Мнение: Вольфрам Альфа: Как это работает?

Доктор Пит Моррис является экспертом в области разработки программного обеспечения, компьютерной лингвистики и статистики. Здесь он объясняет, как работает Wolfram Alpha.

Как было много разговоров связывание Wolfram Alpha с Google В последнее время давайте начнем эту гипотезу «как это работает» с простого сравнения.

В некотором смысле вы можете думать о Wolfram Alpha как о «супер» версии Google Calculator.

Итак, теперь давайте введем тот же запрос в Wolfram Alpha.

Вы также заметите, что Wolfram Alpha «округлилась» и предположила, что мы не слишком озабочены отсутствующим дюймом!

Как и Google, Вольфрам Альфа провел своего рода поиск, чтобы выяснить, что общего между «морской милей» и «цепью»; и обнаружено, что они являются единицами измерения (вероятное ключевое слово здесь - «миля»).

Затем Вольфрам Альфа провел некоторый синтаксический и семантический анализ предложения в целом и пришел к выводу, что нам хотелось бы узнать одно (раз восемь) преобразованное в другое. Помимо предоставления нам дополнительных полезных данных, Google сделал более или менее то же самое.

Теперь давайте возьмем другой пример.

Если мы войдем; «расстояние между urbana и champaign» (здесь специально пропущен собственный регистр - никаких подсказок не дано и не оценено), мы обнаруживаем, что калькулятор Google не может помочь.

Google, и, как вы можете ожидать, дает нам кучу результатов, извлеченных из веб-текста. Первый результат, который я получил, когда фактически сделал это, был взят из WikiAnswers, где кто-то спросил: «Каково расстояние в пути между Чикаго, Иллинойс и Шампейном, Урбана, Иллинойс?» - это не то, что нас интересует. Результат: нет немедленного очевидного и удовлетворительного ответа в поиске Google по этому запросу.

Хорошо, теперь давайте попробуем Wolfram Alpha.

Из результатов видно, что Вольфрам Альфа предположил, что, может быть, потому что они довольно близко друг к другу, мы спрашиваем о пригороде Иллинойса (которым я был). И, учитывая высокую вероятность, с небольшим семантическим анализом, он предположил, что мы хотели бы знать расстояние между этими двумя местами (что я и сделал); и вы можете увидеть результат.

Итак, как Wolfram Alpha сделал это?

Вот где нам нужно вернуться к неопределенному термину, который я использовал ранее - поиск.

Google, насколько нам известно, получает свои данные из открытого домена, то есть из того, что находится в общедоступной сети.

С другой стороны, Wolfram Alpha получает данные из «Deep Web» , Это источники данных, которые либо требуют подписку, либо, по крайней мере, какую-то точку входа (возможно, учетную запись). Проще говоря, некоторые являются бесплатными, а некоторые - платными (угадайте, что является более надежным, структурированным и надежным).

Учитывая наш последний запрос, вот неполный список источников данных, которые могли быть использованы / проанализированы, чтобы ответить на наш запрос «расстояние между урбаной и шампанским».

Wolfram Alpha использует источники данных для определения связей (отношения, вероятно, более точное слово) между поисковыми терминами и, что более важно, как вероятные важные термины (могут) связаны друг с другом.

Слова, используемые в запросе, могут дать Wolfram Alpha (больше в Wolfram Alpha, чем в Google, скажем,) несколько полезных подсказок - например, предлог «между», безусловно, более интересен, чем глагол «вождение»; и это часть Alpha-движка Wolfram, где я подозреваю Mathematica ( язык, на котором написана вся платформа ) действительно зарабатывает свою кукурузу (почему и почему находятся за пределами предоставленного здесь пространства).

Теперь к сути: о том, как все это работает (Google / Wolfram Alpha) в деталях - ну, мы действительно не знаем (секреты и все). Тем не менее, я подозреваю, что в Wolfram Alpha работает довольно умная онтологическая база данных. Действительно, тот, который будет учиться и развиваться по мере того, как в него будет поступать больше данных, и, учитывая, что у него есть правильные правила, чтобы связать все это.

Итак, вы идете - не совсем детальный взгляд на Wolfram Alpha и то, что вы можете с ним сделать, но, надеюсь, кое-что, по крайней мере, каким-то образом покажет, что Wolfram Alpha не то, что мы обычно называем «поисковой системой» , В следующий раз я приведу вам подробный пример того, как Wolfram Alpha может собрать действительно полезную статистику.

Кстати, я расскажу вам, почему я использовал эти два пригорода (Урбана и Шампейн). Один из них - это то, где HAL (вы знаете, 2001 и все такое) был активирован, а другой - то, где Wolfram Alpha сделала то же самое.

Доктор Пит Моррис изучал программную инженерию, компьютерную лингвистику и статистику в Оксфордском университете. В настоящее время он является научным сотрудником факультета экспериментальной психологии и преподавателем статистики в колледже Св. Хильды.