MS Bing、新しいオートコンプリート機能をリリース、映画検索と学術論文検索に適用

米マイクロソフトが自然言語処理と情報構造を分析したセマンティックグラフを活用した新しいオートコンプリート(検索クエリ入力補助機能)を開発、映画関連検索と学術論文検索向けにリリースした。


公開日時:2016年09月15日 14:55

米Microsoft の検索エンジン・Bing は2016年9月9日、新しい検索クエリのオートコンプリート(入力補助機能)を開発し、学術研究論文と映画関連の検索に適用したことを公式ブログで明らかにした。

検索エンジンにおける大きな課題の1つは、ユーザーが検索クエリという形式で意図を表現できるように手助けし、まさに探している情報を探し出せるようにすることである。多くのユーザーは、自分が欲しい情報を入手するために選択すべき検索クエリがわからないからだ。以前から Bing はオートコンプリートや、検索結果に直接回答を表示するインスタントアンサーを提供してきたが、この技術をさらに発展させた。TNR (Microsoft’s Technology and Research team) と Bingセマンティックグラフの技術を統合し、高度に構造化された検索クエリを生成することが可能になったという。


学術論文検索のオートコンプリート

Bing の新しいオートコンプリート機能 例1

2016年初頭に学術論文検索向けに新しいオートコンプリートがリリースされている。同社の認知サービスチームと学術検索チームが共同で開発した新機能は、論文や執筆者、分野、出版物の関係性を理解し、検索候補を通じてユーザーがさまざまな方法で目的の学術論文を探し出せるようにしている。これらはリアルタイムで処理され、たとえ過去に一度も検索されたことがないクエリに対しても、もっとも関連性の高い候補クエリを表示することが可能という。


映画関連検索のオートコンプリート

Bing の新しいオートコンプリート機能 例2

同様の技術が映画関連の検索にも適用された。たとえば、『ドリュー・バリモア主演、スティーヴン・スピルバーグ監督の映画』と検索したいとき、新しいオートコンプリートは監督別の候補を表示することで目的の情報に到達するための適切なクエリを補足してくれる。

こうした機能は、検索利用者の自然言語を評価する超高速なランタイムコンポーネントとセマンティックグラフの非常に効率的な表現によって実現している。検索者がクエリを入力していく過程でインテントを認識した時点で当該分野のセマンティックグラフを参照し、もっとも適切な候補を選択する。

More Intelligent Autocomplete: Academic and Movie Search
https://blogs.bing.com/search-quality-insights/September-2016/more-intelligent-autocomplete





記事カテゴリ:検索ニュース 2015-2016


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