自然言語処理と自然言語理解の違い
学校で文章を図式化したことを覚えていますか？コンピューターならもっと上手く、もっと簡単に行えます。機械は、人間的な理解を組み立てるために、言語を分解します。これが自然言語処理のはじまりです。
学校で文章を図式化したことを覚えていますか？コンピューターならもっと上手く、もっと簡単に行えます。機械は、人間的な理解を組み立てるために、言語を分解します。これが自然言語処理のはじまりです。
ほとんどのQAシステムは、キーワードをリッチなFAQと一致させるだけです。当社のシステムなら、意図の理解という深いところまで到達します。類義語検出もここに含まれます。
多くの検索は1つまたは2つのキーワードではじまります。その後、結果を絞り込むために言葉を追加したり、削除したりします。リンクのリストを入手したら、正しい答えを見つける前に、それを開き、ダウンロードし、懸命に読む必要があります。
もしこれらの段階をすべてスキップすることができたらどうでしょうか？
履歴書 OR CV AND 開発者 OR "ソフトウエアエンジニア” AND "Java Script" AND サンフランシスコ OR SF NOT（タイトル：例 OR タイトル：サンプル）
サンフランシスコのJava Script開発者の履歴書をすべて出してください。
自然言語検索エンジンは、リクエスト（音声またはボックスに入力されたもの）を取り、それをスピーチの部分に分解し、あなたが何を探しているのか、何を探していないのか、何を含めて、何をクエリに変えるのかを見つけ出し、それをデータベースまたは検索システムに提出します。これらのことは、あなたに検索結果を返すために行われます。使用の設定方法は次のとおりです。
知能は人口的なものは何もありません。拡張知能とは、AIが人間の判断を置き換えるのではなく、拡張することです。
機械学習と検索エンジンが、いかに顧客と従業員にとってパワフルな体験を生み出す素晴らしい組み合わせであるかを学びます。
クラスタリングおよび分析アルゴリズムは、どのように従業員と顧客の検索体験を向上できるのでしょう。
パフォーマンスの低いクエリはすべての人を悩ませます。ヘッドアンドテール分析はその悩みを解決します。
ユーザーは継続的に何が好きで、何が嫌いなのかを伝えてきています。あなたはその声に耳を傾けていますか？
自分が何を探しているのか（ほぼ）正確に把握しているのは一部のユーザーです。ファセットはクエリごとに、すべてのユーザーにより正確な検索結果をまとめて提供します。
最高の検索アプリケーションは、企業のすべてのデータにインデックスを作成し、1つの統一された検索体験をもたらします。
パーソナライゼーションとは、それぞれ名前を持つ一人の人間として、ユーザーの要望に対処することです。ハイパーパーソナライゼーションでは、彼らが本当は何を望んでいるのかを明らかにします。
もし人間同士が会話するのと同じようにコンピューターと話すことができたらどうでしょう。 自然言語検索はそれを実現します。
