Google自然語言處理更進一步，可直接回答覆雜問題

Google語音搜索於 2008年 推出，在 4年 之後通過關聯 “知識圖表” 實現了回答用户問題的功能，包括人物、地點和實物信息，不久之後實現了回答諸如 “How old is Stan Lee?” 這類簡單問題。再之後，它學會了按照同一詞彙的不同釋義結合語境來回答問題，當用户問 “What ingredients were in a screwdriver?” 時，Google 知道這裏的 “screwdriver” 不是螺絲刀而是一種飲料。
搜索引擎在自然語言處理能力上的提升都是一點點積累起來的，很難一步登天。最近 Google 又有了進步，已經可以通過文字或語音識別出 “最高級”、“基於時間的” 查詢和一些複雜組合問題。

最高級：當你的問題中含有諸如 “tallest”、“largest” 等最高級詞彙時，Google 可以給出特定答案。比如：

• Who are the tallest Mavericks players?（誰是小牛隊最高的球員？）
• What are the largest cities in Texas?（德州最大的城市是哪？）

基於時間點的問題，比如：

• What songs did Taylor Swift record in 2014?（泰勒斯威夫特在 2014年 發佈了哪些歌曲？）
• What was the population of Singapore in 1965?（新加坡 1965年 的人口數）

更復雜一些的組合型問題也能得到答案，比如：

• Who was the US President when the Angels won the World Series?（洛杉磯天使隊奪得世界職棒大賽冠軍那年，美國總統是誰？）

Google 會將你的疑問做碎片化處理，把一句話分成幾個不同的關鍵詞，再結合到一起。在上述問題中，它需要把疑問拆解成 “世界總統列表中的美國總統”，“Angels 是一個棒球隊”、“每屆職棒冠軍名單”、“Angels 奪冠是哪一年”，由此得出最終結果——小布什。


在此之前如果你問 Google 相關問題的話，得到的結果只是一些關鍵詞的搜索結果，並不會真正理解你要問什麼。而近期的這次更新則真正意味着它有了語意分析搜索能力，這在人類看來也許很簡單，但在人工智能技術上實現並不容易。

不過這一功能還沒有完善，仍會給出一些並非用户所需的答案。比如用户問 “誰是 Dakota Johnson 在電影裏的媽媽？” 時，Google 會把她現實生活中的媽媽展現出來，而用户其實是想查到電影《五十度灰》中扮演 Anastasia 母親的 Jennifer Ehle。

即使如此，Google 仍然在這項技術上領先着對手，要知道其他競品在你提出問題後往往只會彈出關鍵詞搜索的網頁。不過語音 / 文字搜索對 Google 不僅是一個學術挑戰，更牽扯到其能產生利潤的搜索業務。用户在移動端搜索的比例越來越高，Google 的語音搜索必將成為核心競爭力。

目前升級版的 Google App 已經支持 iOS、Android 以及 Web 端，感興趣的用户可以前往嘗試。

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資料來源：36Kr