助進一步解釋 解釋的複雜性。 ？ 自然語言處理是Google理解意圖的方式。最終歸結為如何區分使用者詢問“為什麼這樣做”和“為什麼是我的”，並強調更深入地了解意圖所需的神經匹配。 它是如何做到這一點的？ 最終， 會抓取內容的實體和顯著性。實體是內容中的人、數字、指標等，以及與內容總結相關的顯著性，以便提供理解它們關係的連結。 為了解釋實體， 使用如下所示的配方範例： “餅乾食譜的實體：所有成分和說明（麵粉、雞蛋、牛奶、混合、烘烤時間、烘烤溫度）。我們如何利用它作為？
將問題與
答案聯繫起來如果有人詢問如何製作紙飛機，不要從一個長篇故事開始，講述你如何學習這種藝術形式，而是從答案開始，然後再擴展。使用的範例， 為消費者問題 阿富汗 電話號碼 提供具體、有用的答案，如下所示： 問題： 「烘烤巧克力餅乾的最佳溫度是多少？ 」 回答： 「烘烤巧克力餅乾的最佳溫度通常在 到 度之間，取決於您的海拔高度以及您喜歡餅乾的鬆脆程度。 」 越具體越好。 連結您的實體！ 為了將實體連結在一起，請將它們移得更近。減少機器人必須跳躍的語義跳躍。
這可以透
過消除無用和混亂來實現，從而進一步增強實體的聯繫，並最終使更容易理解內容的內容。您可以提取有關人物、地點和事件的信息，並更好地了解社交媒體情 澳洲 電話號碼 緒和客戶對話。 使您能夠分析文本，並透過富有洞察力的文本分析 ( ) 將其與 上的文件儲存整合。 的目標是 透過語意機器學習了解實體和顯著性紐帶的解釋方式，從而了解實體和顯著性紐帶的強度 。 重點：將實體與顯著性聯繫起來並回答消費者問題！
