استخراج الحقائق من الوثائق التقنية لتوسيع التصنيف.

نبذة عن العميل

الشركة Z شركة عالمية لتصنيع الأدوية. ويشرف قسم التصنيع فيها على تركيب محفظتها العالمية من المنتجات وتعبئتها وتوزيعها. وقد تشارك مركز التميز لإدارة المعرفة في الشركة Z مع Iknow في مهام متعددة لبناء التصنيف المؤسسي وقدرات البحث التي تخدم علماء الشركة Z ومهندسيها وتوسيعها باستمرار.

سياق القطاع

التصنيف وحده (وسم وثيقة بمصطلحات موضوعية) لا يوصل الباحث إلا إلى منتصف الطريق نحو ما يحتاجه؛ فهو يشير إلى أن الوثيقة ذات صلة عمومًا، لا إلى ما تقوله تحديدًا. أما استخلاص الحقائق فيذهب مستوى أعمق، إذ يستخدم معالجة اللغة الطبيعية لاستخراج معلومات محددة من نص الوثيقة (جملة ملخصة، والمؤلف، والمعدات أو المورّد المذكور، والإجراء التصحيحي المتخذ) وتخزينها كبيانات وصفية مهيكلة قابلة للبحث. وعند اقترانه بالقدرة على الإحالة إلى مفردات خارجية كبيرة، مثل فهارس واسعة للمورّدين أو المعدات، من دون دمج كل مصطلح في التصنيف المؤسسي الأساسي، يتيح استخلاص الحقائق للمنظمة إثراء البحث بشكل ملموس من دون العبء المستمر لإدارة تصنيف دائم التوسع.

الوضع الراهن

خلال مهام سابقة، بنت Iknow التصنيف المؤسسي الأساسي للشركة Z (أكثر من 1,840 مصطلحًا عبر تسلسل هرمي من أربعة مستويات و10 أوجه) ونشرت التصنيف الآلي عبر جميع مستودعات SharePoint لدى الشركة Z، مع صقل النموذج عبر الاختبار والملاحظات وتحليل محتوى مثل تقارير انحرافات التصنيع. أراد مركز التميز لإدارة المعرفة في الشركة Z البناء على ذلك الأساس بأربعة أهداف: استخدام وحدة Fact Extraction في Semaphore لاستخلاص الحقائق الرئيسية وتوسيع التصنيف، واختبار نموذج الحقائق الناتج على عينة كبيرة من الوثائق، وتنفيذه في بيئة الإنتاج إلى جانب محرك التصنيف القائم، وتدريب موظفي إدارة المعرفة في الشركة Z على استخدام أداة استخلاص الحقائق.

• التصنيف وحده لم يكن كافيًا. حتى مع تصنيف ناضج وموسوم جيدًا، كان على المستخدمين فتح الوثائق وقراءتها للعثور على حقائق محددة (من كتبها، وما خلصت إليه، وأي معدات أو مورّد كان معنيًا) لم تكن مسجلة كبيانات وصفية قابلة للبحث.
• بعض المفردات المهمة كانت أكبر من أن يستوعبها التصنيف الأساسي. شكّل البائعون والمورّدون وأرقام طرازات المعدات قوائم ضخمة ودائمة التغير كانت ستخلق أعباء صيانة كبيرة لو أضيفت مباشرة إلى التصنيف الرئيسي للشركة Z.
• لم تكن توجد بعد قدرة مثبتة على استخلاص الحقائق. لم يكن لدى الشركة Z أي نموذج للتحديد والاستخلاص الآليين لحقائق مثل الملخصات أو المؤلفين أو الإجراءات التصحيحية من وثائقها.
• كانت الحقائق بحاجة إلى مسار واضح نحو الإنتاج والمستخدمين النهائيين. فاستخلاص الحقائق بمعزل عن ذلك لن يفيد أحدًا ما لم تُنفذ القدرة في بيئة الإنتاج وتنعكس في تجربة بحث محسّنة.

• استخدام وحدة Fact Extraction في Semaphore لاختيار الحقائق الرئيسية واستخلاصها من وثائق الشركة Z ولتوسيع التصنيف أكثر.
• اختبار نموذج الحقائق على عينة كبيرة من الوثائق لضمان دقته وقيمته.
• تنفيذ نموذج الحقائق في بيئة الإنتاج إلى جانب محرك التصنيف القائم.
• تدريب موظفي إدارة المعرفة في الشركة Z على استخلاص الحقائق للاستخدام المستقبلي.

كيف نظّمت Iknow العمل

نظّمت Iknow المهمة في خمس مراحل: تخطيط استخلاص الحقائق وتجريبه، والتطوير والاختبار، وتوسيع التصنيف عبر المفردات الخارجية، والتخطيط للتكامل مع البحث، والتدريب.

