Почему-то каждый раз, когда появляется новая поисковая система, мы слышим новый лозунг, который предсказывает будущее. Hakia надеялся нарушить правила в качестве первой поисковой системы, основанной на онтологической семантике и обработке естественного языка (NLP), но проиграл войну, когда Powerset, его основной сильный конкурент, продал Microsoft.
Мало кто знает, что все поисковые системы используют NLP с 50-х годов , и все компьютерные программы, которые имеют дело с языком, используют NLP (включая вашу проверку орфографии), поэтому хвастовство о том, что поисковая система на основе NLP — это не то, что мне нужно ». буду советовать новым поисковикам делать.
И hakia, и Powerset называли себя семантическими поисковыми системами. Это изменилось, и вместо этого делают более широкие и реалистичные заявления. НЛП не является синонимом семантического поиска — семантический поиск является лишь частью технологии — и мы все еще очень далеки от того, чтобы иметь настоящую семантическую поисковую систему, хотя многие движутся в правильном направлении.
Это введение о НЛП и семантическом поиске представляет новую поисковую систему, которая имеет четко определенную точку: Jinni , новая поисковая система для видео, называемая «первым механизмом вкуса», утверждает среди своих алгоритмов технологию семантического поиска и персональные рекомендации, основанные на по обработке естественного языка и профилированию вкуса. Мы должны с самого начала понять, что такие заявления без доступа к алгоритмам не могут быть поддержаны любым журналистом. Что касается поисковых систем, заявляющих о своих претензиях, любые новые инновации должны извлекать выгоду из чего-либо, и идея семантического поиска достаточно туманная, чтобы допускать такие PR-настройки.
Однако более интересным в Jinni является их видение будущего, в котором поисковая система становится персональной, а результаты предоставляются на основе персональных рекомендаций. Эти рекомендации стали возможными благодаря ядру движка — « Геному кино» (создан профессионалами кино), который содержит несколько тысяч «генов», назначенных каждому названию для описания сюжета, настроения, стиля, обстановки, саундтрека и многого другого — богатая альтернатива обычный жанровый язык. С точки зрения SEO, Movie Genome — это шаг вперед: благодаря маркировке элементов страницы и видеоконтента, чтобы быть более точно идентифицированными и видимыми для поисковых систем, Джинни фактически предлагает усовершенствование существующих в настоящее время алгоритмов.
Еще одним интересным аспектом Jinni является «пульс» — функция, которая показывает прямые трансляции действий и мнений пользователей. Постоянный мониторинг социальных сетей, таких как Twitter, Facebook и личные блоги, также является частью «пульса», поскольку Джинни хочет участвовать в разговоре, фактически не становясь самой социальной сетью.
Пример «профилирования вкуса» — наверное, самая важная особенность Джинни.
И последнее, но не менее важное: персональные рекомендации действительно являются личными. Не существует «людей, которым это нравится, также нравится…», как вы найдете в Amazon, Netflix и других подобных сетях. Модель Джинни уникальна. Благодаря интеграции с Netflix, Hulu и другими ведущими поставщиками контента, Jinni стремится стать персонализированной отправной точкой для выбора того, что смотреть дальше, и, согласно CNET , «Jinni — это лучший механизм рекомендации фильмов в Интернете. Период. Я склонен согласиться. Каково твое мнение?