Wat is zoeken in natuurlijke taal?

Search is veel veranderd sinds de begindagen van het Internet. Gebruikers verwachten nu snelle en gepersonaliseerde resultaten bij het verkennen van een website of zoekmachine, en ze zijn minder waarschijnlijk om te experimenteren met tal van verschillende zoekwoorden alleen maar om te vinden wat ze zoeken. Met de opkomst van nieuwe computertechnologieën, websites beginnen te bieden een meer natuurlijke zoekervaring door het verstrekken van innovatieve manieren om inhoud te verkennen — in de eerste plaats door middel van natuurlijke taal zoeken. Zoeken wordt snel een tweerichtingsgesprek.

Wat is zoeken in natuurlijke taal?

Natural language search stelt gebruikers in staat om te spreken of te typen in een apparaat met behulp van hun alledaagse taal in plaats van trefwoorden. Gebruikers kunnen volledige zinnen in hun moedertaal gebruiken alsof ze met een ander mens spreken, waardoor de computer de query kan transformeren in iets dat hij kan begrijpen.

zoeken in natuurlijke taal Versus zoeken op trefwoorden

dankzij Google en andere zoekmachines zijn gebruikers gewend geraakt aan Zoeken op trefwoorden. Maar zoekwoorden zijn niet een intuïtieve manier voor gebruikers om vragen te stellen, en gebruikers zijn eigenlijk vrij slecht in het gebruik ervan om te vinden wat ze nodig hebben. Ze dwingen gebruikers om te strippen uit vraag woorden en andere verbindende taal letterlijke tekstreeksen die de zoekmachine kan gebruiken om gegevens te bevragen vormen. Het kan ook inspanning van de kant van het bedrijf nodig om de mijne Intentie van zoekwoord zoekopdrachten.

hoewel zoeksystemen meestal een bepaalde vorm van samengestelde vragen toestaan, dwingen ze gebruikers vaak om handmatig een complexe zoekstructuur te construeren. Bijvoorbeeld, in plaats van het stellen van een eenvoudige vraag zoals “Wat is een vegetarisch recept met tomaten en kaas?”, je zou worden verwacht om te zoeken naar iets meer als “vegetarisch recept” tomatenkaas.

met de opkomst van digitale stemassistenten zoals Siri en Alexa raken mensen echter gewend aan het voeren van gesprekken met hun apparaten in volledige en grammaticaal complexe zinnen. Het effect is dat veel gebruikers nu vragen zoals vragen over verschillende apparaten en platforms vormen. Gebruikers raken gewend aan het gebruik van natuurlijke taal om informatie te krijgen en snelle resultaten te verwachten. Daarom is het essentieel dat zoeksystemen van alle soorten kunnen beginnen met het accepteren van zoekopdrachten in natuurlijke taal.

History of natural language search

hoewel de vooruitgang op het gebied van computerwetenschap en computersnelheid doorbraken in het zoeken naar natuurlijke talen mogelijk heeft gemaakt, gaan de pogingen om deze systemen te implementeren eigenlijk terug tot de begindagen van het internet en het web.In 1993 ontwikkelde het mit Artificial Intelligence Lab het Start Natural Language Question Answering System. Hoewel het technisch gezien geen internetzoekmachine was, kon het startsysteem gebruikers een online encyclopedie van informatie doorzoeken met volledige natuurlijke taalzinnen. Een paar jaar later, in 1996, werd Ask Jeeves gelanceerd. Dit was de eerste zoekmachine die gebruikers in staat stelde om het web te verkennen door middel van natuurlijke taal. Het bleek, echter, dat Jeeves was een beetje zijn tijd vooruit. Vrij snel daarna, Google lanceerde een zoekwoord zoekmachine en snel bouwde een krachtig systeem met indrukwekkende relevantie scoren die gemakkelijk verslaan de resultaten van zijn concurrenten. Bijna twee decennia later begonnen Google en andere zoekmachines de waarde van zoeken in natuurlijke taal te realiseren en de ervaring die Ask Jeeves probeerde te bieden verder te ontwikkelen.

