Алиса от компании “Яндекс” обучилась распознавать долгосрочный интерес пользователей через структурирование результатов поиска
Разработчики компании “Яндекс” объявили о новой функции виртуального голосового помощника “Алиса”. Теперь браузер с помощью помощника научился выявлять долгосрочный интерес пользователей через обработку и связывание поисковых сессий.
Чтобы структурировать сеансы поиска, разработчики использовали различные технологии. Один из них — классификатор. Этот инструмент определяет предмет конкретного запроса. Он работает с нейронной сетью, обученной с помощью YaLM. Используется для задач, связанных с обработкой естественного языка: понимает принцип формирования текста и знает законы лингвистики. Эта нейронная сеть собирает поисковые запросы на одну тематику и связывает их.
Основываясь на контексте запросов пользователей, помощник расскажет вам, что вам нужно узнать, и о проблемах, с которыми сталкиваются другие пользователи по одному и тому же вопросу. Кроме того Алиса сохранит контекст звонков и будет связывать сеансы звонков между собой. Связь между ними будет сохраняться в контексте поисковых запросов. Кроме того, когда помощник убедится, что пользователь нашел все по этому вопросу, информация будет доступна одним щелчком мыши. В приложении "Яндекс" под панелью поиска на декаде появится специальный раздел.
Похожие новости
NFT: сколько осталось жить digital-тренду?
Большинство “токен” описывают как некий криптоактив или криптовалюту, что является в корне неверным определением и создаёт путаницу вокруг понятия.
Анонс российского аналога ZOOM от компании МТС
Завершилась сделка по покупке активов “Webinar Meetings”, “Webinar.ru”, “We.Study”, “COMDI”. Webinar продолжит свою работу в полном составе текущей команды в качестве отдельной структуры.
В России разработают ИТ-систему "Вепрь", которая научится распознавать фальсификации, негативы и оскорбления власти
Главный радиочастотный центр (ГРЧЦ), находящийся в распоряжении Роскомнадзора, занимается разработкой ИТ-системы, способной обнаруживать «точки информационного напряжения» в сети.