l'API de requête, voir Aperçu de l'API de requête.