Bing aplica la IA y los modelos de lenguaje natural para autosugerir, la gente también pregunta

Bing está usando ahora modelos de generación de lenguaje natural (modelos que generan texto) para mejorar sus características de autosugestión y People Also Ask (PAA), anunció la compañía el miércoles. También está expandiendo el uso de modelos de representación de lenguaje natural para extender sus características de respuesta a preguntas y de resaltado semántico a nivel mundial.

Sugerencias de frases en tiempo real. Las sugerencias de búsqueda generadas automáticamente por Bing ahora hacen uso de la Predicción de la Próxima Fase de Microsoft Turing Natural Language Generation (T-NLG) para presentar sugerencias de frases completas en tiempo real. Esto expande el alcance de las autosugerencias, que también pueden mejorar la experiencia del usuario.

En el ejemplo anterior, Bing sugiere una palabra entera para completar la consulta del usuario. Como parte de la iniciativa de la IA a escala de Microsoft, la compañía ha estado construyendo modelos de aprendizaje profundo que permiten a Bing sugerir consultas sobre la marcha. Anteriormente, las autosugestiones se limitaban a la información de consultas anteriores realizadas por los usuarios y se limitaban a la palabra actual que se estaba escribiendo.

Generando pares de preguntas y respuestas para PAA. Bing también está utilizando un modelo generativo para identificar pares de preguntas y respuestas dentro de los documentos. Cuando esos documentos aparecen en los resultados de la búsqueda, utiliza los pares de preguntas y respuestas generados para reforzar el cuadro de APA (además de los datos de preguntas similares que han hecho anteriormente los usuarios), como se ve a continuación.

Otras características se despliegan globalmente gracias a los modelos de lenguaje de la IA. Usando su modelo de Representación Universal del Lenguaje de Turing (T-ULR), Bing también ha expandido sus respuestas inteligentes a más de 100 idiomas.

El resaltado semántico, que presenta la información relevante de las meta descripciones en los listados de búsqueda en negrita, puede ahora identificar y resaltar las respuestas en todos los idiomas también. Esta característica dependía anteriormente en gran medida de la coincidencia de palabras clave dentro de una consulta de búsqueda, lo cual era un problema cuando la consulta se presentaba en forma de pregunta.

Por qué nos importa. El cuadro mejorado de la PAA y las características de autosugestión son dos ejemplos más de la IA que se aplica al procesamiento y la comprensión del lenguaje natural en la página de resultados de la búsqueda. A medida que se desarrollen y mejoren los modelos, los motores de búsqueda podrán comprender mejor el contenido y cómo se relaciona con la consulta de un usuario, y esas mejoras estarán presentes tanto en los listados de búsqueda como en las características que pueblan la página de resultados de la búsqueda.

Carlos Martinez

Periodista y enamorado del marketer digital. Siempre a la ultima sobre la actualidad del marketing y la publicidad.

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