在知识发现中创建信任和可追溯性。准确性、透明度和灵活性
通过遵循公共标准的科学本体协调技术，同时管理词汇表
协调数据以实现可查找、可访问、可互操作和可重用的挑战
将以前无法使用的文本转换为具有丰富注释、机器可读和标准化数据格式的数据
语义搜索、可视化结果、集成到现有平台并自动化工作流
促进知识图生成的语义丰富技术
将深度学习和语义算法结合起来，构建功能强大的模型，以利用生命科学数据并加速其在研发中的使用
在SciBite，我们热衷于帮助客户从他们的数据中获得更多信息。我们喜欢我们所做的，我们认为你会喜欢和我们一起工作，这就是为什么。。。
我们的一套语义解决方案是数十年经验的完美风暴的巅峰
将以前无法使用但与科学相关的文本内容转换为机器可读的干净数据
我们的理念是倾听、参与并与客户合作，以取得开创性的成就
我们的客户正在使用更高质量的数据，更快、更准确地集成更多数据
探讨本体在增强基于AI的生命科学聊天应用程序中的重要作用，重点是提高透明度和数据含义。
本体论对于解锁信息至关重要。然而，已经为不同的需求创建了类似的类型，从而降低了它们的互操作性。在这个博客中，我们将研究一些用于大容量本体映射的自动化方法。
在生命科学研究中，把握创新的复杂性对于取得突破至关重要。SciBite的Novelty模型是一个复杂的机器学习分类器，它区分了科学文本中的真正创新。
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