La Industria de los Nombres y las Palabras
En relación a las Palabras y los Ideogramas Clave, se dice en Search Economía.
- Controlar los Nombres y las Palabras, o lo que de cómo Búsqueda y Resultado, implica poder controlar el Conocimiento.
El dominio Search Económico es aquel que genera alternativas conceptuales relevantes. Su objetivo principal es La Conversión. Se dice así que la Search Economía monetiza el trafico a través de mapas de Nombres y Palabras basados en pares como input name/sale, find name/sale, por ejemplo, conceptualmente relacionadas en Users-tipos que usan short text strings.
Ciertamente la Recuperación de Información genera Resultados. Y el mismo proceso de la Recuperación implica a su vez Extracción y Seleccion.
Sabemos que todo Algoritmo es movido gracias a unas Ordenes e Instrucciones, primarias o secundarias. Y que el Algoritmo memoriza Información, que selecciona Información y que finalmente asigna una suerte de sense matchscore.
El sense matchscore constituye el fundamento de la Teoría del Listing. En donde el Producto Final puede ser denominado como Search Producto Ranked Listing recuperado. Intimamente relacionado con el Clic to Sales Ratio.
Del mismo modo, cuando el Sujeto busca pasa a encontrarse en el Territorio de la Deteccion.
De este modo para definir las reglas ontologicas adecuadas de una Información y lograr Results Sets Relevantes, el Sujeto puede ser asignado dentro de un Conjunto de Clases de Búsquedas, y así ser monitorizado.
De forma general, el Results Set del Sujeto es presentado en Rakned Listing de acuerdo a otras opciones:
- on sentence length (a specific fixed length, or a certain percentage of the document), and
- sentence order (in order of match rank, or in order of appearance in the document).
El ensayo Blanco de CIRCA Tecnology fue revelador en este sentido:
- Human conceptual understanding of text is driven by the wealth of knowledge that we share about how the world functions. Knowledge of entities and how they relate to each other in any given context is critical background information for making sense of what we read or listen to. Learning from information stored in the form of text is thus a bootstrapping problem. We bring our background knowledge to bear on making sense of new information; this new information then becomes integrated with and augments our background knowledge, and can be used to make sense of more information. White Paper de CIRCA Tecnology - CIRCA Technology: Applying Meaning to Information Management An Applied Semantics Technical White Paper
Computacionalmente, se denominó Conocimimiento o Knowledge, en relación a Conceptos, a aquellas Palabras y, por ende, Soluciones, que refieren a la experiencia de otorgar sentido a una pieza de ese mismo contenido (la palabra).
Es así como la Información se renombra y se transforma en information object. Pasando a ser un mero Objeto.
