Fragebeantwortungssysteme: Wie Suchmaschinen Fragen sofort beantworten
Wie Fragebeantwortungssysteme bei allem helfen können, von der Produktunterstützung über Finanzdienstleistungen bis hin zu medizinischen und juristischen Recherchen.
Heutzutage liefern uns Suchmaschinen dank einer Technologie, die als Fragebeantwortungssystem bekannt ist, oft genau die Antwort, nach der wir suchen. Dazu gehören offene Systeme wie Google und geschlossene Systeme wie ein Chatbot oder eine FAQ, die Deep-Learning-Technologien nutzen, um dem Nutzer die genauesten Informationen zu liefern.
Tia erklärt, wie Fragebeantwortungssysteme bei allem helfen können, von der Produktunterstützung über Finanzdienstleistungen bis hin zur medizinischen und juristischen Suche.
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Abschrift:
(Stimme aus dem Off) Wie lautete Prince‘ richtiger Name?
Prince Rogers Nelson!
Ist Ihnen aufgefallen, dass Google heutzutage direkt auf den Punkt kommt?
(schaut wieder auf das Telefon und beginnt „Purple Rain“ zu summen)
Heutzutage bieten Suchmaschinen mehr als nur eine Liste von Artikeln, die wir durchforsten können. Sie sind bereit, uns genau die Antwort zu geben, nach der wir suchen.
Dies ist einer Technologie zu verdanken, die als Frage-Antwort-System bekannt ist, und von der es heute mehrere verschiedene Arten gibt.
Auf der einen Seite gibt es offene Systeme – wie Google – die theoretisch jede Frage beantworten können, die Sie ihnen zuwerfen.
Auf der anderen Seite steht das geschlossene System. Diese Systeme wissen nur, wie sie Fragen zu einem bestimmten Thema beantworten können – aber sie beantworten sie wie ein Experte. Zum Beispiel, wenn Sie mit einem Chatbot im Reisebüro sprechen. Er kann die Frage „Wie kann ich meinen Flug stornieren?“ beantworten, aber nicht „Wie wechsle ich das Öl in meinem Toyota Corolla?“
FAQ-Systeme sind geschlossene Systeme. Sie verwenden Deep Learning bei der Suche, um auf der Grundlage bereits beantworteter Fragen die genauesten Informationen zu liefern.
Es gibt auch ein wissensbasiertes System zur Beantwortung von Fragen, das ausschließlich auf einer Reihe von Fakten basiert, die die Maschine gelernt hat.
Und das Wissensgraphen-Fragenbeantwortungssystem behält den Überblick darüber, wie alle Daten miteinander in Beziehung stehen.
Nun stellen wir nicht immer perfekte Fragen. In diesen Fällen muss der Computer intelligenter sein und Schlussfolgerungen ziehen. Hier können Deep Learning und neuronale IR-Suche ins Spiel kommen.
Diese Fragebeantwortungssysteme können uns bei der Produktunterstützung, bei Finanzdienstleistungen und sogar bei juristischen oder medizinischen Recherchen helfen. Kunden können Antworten finden, Mitarbeiter sind produktiver und Wissensdurstige können ihre Zeit bei der Suche verkürzen.
(Stimme aus dem Off) Wie lautet Madonnas richtiger Name!?
Madonna Louise Ciccone!
(Stimme aus dem Off) Wow! Sie haben wirklich eine Menge Informationen!