Wall Street Journal-ის ამირ ეფრატიმ სტატიით წარბები აამაღლა (საჭიროა გამოწერა) ამბობს, რომ Google მუშაობს იმისთვის, რომ დარჩეს თავის კონკურენტებზე წინ ინტერნეტ ძიებაში მეტი ე.წ. „სემანტიკური ძიების“ ტექნოლოგიის დანერგვით. იდეა ის არის, რომ Google-ის საძიებო ველი არ იქნება მხოლოდ ადგილი, სადაც მომხმარებლები აკრიფებენ საკვანძო სიტყვებს ან კონკრეტულად ჩამოყალიბებულ მოთხოვნებს, არამედ ველი, რომელსაც აქვს რეალური გაგება ბევრი ტერმინი, სახელი, ზმნა და მითითება, რომელსაც ადამიანები აკრიფებენ - და შეუძლიათ გამოიყენონ ეს ცოდნა მომხმარებლების ძიებებში. თეორიულად, სემანტიკურ ძიებას უნდა შეეძლოს ისეთი შედეგების დაბრუნება, რომლებიც ასახავს მაძიებლის განზრახვას და ზოგიერთი შემთხვევა აუმჯობესებს Google-ის უნარს, დაუყოვნებლივ გასცეს პასუხი მომხმარებლების სხვაზე გადამისამართების გარეშე საიტი.
მაგრამ დაელოდე - ეს არის რამე ახალი? არ გუგლის უკვე წინასწარ დადე რამდენიმე პასუხი? და როგორ შეუძლია სემანტიკური ძიება პოტენციურად დაეხმაროს Google-ს, შეინარჩუნოს ლიდერობა ინტერნეტის საძიებო ბიზნესში?
რეკომენდებული ვიდეოები
რა არის სემანტიკური ძიება?
მოკლედ, სემანტიკას უფრო მეტი საერთო აქვს უოტსონთან, IBM სუპერკომპიუტერულ აპლიკაციასთან, რომელიც ხელით დაამარცხა ადამიანები ზე საფრთხე! ვიდრე ეს ხდება Microsoft Word-ის Find დიალოგში.
თავისუფლად რომ ვთქვათ, კომპიუტერიზებული ძიების სამყარო ორ ტიპად იყოფა:
პირდაპირი ძებნა (ხანდახან ეძახიან სანავიგაციო ძებნა) ეძებს ზუსტ შესაბამისობას ზოგიერთი ან ყველა შეყვანილი ტერმინისთვის და აბრუნებს შესატყვის ერთეულებს — იქნება ეს ფაილები, ვებ გვერდები, პროდუქტები თუ ინფორმაციის სხვა დისკრეტული ერთეული. სიტყვასიტყვითი ძიება შეიძლება გაძლიერდეს ისეთი ფაქტორებით, როგორიცაა ფუძის შესატყვისი, კონიუგატები და ასოციაციები, რომლებიც აფართოებენ ან ზღუდავენ ძიებას სასარგებლო გზებით. „ფრენის“ ძიება შეიძლება ასევე მოხვდეს „ფრენაზე“. სიტყვასიტყვითი ძიება არის ის, რასაც დღეს ყველაზე კარგად ვიცნობთ, ნაწილობრივ იმიტომ, რომ ეს ყველაზე მარტივია კომპიუტერებისთვის. შესრულება.
სემანტიკური ძებნა განსხვავდება პირდაპირი ძიებისგან ორი გზით. პირველი, სემანტიკური ძიება ცდილობს გაგება რას ითხოვს მომხმარებელი მოთხოვნაში, კონტექსტში მოთავსებით მოთხოვნის ტერმინებისა და ენის ანალიზის გზით. ეს ანალიზი ტარდება მჭიდროდ წინასწარ შედგენილი ცოდნის ფონზე, პოტენციურად მომხმარებლის შესახებ ცოდნის ჩათვლით. მეორე, ფაილების, ვებ გვერდების, პროდუქტების ან სხვა ელემენტების ნაკრების დაბრუნების ნაცვლად, სემანტიკური ძიება ცდილობს უზრუნველყოს პირდაპირი პასუხი კითხვაზე. თუ ჰკითხავთ სემანტიკურ საძიებო სისტემას "როდის აღმოაჩინეს პლუტონი?" შესაძლოა უპასუხოს: „პლუტონი აღმოაჩინა 1930 წლის 18 თებერვალს კლაიდ ტომბოს მიერ.*, სადაც პირდაპირი საძიებო სისტემა, სავარაუდოდ, დააბრუნებს ბმულებს ვებ გვერდებზე, რომლებიც შეიცავს სიტყვებს „აღმოჩენილი“ და „პლუტონი“.
