Google、文章からユーザーの欲しい情報を要約する技術を開発

Google が文圧縮アルゴリズムと呼ぶ、長い文章や段落からユーザーの回答に相応しい情報を取り出し要約する技術を活用している。WIRED が紹介している。米WIREDの記事で、Google が文圧縮アルゴリズムと呼ぶ技術を活用して、ウェブ上の関連するページから長い文章や段落を取り出し、まさに探している情報を抽出する技術について解説されている。


公開日時:2016年12月01日 04:01

米WIREDの記事"Google’s Hand-Fed AI Now Gives Answers, Not Just Search Results"で、Google が文圧縮アルゴリズムと呼ぶ技術を活用して、ウェブ上の関連するページから長い文章や段落を取り出し、まさに探している情報を抽出する技術について解説されている。

デスクトップ版に導入されたとのことだが、Google Now や Google Assistant などの音声検索で試すと、この技術のメリットは理解しやすいだろう。たとえば「世界で一番速く飛ぶ鳥は?」という質問をアシスタントにした時 -- つまりスクリーンを見ていない情報アクセス時は -- ユーザーが期待するのは世界一速く飛べる鳥という回答であって、2番目や3番目は回答してくれなくていい(もし知りたければ、じゃぁ2番目は?と追加質問すればいいから)。

ユーザーのこうした要求に応えるためには、Google は回答が含まれている長い文章や段落から、更に回答部分を要約する必要がある。人間ならば比較的容易に行えるこのタスクがコンピューターにとっては難しいことだった。この課題を解決するのが、ディープニューラルネットを使ったアルゴリズムだ。記事では、大量のデータやテキストを AI に学習させて、ショートサマリーの作成方法を学習させることについて紹介している。

米国版 Google で確認したところ、まだ精度に課題もあるようだ。たとえば "What is the best smartphone in 2016 ?" と質問すると、ウェブ検索ではフィーチャースニペットにベスト10の記事から抽出した、1位から7位までと中途半端に紹介されている。同様の質問を Google Now にすると、単に端末名を読み上げるだけで、人気順がよくわからない。

"What is the best Christmas movie? "であれば、人気上位のタイトルを紹介してほしいところだが、表示されるフィーチャースニペットはランダムに映画タイトルが抽出されている。Google Assistant (Allo) はこの質問を理解してくれなかった。

"What is the best home automation system 2016 ?" の質問に対しては、5位から8位とこれまた中途半端な抽出だった。

Google’s Hand-Fed AI Now Gives Answers, Not Just Search Results
https://www.wired.com/2016/11/googles-search-engine-can-now-answer-questions-human-help/





記事カテゴリ:Google 2010-2019
他の検索・SEO 関連の記事
新刊:ネットショップSEO 2014発売されました(2014年5月)
Google「パーソナライズ検索による劇的な検索順位変動は都市伝説」と説明
Google、カナダでローカルサービス広告を提供開始
グーグルとディズニーがデジタル広告分野で提携
Googleインド、モバイル検索でカバディの試合情報を表示する機能追加
goo, 2018年検索ランキングを発表、人物の1位は「羽生結弦」など
ロシアYandex、検索アップデート「アンドロメダ」を発表
Microsoft Bing、年末商戦にあわせてショッピング検索機能を強化
米Google、検索結果にユーザーがコメントを投稿できる機能を準備
プライバシーを守る検索エンジン DuckDuckGo、検索回数3,000万/1日 突破
ペンス米副大統領、中国市場向け検索アプリ開発の中止を求める
「SEMリサーチ」トップへ戻る




免責事項:SEMリサーチは、本記事中で触れている企業、商品、サービスの全て(情報)について、有用性、適合性、正確性、安全性、最新性、真実性に関する一切の保証をしておりません。各自の判断でご利用下さい。