Bingは現在、自然言語生成モデル（テキストを生成するモデル）を使用して、自動提案機能とPeople Also Ask（PAA）機能を改善していると同社は水曜日に発表しました。また、自然言語表現モデルの使用を拡大して、質問応答およびセマンティックハイライト機能をグローバルに拡張しています。
リアルタイムのフレーズ提案。 Bingの自動生成された検索候補は、Microsoft Turing Natural Language Generation（T-NLG）Next Phase Predictionを利用して、完全なフレーズ候補をリアルタイムで提示するようになりました。これにより、自動提案の範囲が広がり、ユーザーエクスペリエンスも向上する可能性があります。
上記の例では、Bingはユーザーのクエリを完了するために単語全体を提案します。 MicrosoftのAIat Scaleイニシアチブの一環として、同社はBingがその場でクエリを提案できるようにするディープラーニングモデルを構築してきました。以前は、自動提案は、ユーザーが尋ねた以前のクエリからの情報に制限され、入力されている現在の単語に限定されていました。
売り上げアップするならホームページ制作で長崎市PAAの質問と回答のペアを生成します。 Bingはまた、生成モデルを使用して、ドキュメント内の質問と回答のペアを識別しています。これらのドキュメントが検索結果に表示されると、以下に示すように、生成された質問と回答のペアを使用して、PAAボックスを強化します（以前にユーザーが尋ねた同様の質問のデータに加えて）。
その他の機能は、AI言語モデルのおかげでグローバルに展開されます。 Bingは、チューリングのユニバーサル言語表現（T-ULR）モデルを使用して、インテリジェントな回答を100を超える言語に拡張しました。
検索リストのメタ説明からの関連情報を太字で表示するセマンティックハイライトは、すべての言語の回答を識別してハイライトできるようになりました。この機能は、以前は検索クエリ内の一致するキーワードに大きく依存していました。これは、クエリが質問の形式で提示されたときに問題でした。
なぜ気にするのか。改善されたPAAボックスと自動提案機能は、検索結果ページの自然言語処理と理解にAIが適用されているもう2つの例です。モデルが開発および改善されると、検索エンジンはコンテンツとそれがユーザーのクエリにどのように関連するかをよりよく理解できるようになり、それらの改善は検索リストと検索結果ページに表示される機能の両方に存在します。
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著者について
George Nguyenは、検索エンジンランドの編集者であり、オーガニック検索、ポッドキャスティング、eコマースを扱っています。彼のバックグラウンドはジャーナリズムとコンテンツマーケティングです。業界に入る前は、ラジオパーソナリティ、ライター、ポッドキャストホスト、公立学校の教師として働いていました。