基于语义的计算技术
近年来非结构化信息被广为使用，这种信息包括文档、电子邮件、电话交谈以及多媒体内容。目前有超过 80% 的信息属于这一种类。过去，计算机很难理解这种“自然语言”的信息。而基于语义计算技术则解决了该问题。Autonomy 正是基于语义计算技术 (MBC) 这一快速发展领域公认的领导者。基于语义计算技术使计算机能够理解多种信息片段之间存在的关联，进而通过复杂精密，自动实时的分析来带来真正的业务价值。
基于语义计算技术与包括关键词搜索在内的传统方法有何不同？
基于语义的计算技术大大超越了传统的方法。像关键词搜索这样的方法只能允许用户查找并提取匹配数据。关键词搜索引擎不能理解信息的含义，因此，它们只能找出包含某个特定词语的文档。这样的话，一篇相关度较高的文档，论述了相同的概念，却由于未出现该关键词而不能被反馈；相反，包含了关键词却与用户期望差距很大的文档却被大量反馈。用户不得不更改自己的查询方式，来适应搜索引擎。Autonomy 认识到关键词技术有其可取之处，并且也在软件中保留了这一技术，但真正使其如此出众的则是基于语义的计算技术。基于语义计算技术的某些关键功能，如自动超链接以及自动聚类都是关键词搜索引擎绝对不可能实现的。举例而言，自动超链接功能使用户能够方便访问与当前文章在内容上相关的众多文档、服务或产品，而其前提就是必须理解原文档的语义。同样，要使计算机能够自动搜集、分析并且整理信息，就必须给予其理解信息含义的能力。只有基于语义分析的计算技术才能实现这些功能。
谁选用了基于语义的计算技术？
目前有超过 17,000 家的优秀企业和政府机构使用着 Autonomy 产品中的基于语义的模式匹配算法来提取非结构化信息中的语义。例如，美国国土安全部下属的 21 个机构使用基于语义计算技术监控可疑的恐怖分子组织、建立恐怖分子监视名单，并且实时向当局提供可能的恐怖活动警报。福特汽车公司使用基于语义分析计算技术将其资料库中的文字、音频以及视频文件转化为可利用的参考资料，方便其超过 15 万的员工更快的了解新上马的项目。在 60多个国家都设有办事处的苏黎世金融服务集团则使用基于语义计算技术，在其超过 500 个来源的调研信息中发现重要内容，帮助风险管理者发现潜在的威胁和机遇。其他使用了 Autonomy 基于语义计算技术的公司：BAE、波音、福特、戴姆勒克莱斯勒、壳牌、AOL、BBC、路透社、和黄 3G、爱立信、T-Mobile、可口可乐、卡夫食品、雀巢、劳埃德 TSB 银行、葛兰素史克、KPMG（毕马威会计师事务）、花旗银行、荷兰银行、德意志银行以及美国证券交易委员会。Autonomy 能够为客户搭建一个自动化处理非结构化信息的基础架构，从而为其带来很有吸引力的业务价值。Autonomy 的 IDOL 能够对企业中的信息，包括结构化以及非结构化信息进行自动的分析和整理，在帮助用户理解它们的同时，更提供了智能信息处理层。从根本上说，通过从概念和语义上理解任何格式任何存储位置的数据（包括文本、语音以及视频）并实现针对这些数据的自动化处理。Autonomy 协助企业消灭信息孤岛，最大限度发挥信息资产价值。Autonomy 借助自动化的信息管理过程帮助用户最大限度发掘信息潜在价值。Autonomy 是市场中真正的 OEM 旗帜
“Autonomy 今年开了一个很好的头”
保罗·莫尔兰·阿巴斯诺特,花旗银行，2008 年
