Our central claim is that user interactions with everyday productivity applications (e.g., word processors, Web browsers, etc.) provide rich contextual information that can be leveraged to support just-in-time access to task-relevant information. We discuss the requirements for such systems, and develop a general architecture for systems of this type. As evidence for our claim, we present Watson, a system which gathers contextual information in the form of the text of the document the user is manipulating in order to proactively retrieve documents from distributed information repositories. We close by describing the results of several experiments with Watson, which show it consistently provides useful information to its users.
我们的主要主张是,用户与日常生产力应用程序(例如,文字处理器,Web浏览器等)的交互提供了丰富的上下文信息,可以利用这些信息来支持对与任务相关的信息的即时访问。我们讨论了此类系统的要求,并为此类系统开发了通用体系结构。作为我们索赔的证据,我们介绍了Watson,这是一个系统,该系统以用户正在操作的文档文本的形式收集上下文信息,以便从分布式信息存储库中主动检索文档。最后,我们描述了使用Watson进行的几次实验的结果,这些结果表明它始终如一地为用户提供有用的信息。 P>
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