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私はしばらくの間これについて疑問に思っていました、そしてなぜグーグルがまだそれを試していなかったのか分かりません-あるいは多分彼らはそれを試しました、そして私はそれについて知りません。

あなたが知りたいことを見つけるためにあなた自身をトロールしなければならない結果のリストではなく、あなたに単一の答えを与える質問をタイプすることができる検索エンジンはありますか?

たとえば、これは私がシステムを設計する方法です:

ユーザーの意見:「目をテストするためにどこに行きますか?」</ p>

システム出力:「眼鏡技師。確実性:95%」</ p>

これは次のように計算されます。

  1. 入力は自然言語から単純な検索文字列に解析されます。この場合はおそらく「視力検査」のようなものです。「どこに行くか」という用語もシステムによって解釈され、結果を比較するときに使用されます。
  2. 検索文字列は検索エンジンに送られます。
  3. 次に、システムは結果の内容を比較して、質問が何を求めているか(つまり、何を、どこで、誰が、どのように)に注意して、一致する単語またはフレーズを見つけます。
  4. 適切な回答が決定されると、システムはその回答が正しいかどうかの尺度とともにユーザーに表示します。

インターネットは分散しているため、特に単純な質問の場合、正解が複数回表示される可能性があります。この特定の例では、この単語が結果に表示され続け、検索されている答えがほぼ確実であることをシステムが認識するのはそれほど難しくありません。

より複雑な質問の場合、より低い確実性が表示され、異なるレベルの確実性で複数の結果が表示される可能性があります。ユーザーには、システムが結果を計算したソースを確認する機会も提供されます。

このシステムのポイントは、検索を簡素化することです。多くの場合、検索エンジンを使用するときは、本当に単純または些細なものを探しています。結果の長いリストを返すことは、答えがそれらの結果にほぼ確実に隠されているとしても、質問に答える最も効率的な方法のようには思えません。

上記の質問のGoogleの結果を見て、私のポイントを確認してください: http ://www.google.co.uk/webhp?sourceid=chrome-instant&ie=UTF-8&ion=1&nord=1#sclient=psy&hl=en&safe = off&nord = 1&site = webhp&source = hp&q = Where%20do%20you%20go%20to%20get%20your%20eyes%20tested%3F&aq =&aqi =&aql =&oq =&pbx = 1&fp = 72566eb257565894&fp = 72566eb257565894&ion = 1

与えられた結果は、質問にすぐに答えるものではありません。本当に必要な答えが見つかる前に、ユーザーが検索する必要があります。検索エンジンは素晴らしいディレクトリです。彼らはあなたに主題についてのより多くの情報を与えたり、サービスを見つける場所を教えたりするのに本当に良いですが、直接の質問に答えるのはあまり得意ではありません。

システムを作成する際に考慮しなければならない多くの側面があります。たとえば、結果を計算するときにWebサイトの精度を考慮に入れる必要があります。

システムは単純な質問に対してはうまく機能するはずですが、より複雑な質問に対してはシステムを機能させるのはかなりの作業かもしれません。たとえば、一般的な誤解は特別な場合として処理する必要があります。システムが、ユーザーの質問に回答として一般的な誤解があるという証拠を見つけた場合は、回答を提供するときにこれを指摘するか、最も一般的な回答を無視して、それを指摘するWebサイトによって提供される回答を優先する必要があります。よくある誤解です。これはすべて、競合するソースの精度と品質を比較することによって検討する必要があります。

これは興味深い質問であり、多くの調査が必要になりますが、確かに時間と労力の価値はありますか?常に正しいとは限りませんが、ユーザーにとって単純なクエリがはるかに高速になります。

4

5 に答える 5

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このようなシステムは、自動質問応答(QA) システム、または自然言語検索エンジンと呼ばれます。人間が回答を作成するソーシャルな質問応答サービスと混同しないでください。QA は、ほぼ 10 年にわたる TREC QA トラックの出版物からも明らかなように、よく研究されている分野ですが、自然言語処理(NLP)の分野ではより困難なタスクの 1 つです。、情報抽出、共参照、推論)。これは、今日、自由に利用できるオンライン システムが比較的少なく、そのほとんどがデモのようなものである理由を説明している可能性があります。いくつかは次のとおりです。

主要な検索エンジンは、質問応答技術に関心を示しています。2011 年 6 月 1 日のインタビューで、Eric Sc​​midt は次のように述べています。Google の新しい検索戦略は、リンクだけでなく、答えを提供することです。「『我々は文字通り正しい答えを計算できる』と人工知能技術の進歩に言及しながらシュミット氏は述べた」(情報源)。

Google Enterprise の製品責任者である Matthew Goltzbach 氏は、「質問応答はエンタープライズ検索の未来です」と述べています。Yahoo はまた、検索の未来には、ユーザーがリンクではなくリアルタイムの回答を得ることが含まれると予測しています。これらの大企業は、 Google の「短い回答」に見られるように、他の種類の検索結果を補完するものとして QA テクノロジを徐々に導入しています。

IBM の Jeopardy-playing Watson は、質問 (または回答) に応答するマシンの普及に大きく貢献しましたが、多くの現実世界の課題は、質問応答の一般的な形式に残っています。

オープン ソース QA フレームワークに関する関連する質問も参照してください。

アップデート:

  • 2013/03/14: Google と Bing の検索担当者が、検索が会話形式の質問応答にどのように進化しているかについて話し合います ( AllThingsD )
于 2011-05-10T15:10:03.513 に答える
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ウォルフラムアルファ

http://www.wolframalpha.com/

Wolfram Alpha (スタイルは Wolfram|Alpha) は、Wolfram Research によって開発された応答エンジンです。これは、検索エンジンのように回答を含むドキュメントや Web ページのリストを提供するのではなく、構造化されたデータから回答を計算することにより、事実に基づくクエリに直接回答するオンライン サービスです。[4] 2009 年 3 月に Stephen Wolfram によって発表され、2009 年 5 月 15 日に公開されました。これは、Popular Science によって 2009 年の最大のコンピューター革新に選ばれました[5][6]。

http://en.wikipedia.org/wiki/Wolfram_Alpha

于 2011-05-09T19:41:09.813 に答える
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Microsoftに買収されたPowersetも、質問応答を行おうとしています。彼らは彼らの製品を「自然言語検索エンジン」と呼んでおり、「どの米国の州が最も高い所得税を持っているか」などの質問を入力することができます。キーワードを使用する代わりに、質問を検索します。

于 2011-05-15T15:45:14.227 に答える
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Ask Jeeves (現在は Ask.com) がこれを行っていました。Wolframを除いて、誰もこれをやらない理由:

  1. 質問応答 (QA) は、解決された問題とはほど遠いものです。
  2. 強力な質問応答システムは存在しますが、質問データの両方を完全に解析する必要があるため、Google の規模と比較しても、カバレッジを得るには膨大な量のコンピューティング パワーとストレージが必要です。
  3. ほとんどの Web データはノイズが多すぎて処理できません。最初に、それがサポートしている言語であるかどうかを検出する必要があります (または、一部の研究者が行ったように翻訳します。「クロスリンガルの質問応答」を検索します)。次に、ノイズの検出を試み、次に解析します。より多くのカバレッジを失います。
  4. インターネットは急速に変化しています。さらに多くのカバレッジを失います。
  5. ユーザーはキーワード検索に慣れているので、はるかに経済的です。
于 2011-05-09T19:51:00.220 に答える
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wolframalphaを試しましたか?

これを見てください: http://www.wolframalpha.com/input/?i=who+is+the+president+of+brasil%3F

于 2011-05-09T19:41:36.857 に答える