გამოდის, რომ პირდაპირი და სემანტიკური ძიება კარგია სხვადასხვა ამოცანებისთვის. პირდაპირი ძიება შესანიშნავია, როდესაც მომხმარებელი ეძებს კონკრეტულს ნივთი, იქნება ეს ფაილი, ვებგვერდი, დოკუმენტი, პროდუქტი, ალბომი თუ სხვა დისკრეტული ელემენტი. მეორეს მხრივ, სემანტიკური ძებნა უფრო სასარგებლო აღმოჩნდება, როდესაც მომხმარებელი კონკრეტულს ეძებს ინფორმაცია - როგორიცაა თარიღი, ნომერი, დრო, ადგილი ან სახელი.
ნაწილობრივ სიტყვასიტყვითი საძიებო ტექნოლოგიის გავრცელების წყალობით ყველაფერში, სიტყვების დამმუშავებლებიდან ვებ საძიებო სისტემებამდე, ჩვენ ყველაზე მეტად მიჩვეულები ვართ სიტყვასიტყვით ძიებას. ჩვენმა უმეტესობამ უკვე იცის, როგორ მანიპულირება მოახდინოს პირდაპირი ძიებით, რათა მივუახლოვდეთ იმას, რაც გვინდა პირველივე ცდაზე. თუმცა, Efrati-ს WSJ სტატიის თანახმად, Google-ს მიაჩნია, რომ სემანტიკური ძიების ტექნოლოგიას შეუძლია პირდაპირი პასუხის გაცემა ვებ ძიებების 10-დან 20 პროცენტამდე. Comscore-ის თანახმად, Google შეასრულა 11,7 მილიარდი ძებნა მხოლოდ შეერთებულ შტატებში 2012 წლის თებერვალში. სემანტიკური ძიების შესაძლებლობებით, ამ ძიებებიდან 2,3 მილიარდზე მეტს შეეძლო პირდაპირი პასუხის გაცემა, ნაცვლად იმისა, რომ ხალხი გაეგზავნა სხვა ვებ გვერდებსა და საიტებზე.
Google უკვე არ აკეთებს ამას?
თუ თქვენ საერთოდ იყენებდით Google Web Search-ს, ალბათ ფიქრობთ "მაგრამ მოიცადეთ, Google უკვე აკეთებს ამას!" აკრიფეთ ”მიმდინარე დრო ტოკიოში”ან ”რა სიმაღლისაა მთა ევერესტიდა Google ძიების შედეგების ზედა ნაწილში ზუსტ პასუხზე საუკეთესო გამოცნობას გააკეთებს. გუგლი თავისი პასუხისთვის წყაროებსაც კი ასახელებს და ამ წყაროებიდან ზოგიერთი იქნება კლასიკურ „ათი ლურჯი ბმულით“ პასუხის ქვემოთ. (გუგლი იუწყება, რომ ევერესტი, სხვათა შორის, 8848 მეტრია).
სამართლიანი რომ ვიყოთ, ეს არის ერთ-ერთი იმ მრავალი სასარგებლო შესაძლებლობიდან, რომელიც Google-მა ჩაუშვა საძიებო ზოლში: ის გააკეთებს (დახვეწილ) მათემატიკას, შეასრულებს ერთეულის და ვალუტის კონვერტაცია და ისეთი რამ, როგორიცაა ფრენის ინფორმაცია და ადგილობრივი ფილმების ჩვენების დრო — არ არის საჭირო რთული აკრიფოთ შეკითხვა. მას ასევე შეუძლია გამოიყენოს ზოგიერთი საჯარო მონაცემთა წყარო. მაგალითად, აკრიფეთ "მოსახლეობა მექსიკა” საძიებო ველში გამოჩნდება მსოფლიო ბანკის მონაცემები. გამოხმაურება დღეს არის 113,423,047 ადამიანი.
