Bing lanceert wereldwijd grootschalige spellingcorrectie

De grootschalige meertalige spellingcorrectiemodellen van Microsoft Bing, gezamenlijk Speller100 genoemd, worden wereldwijd met hoge precisie en hoge terugroepactie uitgerold in meer dan 100 talen. Dit kan veel voordelen opleveren voor marketeers en bedrijven die bezig zijn met zoekmachine marketing. Bing zegt dat ongeveer 15% van de zoekopdrachten die door gebruikers worden ingediend, spelfouten bevatten, wat kan leiden tot onjuiste antwoorden en suboptimale zoekresultaten. Om dit zoekmachine marketing probleem aan te pakken, heeft Bing naar eigen zeggen het meest uitgebreide systeem voor spellingcorrectie gebouwd dat ooit is gemaakt.

Bij A / B-testquery’s met en zonder Speller100 constateerde Bing de volgende resultaten:

  • Het aantal pagina’s zonder resultaat is tot 30% verminderd.
  • Het aantal keren dat gebruikers hun zoekopdracht handmatig moesten herformuleren, verminderde met 5%.
  • Het aantal keren dat gebruikers op spellingsuggestie klikten, steeg van enkele cijfers tot 67%.
  • Het aantal keren dat gebruikers op een item op de pagina klikten, ging van enkele cijfers naar 70%.

Spellingcorrectie in Bing-zoekresultaten verbeteren

Spellingcorrectie is lange tijd een prioriteit geweest voor Bing en de zoekmachine marketing gaat nog een stap verder met de opname van meer talen van over de hele wereld. De lancering van Speller100 betekent een belangrijke stap voorwaarts voor Bing en wordt mogelijk gemaakt door recente vooruitgang in AI. De technologie achter Speller100 wordt uitgelegd in de recente blogpost van het bedrijf.

De Speller100-technologie van Microsoft Bing

Bing noemt zero-shot learning een belangrijke zoekmachine marketing vooruitgang in AI die helpt om Speller100 mogelijk te maken. Zero-shot learning stelt een AI-model in staat nauwkeurig te leren en spelling te corrigeren zonder aanvullende taalspecifieke gelabelde trainingsgegevens. Dit in tegenstelling tot traditionele oplossingen voor spellingcorrectie die uitsluitend op trainingsgegevens vertrouwden om de spelling van een taal te leren. Vertrouwen op trainingsgegevens is een uitdaging als het gaat om het corrigeren van de spelling van talen met een ontoereikende hoeveelheid gegevens. Dat is het probleem dat zero-shot learning moet oplossen.

Berichten gemaakt 9

Geef een reactie

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Vereiste velden zijn gemarkeerd met *

Gerelateerde berichten

Type je zoekwoorden hierboven en druk op Enter om te zoeken. Druk ESC om te annuleren.

Terug naar boven