In che modo Google può utilizzare le recensioni per conoscere gli attributi delle entità

Informazioni sugli attributi delle entità

Quando vediamo Google parlare delle proprietà di diverse entità, spesso si riferiscono a quelle come attributi di entità e spesso le definiscono in coppie chiave/valore. Ad esempio, Abraham Lincoln ha un'altezza di 6'4″. Alphabet è una holding con sede a Mountain View, California. Paul Newman ha gli occhi azzurri. Fortnite è un gioco multiplayer.

Alcune recensioni online riguardano specificamente entità come prodotti, creatori di prodotti e/o fornitori di prodotti. Queste recensioni possono contenere informazioni su quegli attributi di entità a cui gli utenti potrebbero essere interessati. Un brevetto concesso a Google la scorsa settimana ci dice che potrebbe raccogliere informazioni sugli attributi di entità dalle recensioni a cui gli utenti potrebbero essere interessati e come potrebbero farlo. Questo è importante, perché come ci dice il brevetto:

Questi tipi di recensioni degli utenti possono includere informazioni su entità che potrebbero non essere state fornite o generate, ad esempio, dalle entità stesse.

Le informazioni sugli attributi delle entità vanno dalle recensioni all'indice di Google

Questo processo che coinvolge gli attributi dell'entità può comportare:

(1) Identificare , sulla base di un corpus di query degli utenti, una o più categorie di interesse dell'utente osservato;
(2) Rilevare , in una o più recensioni degli utenti associate a un prodotto, uno o più segmenti di testo relativi a una o più categorie di interesse dell'utente osservato;
(3) E basato sul rilevamento, indicizzazione , in un database ricercabile, del prodotto su una o più categorie di interesse dell'utente osservato.

Così. il motore di ricerca può esaminare le query su un'entità per identificare ciò che gli utenti potrebbero essere interessati a tali entità e utilizzare tali query per identificare il testo nelle recensioni a cui i ricercatori potrebbero essere interessati e indicizzare quel testo in modo che i ricercatori possano trovare le risposte al query che hanno su entità come prodotti, produttori di prodotti e fornitori di prodotti.

Google può contare il numero di query che chiedono informazioni su determinati attributi di entità per capire quanto interesse c'è nelle risposte a tali query o quale potrebbe essere l'interesse dell'utente per esse.

L'apprendimento automatico può essere utilizzato per identificare se le query sono interessate al prodotto stesso o al produttore del prodotto.

L'ente attribuisce il brevetto in questione, concesso la scorsa settimana, è reperibile all'indirizzo:

Analizzare le recensioni degli utenti per determinare gli attributi delle entità
Inventori: Advay Mengle, Jindong Chen, Charmaine Cynthia Rose D'Silva e Anna Patterson
Assegnatario: GOOGLE LLC
Brevetto USA: 10.061.767
Concesso: 28 agosto 2018
Archiviato: 16 giugno 2017

Astratto

Metodi e apparati sono descritti qui per classificare le recensioni degli utenti o parti di esse come correlate a varie entità e per associare segmenti descrittivi estratti di testo contenuto in quelle recensioni degli utenti o parti di esse con entità in base alle classificazioni. In varie implementazioni, è possibile identificare una o più categorie di interesse dell'utente osservato sulla base di un corpus di query dell'utente. Uno o più segmenti di testo relativi a una o più categorie di interesse dell'utente osservato possono essere rilevati in una o più recensioni degli utenti associate a un prodotto. In base al rilevamento, il prodotto può essere indicizzato su una o più categorie di interesse dell'utente osservato in un database ricercabile. In alcune implementazioni, il database ricercabile può essere accessibile a uno o più dispositivi client remoti e può essere ricercabile da una o più categorie di interesse dell'utente osservato per fornire risultati di ricerca che devono essere resi da uno o più dispositivi client remoti.

Le recensioni degli utenti, come descritto in questo brevetto, possono provenire da fonti quali:

• blog
• post sui social network
• email
• articoli scritti per siti web o per pubblicazioni stampate come riviste o giornali
• post fatti a una sezione di recensioni degli utenti di un venditore online o marketplace
• recensioni degli utenti inviate a vari centri di smistamento delle recensioni degli utenti esistenti

Tali revisioni possono quindi essere classificate in base alle categorie di interesse che possono coprire e alle entità a cui possono contenere informazioni relative. È interessante perché questo brevetto ci racconta come l'apprendimento automatico possa essere parte del processo coinvolto nell'adozione di questi passaggi.