თუმცა, Google-ის მცდელობა გასცეს პირდაპირი პასუხი ზოგიერთ კითხვებზე საკმაოდ სწრაფად, რადგან ეს ფუნქციები დიდწილად განხორციელებულია როგორც სპეციალური შემთხვევები Google-ის პირდაპირი საძიებო სისტემისთვის, ვიდრე სემანტიკური ძიება, რომელიც ცდილობს გაიგოს, რა არის მომხმარებელი სურს. აკრიფეთ ”რა სიმაღლეა ევერესტი” (გაითვალისწინეთ მართლწერა) საძიებო ველში და Google არც კი ცდილობს პასუხის გაცემას: Google Search-მა არ იცის “mt” ნიშნავს “დამონტაჟებას”. ანალოგიურად, თუ Google-მა დაადგინა, რომ თქვენი ამჟამინდელი მდებარეობა არ არის მექსიკაში (და თუ Google-ს არ აქვს თქვენი მდებარეობა, ის გამოიცნობს თქვენი IP მისამართით და, არა, თქვენ არ შეგიძლიათ უარი თქვათ) ვეძებ "მოსახლეობა მექსიკის ქალაქი” შესაძლოა დაბრუნდეს რამდენიმე მოულოდნელი შედეგი. რა თქმა უნდა, მეხიკოში 10,852-ზე მეტი ადამიანი ცხოვრობს, არა?
რამდენად განსხვავებულია სემანტიკური ძებნა
სემანტიკური ძიება ამ სახის გაფების აღმოფხვრას ორი გზით ცდილობს. პირველ რიგში, ის ცდილობს უფრო ზუსტად გაიგოს განზრახვა კონკრეტული შეკითხვის უკან. მეორე, ის ცდილობს დააკავშიროს ამ მოთხოვნის ელემენტები ღრმა ცოდნის წინასწარ შედგენილ აუზებს, რათა დაინახოს, შეუძლია თუ არა მას მნიშვნელოვანი პასუხის გამომუშავება.
როდესაც თქვენ აგზავნით შეკითხვას სიტყვასიტყვით საძიებო სისტემაში, როგორიცაა Google, ის მყისიერად არ იწერება ყველა საიტი ინტერნეტში, გადახედეთ მათ და შეატყობინეთ იმ საიტების სიას, რომლებიც ის ფიქრობს, რომ საუკეთესოდ შეესაბამება თქვენს ვადები. ამის ნაცვლად, Google-ს აქვს პროგრამული უზრუნველყოფის პროგრამები, რომლებიც მუდმივად ასუფთავებენ ინტერნეტს ახალი საიტებისა და ახალი ვებ გვერდების მოსაძებნად, რომლებიც ქმნიან ინდექსი ყველა მათ მიერ ნაპოვნი გვერდიდან. მიუხედავად იმისა, რომ ეს არის უზარმაზარი ზედმეტად გამარტივება, როდესაც მომხმარებლები აკრიფებენ საძიებო შეკითხვას, როგორიცაა "იალტის კონფერენციაGoogle ათვალიერებს ამ ინდექსს გვერდებისთვის, რომლებიც ემთხვევა როგორც „იალტას“ და „კონფერენციას“, ასევე გვერდებს, რომლებსაც ორივე ტერმინი ერთმანეთთან ახლოს აქვთ (ვთქვათ, 8 ან 10 სიტყვის ფარგლებში). შემდეგ Google აგროვებს URL-ებს ამ გვერდებისთვის, ახარისხებს მისი შიდა გვერდის რეიტინგის მიხედვით (Google-ის საზომი გვერდის შედარებითი უპირატესობების შესახებ, რომელიც ძირითადად ითვლის მის ბმულებს დადებით ხმებად) და აბრუნებს სიას.
მონაცემთა მენეჯმენტი და ინჟინერია მსგავსი პროცესის მიღმა არის როგორც საშინელება, ასევე გუგლი იმსახურებს პატივისცემას მისი ამოღებისთვის - მით უმეტეს, რომ Google-ს ხშირად ახერხებს ამის გაკეთება ფრაქციით მეორე. მსგავსი რამ ხდება კულისებში Microsoft-ის Bing-ში.
