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nehar
Jul 30, 2022
In General Discussion
我们的 Google Assistant 不仅能够从我们大部分完整的句子询问中构建大部分完整的句子查询,而且它能够准确地将主题查询链接在一起。尽管我们最终完全放弃了我们的主题,但 Google Assistant 仍然知道我们在说什么。 当然,我们并没有指出这些失误。在“如何烤 Bundt 蛋糕”、“需要什么样的锅”和“这些成本是多少”的字符串中,Google 助理搜索最后一个问题的实际查询是[多少 bundt蛋糕成本] . 就在我们赞扬我们的助手能够在我们的询问中一直保持相同的主题之后,我们需要它能够切换轨道。它不能。它将“那些”与我们最初的 Bundt cake 主题相关联,而不是最近提到的名词(Bundt cake pans)。 在关于 Bundt cake-baking 的另一个重要问题中,“需要多长时间”产生了查询[需要多长时间才能吃 Bundt 蛋糕],而“需要多长时间”产生了[how long do a Bundt cake]蛋糕拿来烤]。 他们问的是同一个问题,但是我们的 Google 助理很难解析我们的第一句话使 号码表 用的“采取”的定义,吐出一个相当尴尬的查询。除非我们真的想知道我们要花多长时间才能带着某人刚出炉的邦特蛋糕跑掉?(不要评判我们。) 由于谷歌可能会付出代价来提高机器学习的赌注,我们预计随着时间的推移,尴尬的失败会减少。这是一件好事,因为当我们询问 Bundt 蛋糕的成分(“它需要黄油”)时,我们发现自己在寻找[我如何烤黄油]的 SERP 。 并不是说这听起来不好吃。 出现不同类型查询的片段 那么,我们该怎么做呢?我们基本上正处于自然语言的复兴之中。语音搜索正在帮助带头收费。 至于这对片段具体意味着什么?他们将不得不出现在人类说话类型的查询中。你不知道吗,谷歌已经在推进这一策略,而不是简单地为相同类型的查询创建更多片段。我们甚至有证据。 在过去两年中,我们发现查询中出现精选片段的单词数量有所增加。长尾查询可能是一件令人讨厌的事情,但包含片段的查询正在变得越来越长。 当我们对 TF-IDF 在这些长尾查询中找到的术语进行存储和加权时,我们得到了语音搜索对片段的影响的进一步证据。“
我们可以从这个成功的学到两件
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