Семантическое сходство текста: вот как это меняет правила игры
3 мая 2023 г.Как профессионал в области электронной коммерции, вы понимаете, как важно обеспечить пятизвездочный поиск на вашем сайте или в вашем приложении.
В быстро меняющемся мире цифрового маркетинга пользовательский опыт, начиная с того, что кто-то заходит на ваш веб-сайт и заканчивая тем, что он уходит довольным клиентом, не что иное, как все
.Но знаете ли вы что-нибудь о семантическом текстовом сходстве (или просто семантическом сходстве для краткости) и о том, как оно помогает создать первоклассный процесс поиска информации для ваших покупателей?
Все сводится к следующему: когда кто-то ищет продукт или контент, он полностью ожидает, что ему будут предоставлены релевантные, персонализированные, великолепные результаты поиска.
Именно здесь появляется семантическое текстовое сходство (STS). Оно сравнивает сходство двух частей текста, анализируя их основное значение и контекст.
С помощью этого набора данных поиска по сходству, раскрывающего «понимание» контекста и глубины, поисковая система может преуспеть в привязке чьих-либо намерение.
А затем, подобно заботливому дворецкому, он может предложить результаты поиска, которые с наибольшей вероятностью вызовут отклик.
Что такое семантическое текстовое сходство (STS)?
Так что же представляет собой эта сложно звучащая технология задач на сходство?
Семантическое текстовое сходство является ключевым показателем, используемым для оценки сходства по смыслу между терминами или документами. Помимо простого просмотра слов, он включает числовые описания, которые измеряют силу семантические отношения.
Другими словами, семантическое сходство — это способность компьютерной системы понимать значение фрагмента текста и сравнивать его с другим. Например, это может относиться к сходству предложений.
Два предложения, которые передают одно и то же значение, могут быть сформулированы немного (или значительно) по-разному, и технология STS сможет определить сходство в их значениях.
Этот процесс уходит своими корнями в дисциплину лингвистики и информатики обработка естественного языка (NLP) с использованием таких подходов, как встраивание слов. Семантический анализ — это раздел компьютерной лингвистики, изучающий значения слов и то, как они соотносятся друг с другом.
Технология семантического анализа с помощью искусственного интеллекта исследует словарный запас, грамматику, структуру и контекст.
Точно так же, как сиамские близнецы сильно отличаются от разнояйцевых, семантическое сходство отличается от семантического родства
Как отмечает Википедия, семантическая связанность «включает любое отношение между двумя терминами, в то время как семантическое сходство включает только отношения «является»… ' автомобиль» похож на «автобус», но также связан с «дорогой» и «вождением»… семантическое сходство, семантическая дистанция и семантическая родственность означают: «Насколько термин А связан с термином Б?»
Ответом на этот вопрос обычно является число от -1 до 1 или от 0 до 1, где 1 означает чрезвычайно высокое сходство».
Где в настоящее время используется семантическое текстовое сходство? Понимание естественного языка (NLU), анализ настроений и машинный перевод (автоматически преобразование контента на другой язык) — это несколько доменов.
Определение семантического сходства
В Algolia мы используем нейронная технология на основе сети для облегчения понимания цели поиска. Мы используем векторный поиск и машинное обучение, чтобы определить семантическое сходство как часть предоставления наилучшего результаты поиска.
С векторами компьютеры придают смысл терминам, группируя их в n-мерном пространстве. Каждую из них можно определить с помощью координат (x, y, z), а затем их сходство можно оценить с помощью расстояния и углов (наш пост на косинусное сходство содержит подробности).
Модели машинного обучения определяют, что слова, расположенные рядом друг с другом в векторном пространстве, могут быть синонимами. Когда два фрагмента контента встроены в векторное представление, глубокое обучение помогает определить сходство.
Мы также используем алгоритм разрешения конфликтов, который использует различные критерии для сравнения совпадающих элементов.
Вот основные этапы нашего процесса:
- Понимание запроса. Методы НЛП используются для подготовки и структурирования поискового запроса, чтобы поисковая система могла его проанализировать.
2. Поиск. В процессе поиска ИИ нейронное хеширование. Поисковая система извлекает наиболее релевантные результаты и ранжирует их от наиболее релевантных к наименее релевантным. Мы измеряем качество поиска, используя точность и полноту. Точность — это процент релевантных извлеченных документов. Отзыв – это процент всех извлеченных релевантных документов. Обе метрики помогают определить, насколько хороши результаты поиска.