სემანტიკური ძიება განსხვავებულად მიუდგება იმავე შეკითხვას. იმის ნაცვლად, რომ შეადაროს შეკითხვა წინასწარ შედგენილ (და მუდმივად განახლებულ) ვებ გვერდების ინდექსს, რომლის შესახებაც მან იცის, სემანტიკური საძიებო სისტემა ადარებს შეკითხვას დისკრეტულ, წინასწარ შესრულებულს. ცოდნის ნაკრები მას აქვს ხელმისაწვდომი. იფიქრეთ ცოდნის კომპლექტებზე, როგორიცაა მონაცემთა ბაზები: გულის სიღრმეში, ისინი სავსეა მონაცემებით, ფაქტებითა და ციფრებით კონკრეტულ თემაზე. არსებობს სხვადასხვა სახის ცოდნის ნაკრები. რამდენიმე საინტერესოა ონტოლოგიები (რომლებიც წარმოადგენენ ფორმალიზებულ ინფორმაციას, რომლის მანიპულირება შესაძლებელია წესებით, ფუნქციებითა და შეზღუდვებით) და ფოლკლსონომიები, რომელიც ჩვეულებრივ წარმოადგენს ერთობლივად განსაზღვრულ ცოდნის კომპლექტს: მაგალითები იქნება ჰეშთეგი და სოციალური სანიშნეები.
ცოდნის ნაკრები უფრო მეტია, ვიდრე უბრალოდ შენახვის ურნები. ისინი ასევე წარმოადგენენ ურთიერთობებს ცოდნის ბაზაში არსებულ ელემენტებს შორის და იძლევა ინფორმაციის მნიშვნელოვნად გამოყენების საშუალებას მრავალჯერადი ცოდნის ნაკრები. გარდა ამისა, ურთიერთობები ხშირად გამოხატულია ისე, რომ ზუსტი ლოგიკური დასკვნების გაკეთება შესაძლებელია გარეშე უნდა შეინახოს ყველა შესაძლო წარმოებული მონაცემი. ეს არის ცოტათი ანთროპომორფიზაცია, მაგრამ სემანტიკური საძიებო სისტემებს შეუძლიათ განახორციელონ ძირითადი მსჯელობა და დედუქცია იმ მონაცემებზე, რომელთა შესახებაც იციან. როგორც ამ პროცესის ნაწილი, სემანტიკური საძიებო სისტემები ხშირად შექმნილია იმისთვის, რომ შეაფასონ ნდობის დონე მათ წარმოებულებში. თუ ისინი ფიქრობენ, რომ არ იციან, რაზე ლაპარაკობენ, შესაძლოა ჩუმად დარჩნენ. თუ ისინი საკმაოდ დარწმუნებულები არიან, პასუხს მიიღებენ.
ასე რომ, თუ თქვენ შეიყვანთ „იალტის კონფერენციას“ სემანტიკურ საძიებო სისტემაში, ის შეისწავლის თავის ცოდნის კომპლექტს და, შესაძლოა, რამდენიმე ძირითად ფაქტსა და ციფრს გადააფურთხებს. 1945 წლის 4-დან 11 თებერვლამდე. ეს შეიძლება მიუთითებდეს, რომ სტალინი, ჩერჩილი და ფრანკლინ რუზველტი ესწრებოდნენ და ეს მნიშვნელოვანი იყო მსოფლიო ომის ბოლო თვეებშიც კი. II. საკმაოდ ძირითადი ნივთები.
თუ ჰკითხავთ სიტყვასიტყვით საძიებო სისტემას "მოხდა თუ არა იალტის კონფერენცია კორეის ომის დროს?”თქვენ ალბათ მიიღებთ ათი ლურჯი ბმულის ჩამონათვალს. შეიძლება ვინმეს ჰქონდეს პასუხი.
თუმცა, თუ სემანტიკურ საძიებო სისტემას ჰკითხავთ, უნდა მიიღოთ ერთსიტყვიანი პასუხი: „არა“.
რომ არის სადაც სემანტიკური ძიება წარმოუდგენლად საინტერესო ხდება.
