Google自然语言处理更进一步,可直接回答复杂问题

摘要

搜索引擎在自然语言处理能力上的提升都是一点点积累起来的,很难一步登天。最近 Google 又有了进步,已经可以通过文字或语音识别出 “最高级”、“基于时间的” 查询和一些复杂组合问题。

Google

Google语音搜索于 2008年 推出,在 4年 之后通过关联 “知识图表” 实现了回答用户问题的功能,包括人物、地点和实物信息,不久之后实现了回答诸如 “How old is Stan Lee?” 这类简单问题。再之后,它学会了按照同一词汇的不同释义结合语境来回答问题,当用户问 “What ingredients were in a screwdriver?” 时,Google 知道这里的 “screwdriver” 不是螺丝刀而是一种饮料。

搜索引擎在自然语言处理能力上的提升都是一点点积累起来的,很难一步登天。最近 Google 又有了进步,已经可以通过文字或语音识别出 “最高级”、“基于时间的” 查询和一些复杂组合问题。

最高级:当你的问题中含有诸如 “tallest”、“largest” 等最高级词汇时,Google 可以给出特定答案。比如:

Who are the tallest Mavericks players?(谁是小牛队最高的球员?)

What are the largest cities in Texas?(德州最大的城市是哪?)

基于时间点的问题,比如:

What songs did Taylor Swift record in 2014?(泰勒斯威夫特在 2014年 发布了哪些歌曲?)

What was the population of Singapore in 1965?(新加坡 1965年 的人口数)

更复杂一些的组合型问题也能得到答案,比如:

Who was the US President when the Angels won the World Series?(洛杉矶天使队夺得世界职棒大赛冠军那年,美国总统是谁?)

Google 会将你的疑问做碎片化处理,把一句话分成几个不同的关键词,再结合到一起。在上述问题中,它需要把疑问拆解成 “世界总统列表中的美国总统”,“Angels 是一个棒球队”、“每届职棒冠军名单”、“Angels 夺冠是哪一年”,由此得出最终结果——小布什。

在此之前如果你问 Google 相关问题的话,得到的结果只是一些关键词的搜索结果,并不会真正理解你要问什么。而近期的这次更新则真正意味着它有了语意分析搜索能力,这在人类看来也许很简单,但在人工智能技术上实现并不容易。

不过这一功能还没有完善,仍会给出一些并非用户所需的答案。比如用户问 “谁是 Dakota Johnson 在电影里的妈妈?” 时,Google 会把她现实生活中的妈妈展现出来,而用户其实是想查到电影《五十度灰》中扮演 Anastasia 母亲的 Jennifer Ehle。

即使如此,Google 仍然在这项技术上领先着对手,要知道其他竞品在你提出问题后往往只会弹出关键词搜索的网页。不过语音 / 文字搜索对 Google 不仅是一个学术挑战,更牵扯到其能产生利润的搜索业务。用户在移动端搜索的比例越来越高,Google 的语音搜索必将成为核心竞争力。

目前升级版的 Google App 已经支持 iOSAndroid 以及 Web 端,感兴趣的用户可以前往尝试。

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