In alcune implementazioni, una o più "categorie di interessi" nelle entità possono essere utilizzate per classificare le recensioni degli utenti e/o parti di esse come correlate a particolari entità. Il rilevamento di parole o frasi in una recensione dell'utente che corrispondono a queste categorie (ad esempio, come sufficientemente simili) può essere interpretato come segnali per classificare la recensione dell'utente o una parte di essa come correlata a un'entità. Le categorie di interesse possono presentarsi in varie forme, come le categorie di interesse previsto e le categorie di interesse osservato. In varie implementazioni, un motore di categoria può mantenere un indice di categorie che può essere utilizzato dal motore di classificazione per classificare le recensioni degli utenti e/o parti di esse.

Se sei un fan dei giochi online, il brevetto fornisce diversi esempi incentrati su quelli per descrivere come funziona il processo alla base del brevetto:

Le categorie di interessi osservati, al contrario, possono essere determinate, ad esempio, dal motore di categoria, in base ai modelli osservati nell'attività dell'utente, come tra una pluralità (o un corpus) di query dell'utente. Ad esempio, e continuando con l'esempio del mercato online delle app, più utenti possono cercare app utilizzando termini o frasi uguali o simili. Se un numero sufficiente di utenti invia query contenenti una particolare parola o frase (o variazioni simili di essa), il motore di categoria può ritenere che tali parole o frasi costituiscano una categoria di interesse osservato e può aggiornare l'indice di conseguenza. Pertanto, se un numero sufficiente di utenti cerca in un mercato online "giochi di ruolo online multiplayer di massa" o "MMORPG", può essere stabilita una categoria MMORPG.

Vengono descritti anche i processi che comportano l'estrazione di testo dalle recensioni e includono elementi come i confronti tra diverse entità (come "Il prodotto X è migliore del prodotto Y.")

Il brevetto dedica molta attenzione al modo in cui informazioni e parole e frasi specifiche possono essere estratte dalle recensioni ed essere reattivo alle domande, ad esempio se ci fossero molte domande su "fotocamere che hanno grandi capacità di zoom ottico", le informazioni potrebbero essere estratto che ha risposto a quella query per una particolare fotocamera. E questo tipo di informazioni potrebbero essere prese dalle recensioni degli utenti sulle fotocamere.

Ci viene fornito un suggerimento sulle implicazioni di tali estrazioni:

Il motore grafico può eseguire varie azioni con questi attributi e/o punteggi di entità appena associati. Ad esempio, in alcune implementazioni, il motore grafico può interfacciarsi con un motore di ricerca (non rappresentato) e può indicizzare una o più entità in base a uno o più segmenti descrittivi di testo associati a quelle una o più entità, ad esempio tramite testo descrittivo motore associativo.

Utilizzo delle recensioni per conoscere gli attributi delle entità

È interessante notare che Google può utilizzare contenuti generati dagli utenti come recensioni di prodotti per conoscere tali prodotti, i produttori di tali prodotti e i distributori dei prodotti.

Abbiamo visto che Google ha mostrato interesse per le recensioni di prodotti, attività commerciali e luoghi perché gli utenti hanno cercato queste cose. Abbiamo anche visto Google parlare di come potrebbe utilizzare le recensioni per conoscere le opinioni relative alle entità. Questo brevetto porta quell'interesse un ulteriore passo avanti, oltre a rendere disponibili le recensioni ai ricercatori o a sottolineare frasi piene di sentimenti. Cerca di conoscere le cose che vengono esaminate in modo da poter abbinare interessi specifici con informazioni che rispondono a quelle.

Il brevetto ci dice dove possono essere trovate le recensioni online, come il testo di quelle recensioni può essere classificato ed estratto, come l'interesse dalle query del ricercatore può essere crowdsourcing per capire cosa quei ricercatori potrebbero essere interessati a imparare e che un motore di ricerca potrebbe mostrare ai ricercatori informazioni che rispondono a tali interessi su attributi di entità specifici.

Forse le recensioni sono un buon posto per apprendere informazioni sugli attributi delle entità che tali entità non condividono da sole. Cosa ne pensi?