Autosuggest, les gens demandent aussi, et plus

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Bing améliore plusieurs fonctionnalités de recherche clés avec des mises à jour conçues pour fournir aux utilisateurs un plus large éventail de résultats.

Désormais, lorsque les utilisateurs effectuent une recherche à l’aide de Bing, ils peuvent s’attendre à voir:

  • Meilleures prédictions de suggestion automatique
  • Davantage de recommandations «les gens demandent aussi»
  • Des réponses intelligentes dans plus de régions
  • Mise en évidence sémantique dans les extraits de recherche

Chacune de ces mises à jour est rendue possible grâce aux progrès réalisés par Microsoft dans les domaines de la représentation du langage naturel et de la génération du langage naturel.

Voici comment ces mises à jour amélioreront l’expérience de recherche Bing à l’avenir.

Meilleures prédictions Autosuggest

Une nouvelle technologie appelée Next Phrase Prediction est en cours d’intégration dans la fonction de suggestion automatique de Bing.

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Ce que cela signifie pour les utilisateurs, c’est que Bing peut désormais fournir des suggestions de phrases complètes en temps réel pour les longues requêtes.

Auparavant, l’approche de Bing pour gérer les suggestions automatiques pour les requêtes plus longues se limitait à compléter le mot en cours de saisie par l’utilisateur.

Désormais, Bing peut générer des suggestions de phrases pour de longues requêtes avant qu’un utilisateur ne commence à taper le mot suivant.

Voici quelques exemples de suggestions que Bing n’aurait pas pu afficher auparavant.

Mises à jour de Bing Search: Autosuggest, les gens demandent également, et plus

De plus, étant donné que les suggestions de phrases sont générées en temps réel, les résultats des suggestions automatiques ne sont plus limités aux requêtes précédemment saisies.

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À la suite de cette mise à jour, la couverture des achèvements automatiques augmente considérablement, ce qui améliore l’expérience de recherche globale.

Plus de questions dans «Les gens posent aussi»

Bing peut désormais générer des paires question-réponse dans le bloc People Also Ask (PAA) pour les requêtes qui n’ont pas encore été saisies.

«Nous utilisons un modèle génératif de haute qualité sur des milliards de documents pour générer des paires de questions-réponses présentes dans ces documents.

Plus tard, lorsque les mêmes documents apparaissent sur la page de résultats du moteur de recherche (SERP), nous utilisons les paires question-réponse précédemment générées pour aider à remplir le bloc PAA, en plus des questions similaires existantes qui ont déjà été posées. »

Cette mise à jour permet une plus grande exploration des résultats de recherche en posant plus de questions au lieu de simplement parcourir les documents.

Élargir les réponses intelligentes

Bing étend les réponses intelligentes à 100 langues et plus de 200 régions, ce qui couvre presque tous les domaines dans lesquels Bing est disponible.

Auparavant, les réponses intelligentes de Bing n’étaient disponibles que sur 13 marchés.

Les réponses intelligentes de Bing sont similaires aux réponses rapides de Google. La principale différence est que les réponses intelligentes de Bing ne sont affichées que lorsque la même réponse est sauvegardée par plusieurs sources de confiance.

Les réponses rapides de Google, en revanche, proviennent d’une seule source.

Mise en évidence sémantique dans les extraits de recherche

Bing améliore les extraits de recherche sur tous les marchés avec une fonctionnalité appelée mise en évidence sémantique.

Cette fonctionnalité permet à Bing de mettre en évidence des mots dans des extraits au-delà de la simple correspondance de mots clés.

La mise en évidence sémantique est conçue pour aider les utilisateurs à trouver des informations plus rapidement sans avoir à lire l’intégralité de l’extrait de code.

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Auparavant, la capacité de Bing à mettre en évidence des extraits de code était limitée à la correspondance avec les mots-clés exacts tapés par un utilisateur dans la requête.

«Mettre en évidence la réponse dans une légende est similaire au test de compréhension de la lecture automatique de Stanford dans lequel Microsoft a été le premier à atteindre la parité humaine sur la référence.

Avec Universal Semantic Highlighting, nous pouvons identifier et mettre en évidence les réponses dans les légendes, et ce, non seulement pour l’anglais, mais pour toutes les langues. »

Voici un exemple pour la requête «Quelle température est une fièvre pour le coronavirus.»

Mises à jour de Bing Search: Autosuggest, People also Ask, + Plus

Notez que Bing ne met pas en évidence les mots utilisés dans la requête.

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Au lieu de cela, Bing met en évidence la réponse que l’utilisateur recherche (100,4 degrés Fahrenheit).

Attendez-vous à des mises à jour similaires à celles-ci à l’avenir, car Microsoft continue de faire des progrès dans le traitement du langage naturel.

Source: Blogs Bing



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