الأنشطة والقرارات الرئيسية

• تخطيط استخلاص الحقائق وتجريبه. استعرضت Iknow أمثلة على الوثائق التي يُعتقد أنها مناسبة لاستخلاص حقائق ذات قيمة مضافة، وخاصة تقارير التحقيقات وغيرها من المراسلات والتقارير التقنية والبروتوكولات، محددةً الحقائق المحتملة الرئيسية ومنها جمل وفقرات الملخصات ومعلومات المؤلفين والمساهمين ومعلومات المورّدين والمعدات المستخدمة في التصنيع.
• تطوير استخلاص الحقائق واختباره. باستخدام Progress Semaphore، طوّرت Iknow تعريفات الحقائق والمؤشرات الدلالية لمعالجة كل وثيقة، ثم اختبرت نموذج الحقائق المكتمل على أكثر من 100 وثيقة من مختلف مستودعات الشركة Z. وبعد الضبط الدقيق، حدد النموذج بنجاح جمل الملخصات الرئيسية ومؤلفي الوثائق والمساهمين فيها ومقاطع نصية مفيدة أخرى، مثل الإجراءات التصحيحية المنفذة. والتصميم قابل للتوسيع إلى أنواع محتوى أخرى مستقبلًا.
• توسيع التصنيف. استخدمت Iknow نموذج الحقائق للربط بتصنيفات خارجية أكبر من أن تُدرج في نموذج التصنيف الرئيسي، بما يتيح وسم مفاهيم من تلك التصنيفات الخارجية جنبًا إلى جنب مع مصطلحات النموذج الرئيسي من دون أعباء صيانة إضافية، وهو ما وسّع بشكل كبير الوسم للبائعين والمورّدين وعناصر المعدات وأرقام الطرازات المحددة.
• التخطيط للتكامل مع البحث. قدّمت Iknow عدة نماذج أولية لتحسينات واجهة البحث تستفيد من الحقائق والتصنيف الموسع، بما يتيح للمستخدمين مراجعة قوائم النتائج الطويلة بسرعة والتركيز على المحتوى الأكثر فائدة، ويمكّن البحث المستند إلى الحقائق ومصطلحات التصنيف الموسع بملاءمة محسّنة. وعقدت Iknow عدة جلسات عبر الإنترنت مع فريق تطوير تقنية المعلومات في الشركة Z لتخطيط تفاصيل التنفيذ، بما في ذلك استخدام واجهة برمجة تطبيقات Semaphore.
• التدريب. أعدّت Iknow جلسة تدريبية شاملة ووثائق حول استخلاص الحقائق وتوسيع التصنيف، بما في ذلك كيفية العمل بأدوات Semaphore لتطوير حقائق جديدة وكيفية اختبار دقة استخلاص الحقائق.

أصحاب المصلحة والتعاون

عملت Iknow كمقاول رئيسي، بالتعاون مع مركز التميز لإدارة المعرفة في الشركة Z وفريق تطوير تقنية المعلومات في التخطيط للتكامل مع البحث.

تحديد الحقائق التي تستحق الاستخلاص فعلًا

كان بناء قواعد استخلاص لمعلومات غير مناسبة سيهدر الجهد ويثقل نتائج البحث من دون قيمة حقيقية. عالجت Iknow ذلك بتنفيذ مرحلة مخصصة للتخطيط والتجريب، مستعرضةً أمثلة من وثائق حقيقية (تقارير تحقيقات ومراسلات تقنية وبروتوكولات) لتحديد أنواع حقائق ملموسة وقيّمة قبل بناء أي تعريفات حقائق، بدلًا من التخمين حول ما قد يكون مفيدًا.

توسيع مدى التصنيف من دون زيادة عبء صيانته

كانت مفردات البائعين والمورّدين والمعدات أكبر وأسرع تغيرًا من أن تُدمج بمسؤولية في التصنيف الأساسي للشركة Z. عالجت Iknow ذلك باستخدام نموذج الحقائق للربط بتلك المفردات الخارجية الكبيرة بدلًا من ذلك، محافظةً على رشاقة التصنيف المؤسسي مع إتاحة وسم غني ودقيق للمورّدين والمعدات.

النتائج الكمية

• اختبار نموذج الحقائق: اختبار أكثر من 100 وثيقة من مختلف مستودعات الشركة Z.
• أنواع الحقائق المستخلصة بنجاح: جمل الملخصات، ومؤلفو الوثائق والمساهمون فيها، ومقاطع نصية مفيدة أخرى مثل الإجراءات التصحيحية المنفذة.
• توسيع التصنيف: توسع كبير في وسم البائعين والمورّدين وعناصر المعدات وأرقام الطرازات عبر الربط بالتصنيفات الخارجية.

النتائج النوعية

استنادًا إلى نتائج الاختبار، بدأت الشركة Z نشر قدرة استخلاص الحقائق في جميع أنحاء القسم. وتتيح القدرة الجديدة للمستخدمين مراجعة قوائم النتائج الطويلة بسرعة والتركيز على المحتوى الأكثر فائدة، وتدعم عمليات بحث مباشرة على الحقائق ومصطلحات التصنيف الموسع لتحسين الملاءمة. وقد صُمم نموذج الحقائق ليكون سهل التوسيع إلى أنواع حقائق وتصنيفات خارجية جديدة، وتلقى موظفو إدارة المعرفة في الشركة Z تدريبًا ووثائق شاملة لتوسيعه باستقلالية. وأُنجز العمل في موعده، وخططت الشركة Z لمواصلة استخدام هذا النهج وتوسيعه، بناءً على استثمار القسم الممتد لسنوات في التصنيف والبنية التحتية للبحث اللذين بنتهما Iknow.

المدة حتى تحقق الأثر

سلّمت Iknow المراحل الخمس جميعها ضمن فترة العقد البالغة خمسة أشهر، بالتوازي مع مشروع Iknow لتصنيف خرائط الدراسات لدى الشركة Z.

المهارات الأساسية

• استخلاص الحقائق والإثراء الدلالي
• توسيع التصنيفات عبر المفردات الخارجية
• تصميم تجربة البحث
• التدريب والتمكين في إدارة المعرفة

الأساليب والأطر

• اكتشاف الحقائق الموجه بأنواع الوثائق
• تطوير تعريفات الحقائق والمؤشرات الدلالية في Semaphore
• الاختبار التكراري والضبط الدقيق
• تصميم نماذج أولية لواجهة البحث

التقنيات والأدوات

• Smartlogic Semaphore (وحدة Fact Extraction ومحرك التصنيف وواجهة API)
• البحث المؤسسي في SharePoint
• تصنيفات خارجية للمورّدين والمعدات