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娛樂城評價|“語言是我們工作的核心”:Google搜索的Pandu Nayak

Google的Pandu Nayak解釋了所做的所有努力,以幫助搜索引擎理解區域語言的查詢。 (圖片來源:Google)隨著Google現在甚至開始理解用羅馬文字編寫的印度語言並弄清楚哪種語言可以進行哪種查詢,這將是很久以前開始的工作的頂峰。潘都·納亞克(Pandu Nayak)知道已經付出的一切努力。Google研究員兼搜索副總裁已經工作了16年。語言是我們工作的核心。而且,您會發現從早期開始搜索的發展中,”他在視頻通話中解釋道。 “因此,(我們確實)面向語言的第一件事就是拼寫糾正。”雖然現在看起來很簡單,但隸屬於Google核心搜索領導團隊的納亞克(Nayak)澄清說:“擁有聰明的拼寫方式實際上需要您理解語言。”他接著說:“隨後,語言的下一個重大創新是圍繞同義詞……詞在不同上下文中意味著不同事物的想法。”然後是語言理解階段,引擎開始了解鞋子的“鞋底”和“鞋底”之間的區別。雖然進展順利,但Nayak接受他們“並沒有完全正確”的建議,因為當有人真正尋找魚時,您仍然會看到鞋底的一些結果。https://images.indianexpress.com/ 2020/08 / 1×1.png“您會得到所有這些非常有趣的現象娛樂城註冊送體驗金 語言。他告訴indianexpress.com,因為語言是一種複雜的事物……非常微妙,細微差別,諸如此類,”他補充說,並補充說機器學習和深度學習方面的最新創新如何發展,“在理解句子方面,量子躍進了一步,自然語言和對話”。
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他補充說:“如果您做得不好,人們將不會使用您的產品,因為語言對我們來說至關重要。” “正確做到這一點對於與您的用戶成功至關重要。”然後就是將這些知識帶到其他語言的問題,這就是Google所說的本地化。但是統計方法使這一過程變得容易一些。他說:“從根本上說,我們使用的技術往往是統計技術,可以查看各種語言和語言使用情況的大規模統計信息……這不是我們先學習英語語法,然後學習印地語語法,等等。”技術本質上是統計的,因此可以很容易地將其推廣到許多不同的語言。 “只要您擁有使用該語言等文件的正確培訓數據,就可以了。通過擁有正確的培訓數據,您可以了解正確的敏感性。”但這僅僅是一部分。隨之而來的挑戰是必須解決不同語言的特殊問題。 “許多東亞語言,例如中文,日文和韓文,存在切分問題。每個字符實際上都像一個單詞……您必須找出一種將其分割的方法。因此,您需要執行特殊的算法。” Nayak解釋了他們如何解決漢字字符問題。將名詞放在一起以形成複合名詞的德國風格提出了一個不同的問題。 “要真正理解該語言,您必須學習如何分解它。因此,您需要一些特殊的技術。”然後在印度出現音譯,尤其是人們用英語寫北印度語的時候。 “您需要一些特殊的處理來正確處理音譯,這樣您才能得到實際所說的話。”儘管使用印度當地語言進行鍵入和搜索仍然非常困難,但Nayak接受“將語音識別作為一種操作模式非常有價值”。這就是為什麼他說Google在“改善印度語言的語音識別能力”和“獲得正確的數據用於訓練數據,正確的算法”方面投入了巨資。已經進行的工作已經開始顯示出一些結果。 “他們的工作原理相當不錯,但我認為我們要使其更好,以便真正做到這一點變得容易而沒有錯誤。”“另一種策略是,我們可以接受您的英語查詢,然後根據您的查詢將其翻譯或將其音譯為您的區域語言並顯示結果。因此,現在只需輕按一下即可查看這些結果,並查看它們是否對您更好。”他解釋說,Google正在印度推出最新功能。“您不必輸入這些內容,但我們會嘗試使用翻譯娛樂城的相關搜尋n,這是已經走了很長一段路的另一種技術。”他解釋說,這項新技術如何幫助解決印度語言的輸入問題。納亞克(Nayak)說,一旦谷歌啟動了其中一些功能,它們的印地文搜索流量就急劇增加。此外,由於情境化是語音輸入的關鍵部分,納亞克(Nayak)表示,語境肯定會像現在英語一樣進入各種語言。 線上娛樂城我認為這不是一個長期的問題。我認為這只是時間問題。”關於改善其他印度語言的搜索體驗,納亞克說,這是“各種因素的結合,理解語言是其中的一部分”。他說,即使Google取得了長足的進步,這也是事實,可用於訓練算法(例如英語)的內容越來越少。 “與生態系統合作構建內容是我們非常感興趣的事情。我們博弈娛樂城他還說,例如,他們也希望從翻譯入手,畢竟,“讓搜索變得很棒的是內容”。“誠然,還有很多事情要做。而且我認為我們對印度和印度市場有重大承諾,我非常希望將來情況會更好。而且,我堅信解決這些問題確實會對用戶有所幫助。”納亞克(Nayak)是從IIT-Bombay畢業的,並獲得了斯坦福大學計算機科學博士學位的博士學位,他領導Google的排名團隊,並且對語言理解特別感興趣,因為它適用於搜索。作為斯坦福大學計算機科學系的兼職教授,他與克里斯·曼寧(Chris Manning)一起教授信息檢索,還教授了一門人工智能推理方法課程。在NASA艾姆斯研究中心任職一段時間後,他還曾擔任Stratify,Inc.的CTO,在那裡他從事了Remote Agent項目,這是第一個獲得主要合作的人工智能係統。娛樂城比較太空船的mmand。