3. Измерение семантического сходства. На основе извлеченных вложений вычисляется показатель семантического сходства, показывающий, насколько тесно связаны два фрагмента текста.
4. Повторное ранжирование: на основе кликов и конверсий, а также правил и персонализации, относящихся к конкретному покупателю, — динамическое повторное ранжирование продвигает лучшие результаты в начало списка.
Приключения в текстовых сходствах (и различиях)
Независимо от того, не умеют ли люди спрашивать о том, что им нужно, или точно знают, как сформулировать запрос, чтобы сфокусироваться на нужном им предмете, STS прикроет их спину. Вот примеры контента, который может обрабатываться в задачах STS:
<цитата>«Лучший фитнес-трекер для похудения» и «фитнес-трекер для похудения».
Рассмотрим английские фразы «лучший фитнес-трекер для похудения» и «фитнес-трекер для похудения». На первый взгляд может показаться, что они имеют практически одинаковые значения.
Однако с помощью семантического текстового сходства поисковая система может копнуть глубже и выявить небольшие различия в намерении.
Интересует ли искатель самые трекеры с высоким рейтингом, которые люди используют, когда хотят похудеть, или просто хочет знать, полезно ли ношение фитнес-трекера при попытке похудеть. , STS — это ключ к отображению наиболее релевантных результатов, что в конечном итоге приводит к более удовлетворенному пользователю.
<цитата>«Самодельная студия» и «самодельная студия»
Если в контенте говорится о «импровизированной студии», а не о «самодельной студии», сообразительная поисковая система может с помощью точной настройки определить, относятся ли фразы к одной и той же концепции.
В этом случае «импровизированный» может означать что-то более временное, например, установку в гостиной, которую нужно снести, чтобы люди могли прийти на ужин, тогда как «самодельный» может означать место, которое немного фальшивое, но все же постоянное. — в углу подвала.
<цитата>«Нью-Йорк Никс» против «Мэдисон Сквер Гарден»
Иногда поисковой системе приходится ломать голову над тем, чтобы определить, относятся ли две совершенно разные фразы к одному и тому же объекту. Например, если кто-то ищет информацию об играх «Нью-Йорк Никс», он может ввести в своем запросе только название места проведения.
Но служба STS может создавать ассоциации на основе эталонных фраз, таких как «Нью-Йорк Никс», и делать выводы о том, что искатель может захотеть узнать о предстоящих играх.
Из подобных примеров легко понять, почему семантическое сходство текстов является важным компонентом современных навыков работы с поисковыми системами.
Почему STS не представляет труда для поиска?
Как человек, погруженный во все, что связано с Интернетом, вы, вероятно, регулярно слышите фразу "изменить правила игры" и понимаете, что некоторые из них просто преувеличены маркетинговыми заявлениями.
В этом случае, однако, происходит подлинное изменение правил игры, поскольку STS фундаментально повышает точность и релевантность поисковой системы и системы рекомендаций.
Это ключевой момент, потому что нет ничего более необходимого, чем знать потребности ваших пользователей и гарантировать, что вы получаете им правильные результаты поиска.
Функциональность семантического текстового сходства обеспечивает релевантность поиска и удовлетворение каждого взаимодействия с пользователем.
Для справки, STS выходит далеко за рамки традиционного сопоставления ключевых слов. Это позволяет поисковой системе понять, как люди могут выражать одну и ту же идею по-разному, а это означает, что лингвистическая двусмысленность и вариации не являются возможными препятствиями.
Этого не было в случае с традиционными методами поиска по ключевым словам предыдущего поколения.
Этот навык понимания языка особенно важен в электронной коммерции, где намерения и контекст покупателей различаются, и где интернет-магазины должны в основном читать мысли покупателей, чтобы оставаться хоть немного конкурентоспособными.
STS также может улучшить связанные рекомендации, предлагая элементы, которые семантически похоже на то, к чему человек проявлял интерес.
Современная STS
Вам поручено управлять поисковой системой или системой рекомендаций для электронной коммерции?
Если это так, воспользуйтесь нашим NeuralSearch, который использует векторный поиск в сочетании с нейронными хэшами для получения быстрых и точных результатов поиска. Это позволило нам объединить скорость традиционного поиска по ключевым словам с точностью нейронного поиска в одном API.
Наша технология достойна восторга< /a> при оценке намерений пользователя, контекста и концептуального значения, чтобы связать запрос с лучшим содержанием.
Затем давайте обсудим варианты обеспечения наилучшего обслуживания клиентов со всеми преимуществами, которые это может принести вашему бизнесу.
Оригинал