苏州做网站，选择苏州菜根谭网络科技， 机器学习与语义搜索，谷歌的终极武器在何处？
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这些优化的核心目标则是解决计算机与人工智能历史上最困难的问题之一：对自然语言的获取与理解。虽然机器非常擅长程序性和逻辑性的任务(如解数学方程或识 别物体数据特征)，但是它们难以辨析那些仅有母语使用者才能凭直觉感受到的微妙差异。举个例子，对我们来说「最近的汉堡店在哪里」和「我想吃汉堡」两句话 传达了相似的意图，但是对于基本的机器而言，两者差距甚大：第一句话是对特定信息的检索，与说话者的想法无关;第二句话传达了一个明确的欲望，与信息索取 无关。过去几年中，谷歌致力于打破不同语言间的隔阂并且解决其机器算法所面临的问题。但是这一努力的终极目标是什么呢：谷歌是否想要完全地理解人类思维所 传达的意图和微妙语义呢?或者说这只是其技术发展中的一次探索?
语义搜索的根源和蜂鸟算法
2013年，伴随着蜂鸟更新(Hummingbird update)的引入，语义搜索(Semantic Search)这一概念第一次进入人们的视野。此前，谷歌通过确定搜索查询语句的关键词来检索出相应的网页。就上述汉堡店的例子来说，谷歌会得到「汉堡」 这个关键词，并返回频繁提到该关键词的网页——但这一方法不能真正捕捉用户的意图，它无法区分用户是想搜索「汉堡店」还是「如何自制汉堡」。尽管还需完 善，基于用户意图辨析的蜂鸟算法(Hummingbird)能够捕捉到用户意图的关键因素并且「理解」页面的内容，而不再拘泥于页面所包含的关键词。
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