How natural language search works

Natural language search maakt gebruik van een geavanceerde computerwetenschappelijke techniek genaamd natural language processing (NLP). Dit proces gebruikt enorme hoeveelheden gegevens om statistische en machine het leren modellen in werking te stellen om betekenis in complexe grammaticale zinnen af te leiden. Dit is veel meer haalbaar geworden in de afgelopen tien jaar als internet bedrijven verzamelen meer en meer gegevens. Rekenkracht groeit exponentieel om de verwerking van deze gegevens mogelijk te maken.

de kracht van natuurlijke taal komt voort uit het vermogen om niet alleen vragen te ontleden, maar ook om betekenis op te splitsen in samengestelde en contextuele zinnen. Bijvoorbeeld, als een klant vroeg een e-commerce winkel ” welke maat t-shirts heb je voor mijn kinderen?”, kan het zoeksysteem bepalen dat de klant op zoek is naar t-shirts in de categorie kinderen en wil weten welke maten op voorraad zijn. Als de winkel heeft verleden aankoop en zoekgeschiedenis op deze klant, het kan zelfs in staat zijn om de optimale grootte van kleding en voorkeur stijlen te bepalen.

is zoeken in natuurlijke taal niet langer een hulpmiddel om basisfeiten, zoals het weer, van een persoonlijke assistent te verkrijgen. Steeds meer consumenten beginnen hun Shopping-en merkverkenning rechtstreeks via stemassistenten of zoeken met stem op mobiel. Het is daarom van essentieel belang dat bedrijven ervoor zorgen dat ze hun technologieën en verkoopkanalen optimaliseren om ervoor te zorgen dat deze consumenten met hen in gesprek kunnen gaan.

vier tips voor het ontwerpen van een site voor het zoeken in natuurlijke taal

bij het optimaliseren van de site voor het zoeken in natuurlijke taal, richten veel sites zich te veel op SEO en geven geen prioriteit aan de gebruikerservaring. Uiteindelijk, echter, het doel van natural language search is om klanten te voorzien van een handige, intuïtieve, en boeiende interface om de site te verkennen. Hier zijn enkele ontwerptips die de gebruikerservaring in gedachten houden:

1. Ontwerp een spraakzoekmachine die de hooiberg

– zoeksystemen reduceert, moet gebruik maken van alle beschikbare informatie en context. Gebruikersprofielen en eerdere zoekopdrachten, bijvoorbeeld, kunnen helpen waardevolle informatie over wat een gebruiker kan willen. Dit is vooral handig als een voice query is een beetje vaag, als de zoekmachine betekenis kan afleiden op basis van context. Bovendien kan het instellen van filters om geïndexeerde gegevens te segmenteren op vooraf gedefinieerde categorieën helpen om zoekopdrachten te verfijnen om gebruikers relevantere resultaten te bieden.

2. Onderzoek doen en begrijpen hoe gebruikers conversationele zoekopdrachten uitvoeren

terwijl natuurlijke taalverwerkingstools krachtig zijn voor het begrijpen van algemene betekenis, zullen de meeste bedrijven merken dat er nuances zijn in hun industrieën of domeinen die moeten worden verfijnd. Het herzien en regelmatig analyseren van zoekopdrachten van gebruikers kan helpen deze trends bloot te leggen in zoekopdrachten, zodat de modellen dienovereenkomstig kunnen worden geoptimaliseerd.

3. Test de inhoud van de site om te rangschikken met natuurlijke zoekopdrachten

naast het beoordelen van de nauwkeurigheid van de zoekopdracht, is het belangrijk dat de werkelijke inhoud van de website zo is gebouwd dat de zoekmachines in natuurlijke taal correct kunnen overeenkomen met de zoekopdrachten. Probeer gemeenschappelijke zoekopdrachten uit te voeren om te zien hoe de inhoud wordt gerangschikt en stel de inhoud geleidelijk af om te zien hoe het de resultaten beïnvloedt.

4. Gebruik alledaagse taal in de inhoud van de site en Beantwoord de behoeften van de klant

het gebruik van conversationele taal in de inhoud van de site zal helpen ervoor te zorgen dat gebruikers vragen en behoeften worden beantwoord. Voor veelgestelde vragen die mogelijk niet direct in de inhoud worden beantwoord, kan het nuttig zijn om antwoorden op deze vragen toe te voegen in een FAQ-sectie of een speciale pagina, zodat gebruikers nog steeds de antwoorden kunnen vinden.

samengevat houdt het ontwerpen van een site voor zoeken in natuurlijke taal in dat gegevens worden gebruikt om context voor zoekopdrachten te bieden, zoekalgoritmen en filters voor het specifieke bedrijfsdomein worden verfijnd en de inhoud van de site wordt gestructureerd om goed te passen bij conversationele zoekpatronen. Deze processen zullen klanten helpen wennen aan de overgang naar een meer conversationele ervaring met uw website.