メタデータ社の人工知能（画像認識、メタデータ認識などテキスト意味解析）

　少しご無沙汰しました。
　この間、例のbing がYSTに取って代わるニュースについての反響などに、negativeな意味で驚いたりしました。何１０人もの錚錚たる人々のコメントに、「なぜ？」という視点が欠落していたからです。それでは、技術の本質、ひいてはビジネスの本質に切り込むことはできません。
　実用精度の面で、bingが本当に脅威だからこそ、Googleは慌ててCaffeineを公開したフシがあります。Caffeineの検索結果は、正式版Googleの結果と現状、殆ど替わりません。例えば、被リンクをベースにしたPage Rankアルゴリズムの致命的な欠点「古い記事(obsolete, expired articles) が上位に登場しがち」 を１０年以上にわたって騙し騙しマイナー改良しつつ及ばない現状をそのままひきずっています。
　bingはセマンティック検索エンジンです。主なポイントを２つあげると：
●同じ綴りの単語でも違う語義（例：order:注文、順序etc.)なら区別して検索
●5W1Hのインデックスを重視。特に、日付がマッチする最新記事がヒットしやすい。
　　例えば"2009年8月19日"で検索すると最新のイベント情報が上位に集まる。　　→
 5W1H MextractrをMSのサイトで１クリックしてadd-onすると 「八月十九日」なんかも自動で数値化・正規化して、bingの検索窓に"2009年8月19日"を入れてくれて便利です。
　他にも様々な特長があります。見慣れたGの検索結果を忘れて（そもそも絶対の正解など無いのです！）、虚心坦懐に眺めてみると、bingの精度が非常に良いことがわかってくることが多いと思います。
　この認知が進むと、非常にシンプルなビジネスモデルの、公衆検索市場でGoogleの占有率が下がります。 アクセラレータなど、そもそも検索窓をわざわざ開いてコピペする作業自体をスキップする工夫でブラウザが進化したり、Yahoo!が先導する、Search Monkey等による、WebプラットフォームのSemantic Web化と相性の良いbing が５年以内に次世代Webの覇者になる可能性は十分にあるでしょう。
 
　続く、、かもしれません。
 
 
 
 

カテゴリー: Mextractr, semantic

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