ეს ვოლფრამ ალფა არ არის?
თუ ეს კითხვები ჟღერს ისეთი რამ, რასაც ხალხი აგდებს ვოლფრამ ალფა საძიებო სისტემა, ზუსტად მართალი ხარ. იმის ნაცვლად, რომ იყოს ვებ გვერდების ინდექსი, Wolfram Alpha ცდილობს იყოს ცოდნის ძრავა. Wolfram Alpha არ არის რაიმეს ძებნა (როგორიცაა ვებ გვერდი), არამედ პასუხის მოთხოვნა. Wolfram Alpha ეყრდნობა წინასწარ შესრულებულ ცოდნის ბაზებს თავისი შედეგების მისაღებად და კომპანია რეგულარულად ამატებს და ანახლებს ცოდნის ახალ ბაზებს. ზოგიერთი არის უაღრესად სპეციალიზებული ტექნიკური მონაცემები - როგორიცაა ინფორმაცია ქიმიურ ელემენტებზე ან ბუზის გენომზე - ზოგი კი უფრო ახირებული. მაგალითად, ვოლფრამ ალფამ საკმაოდ ბევრი რამ იცის კატების ჯიშების შესახებ.
სანამ ვოლფრამ ალფას ცოდნის ფარგლებში დარჩებით, მას შეუძლია შეასრულოს მონაცემების სასარგებლო ანალიზი. მაგალითად, ვოლფრამ ალფას შეუძლია შეადარეთ ლომებისა და ვეფხვების ხტომის მანძილი. (გამოდის მათი შესადარებელი, მაგრამ ვეფხვები, როგორც ჩანს, ლომებს სცილდებიან.) მაგრამ თუ გინდა იცოდე რამდენად შორს შეუძლიათ კენგურუებს ხტომა? უკაცრავად, უკაცრავად: მონაცემები არ არის ხელმისაწვდომი.
მაგრამ წარუმატებელი შეკითხვა კენგურუს ჰოპზე გვიჩვენებს, თუ როგორ ცდილობს ვოლფრამ ალფა საგნების გაგებას. სანამ ის პასუხს გასცემს, ძრავა მიუთითებს, რომ ვარაუდობს, რომ "კენგურუ" ნიშნავს "კენგურუს, Wallabies“, მაგრამ მომხმარებლებს შეუძლიათ გადაერთონ ანტილოპიურ კენგურუზე, წითელ კენგურუზე ან აღმოსავლურ ნაცრისფერზე კენგურუ. ანალოგიურად, ვოლფრამ ალფამ ინტერპრეტაცია მოახდინა „რამდენად შორს შეიძლება კენგურუს ნახტომი“ იყოს მოთხოვნა „გადახტომის მანძილის შესახებ“, კონკრეტული მონაცემების წერტილი, რომელიც მას შეიძლება ჰქონდეს ცხოველებზე. გამოდის, რომ Wolfram Alpha-ს ამჟამად არ აქვს ეს მონაცემები, მაგრამ მოთხოვნის ინტერპრეტაცია ძალიან მნიშვნელოვანია.
ეს სირი არ არის?
თუ ეს კითხვები ჟღერს ისეთი რამ, როგორსაც ადამიანები უყრიან Siri-ს iPhone 4S-ში (მაგრამ, გახსოვდეთ, არა ახალი iPad-ის დებიუტი ამ კვირაში), თქვენ მართალი ხართ. თუმცა, მნიშვნელოვანია გვახსოვდეს, რომ Siri განტოლების მხოლოდ ნახევარს აგვარებს: მომხმარებლის მოთხოვნების გაგებას. ამით, Siri იღებს ძალიან რთულ გამოთვლით პრობლემას, რომ ზუსტად ამოიცნოს მომხმარებლის მეტყველება მიკროფონზე რეალურ დროში. ეს არ არის პატარა მიღწევა, მაგრამ ეს არ არის სემანტიკური საძიებო სისტემა. კულისებში, Siri უგზავნის შეკითხვებს Wolfram Alpha-ს, Yelp-ს და (თუ ყველაფერი ვერ მოხერხდა) მომხმარებლის სასურველ ვებ საძიებო სისტემას. თუ Siri-ს ჰკითხავთ: „მოხდა თუ არა იალტის კონფერენცია კორეის ომის დროს“, შეიძლება ზუსტად გაიგოს რა თქვენ გეკითხებით - ეს ჩემთვის მოხდა - მაგრამ ის უბრალოდ შემოგთავაზებთ ძველი სკოლის პირდაპირი ლიტერატურის ძიებას ინტერნეტში შენ.
