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将行业特征词作为对接语音助手的“唤醒词”
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将行业特征词作为对接语音助手的“唤醒词”
作者:店场网    文章来源:本站原创    点击数:7010    更新时间:2018-12-3

将行业特征词作为对接语音助手的唤醒词

 

垂直领域搜索引擎是未来大趋势系列(2

 

引言:搜索引擎发生改朝换代的背景

 

谷歌时代突出了网页的重要性,为此进行了大量的互联网资源整合工作,只要出现一个站点/网页,谷歌都会统一进行 Index 标注,日积月累下成就了庞大的 Index 系统。为此,谷歌需要付出高昂的基础设施维护代价。

 

据了解,单 2016 年,谷歌系统便已累积多达 10 万亿个网页 index 标注,耗费存储空间高达 100 PB。与此同时资源库体量越来越大,系统负荷越来越重,系统管理维护费用越来越不堪重负,于是搜索引擎改朝换代到来了。

 

方向:垂直领域搜索引擎是未来大趋势

 

未来AI 时代需要什么样的搜索引擎?叶旭刚先生在《雷锋网》(2018-11-29)上给出的解决方案是:未来大行其道的将是垂直领域搜索引擎,是一个八仙过海各显神通的垂直搜索时代。

 

1、垂直搜索并不是从搜索开始起家

叶旭刚先生表示,AI垂直搜索拥有自己独特的成长路径,所走的不是传统搜索引擎的老路。它是一个新物种,并不是从搜索开始起家。而是率先在垂直行业商业模式取得巨大成功,在平台上积累沉淀了大量行业数据内容之后,再水到渠成地操作特定领域的搜索引擎。

 

2、语音助手将是餐饮垂直搜索的入口

随着「机器人时代」的来临,搜索趋势也将从单一输入理解变成互动式交流,由文字过渡至语音、图像乃至视频。为了更好地理解用户的搜索意图,这些语音助手将拥有强大的自然语言理解能力,可以根据用户的搜索需求,将其导引至某个专属领域 app

 

3、为智能助手提供行业知识图谱数据集

垂直领域检索将面临「内容理解」的难题。为了让搜索引擎很好地理解人类意图,我们必须保证引擎底层的知识结构和人类的知识结构保持一致,自然语言理解在这过程中扮演了重要的角色。

 

叶旭刚老师强调,为了实现这一目的,需要构建一套该垂直领域的知识图谱、词汇表、字典树数据结构,以及相关性概率的数学模型。叶旭刚老师把相关性概率分解成区域化和个性化两个部分。

 

4、店场网为智能助手设计数据特征词

店场网为对接智能助手实施了行业特征工程,对全产业链产品及服务抽取特征,利用特征设计标识词,诸如饲养动物特征词、种植作物特征词、 原料食材特征词、餐桌菜品特征词等等。利用特征词作为数据标签。这些特征词是对接语音助手的唤醒词,对C端消费者是呼之即来的直达号,对B端商家是直接调用的AI工具。

 

模式:对C端消费者是呼之即来的直达号

 

人工智能是计算机智能,机器智能是通过机器学习来实现的,机器学习的主渠道是监督学习,而监督学习则高度依赖特征标签数据。数据集的大小多少质量优劣严重影响机器学习的效果好坏。

 

当前,数字农业实现智能化最大制约因素是缺乏数据,最大的难题是为行业数据提供特征标签问题,行业大数据在没有标签之前,还无法对接应用人工智能。不解决标签化数据瓶颈制约问题,机器学习就是一句空话。

 

数据标签需要采取工程化方式来解决,包括定向采集行业数据,还包括在行业数据中抽取特征和加注标签,采取人工标注或者机器自动化标注。

 

店场网特征工程重点是对产品抽取特征,利用特征设计标识词,诸如,饲养动物特征词,种植作物特征词,原料食材特征词,餐桌菜品特征词等等。

 

将特征词注册成为商标, 将商标设计成商标应用词,利用商标应用词作为数据标签。这些特征词是对接语音助手的唤醒词,对C端消费者是呼之即来的直达号,对B端商家是直接调用的AI工具。




店场网对接腾讯产业互联网商业计划书 

 

—打通农业餐饮构建数字商业闭环工程





















































































































 

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