Რას უნდა ველოდო
Google-ის ინტერესი სემანტიკური ძიების მიმართ, სავარაუდოდ, ორმხრივია. უპირველეს ყოვლისა, მას სურს გამოიყენოს ტექნოლოგია, როგორც კიდევ ერთი ტრაბახი, რაც მას კონკურენციაზე წინ აყენებს - ძირითადად Microsoft Bing. ბინგს დიდი ხანია აქვს ა ვოლფრამ ალფასთან პარტნიორობა შექმნილია იმისთვის, რომ დაეხმაროს საძიებო სისტემას პირდაპირი პასუხების მიწოდებაში, როდესაც ეს შესაძლებელია. თუმცა, ჯერჯერობით არც Bing-ს და არც Google-ს არ მიუღწევიათ მომხმარებლებთან პირდაპირი ძიების შედეგებით. ყოველივე ამის შემდეგ, ყოველდღიური ძიების მომხმარებელთა უმეტესობამ ალბათ არ იცის (შეზღუდული) შესაძლებლობები უკვე არსებობს. მომხმარებლებისთვისაც კი, რომლებმაც იციან ისინი, Google-იც კი ფიქრობს, რომ ტექნოლოგია გამოიყენება მხოლოდ ძიებების 10-დან 20 პროცენტამდე. ეს არის ბევრი ძიება, მაგრამ ნიშნავს, რომ ძიებების უმრავლესობა (80-დან 90 პროცენტამდე) არ გამოიყენებს მას.
თუმცა, რადგან მომხმარებლები სწრაფად ტოვებენ ნოუთბუქებს, დესკტოპს და ტრადიციულ გამოთვლით პლატფორმებს, რთულ საძიებო კითხვებზე მოკლე, ადვილად გასაგები პასუხების მიწოდების შესაძლებლობა შეიძლება გახდეს. ძალიან მნიშვნელოვანია მობილური სამყაროში. მომხმარებლებისთვის, რომლებიც ატარებენ მანქანას ან სხვაგვარად არ სურთ კლავიატურაზე ან ეკრანის კლავიატურაზე ჩხუბის უნარი, შეუძლიათ უპასუხონ გახმოვანებულ შეკითხვებს, როგორიცაა „Is Golden Gate Park უფრო დიდი ვიდრე ცენტრალური პარკი?” ან "რა გზა მალკოლმის ბინამდე?" მარტივი პასუხებით, როგორიცაა „დიახ“ და „აიღე შემდეგი მარცხნივ“ შეიძლება იყოს ფასდაუდებელი განსხვავება მობილურისთვის პლატფორმები.
ეს არის თითქმის ის ადგილი, სადაც კომპანიები, როგორიცაა Apple და Google, ცდილობენ აითვისონ ტექნოლოგია.
* ტომბომ პირველად ამოიცნო პლუტონი, როგორც მოძრავი ობიექტი 1930 წლის 18 თებერვალს, მაგრამ პლუტონი უნებურად შენიშნეს რამდენიმე ადრეულ შემთხვევაზე. ყველაზე ადრე ცნობილი იყო 1909 წელს. ნახე? ცოდნა სრიალაა.
ფოტო მეშვეობით: Annette Shaff / Shutterstock.com
რედაქტორების რეკომენდაციები
- მთელი ინტერნეტი ახლა Google-ის AI-ს ეკუთვნის
- თქვენ არ გჭირდებათ Bing-ის გამოყენება – ახლა Google Search-საც აქვს AI
- უი — Google Bard AI-ის დემო ვერსია უარყოფილია ძიების პირველი შედეგით
- აი, როგორ გეგმავს Google Search დაწკაპუნების დაძლევას
- როგორ ამოიღოთ პერსონალური ინფორმაცია Google ძიებიდან
