Comprendre la recherche en langage naturel

Le géant des moteurs de recherche Google et ses adeptes Bing et d'autres se concentrent sur l'adaptation des recherches d'informations en ligne à la façon dont les gens pensent et parlent.

Ce type de recherche est connu sous le nom de "recherche en langage naturel".

Cette décision s'écarte de la manière de mener des recherches sur le Web qui a dominé depuis l'apparition des moteurs de recherche dans les années 90 et constitue une tentative de rendre les recherches plus rapides et plus précises en comprenant l'intention du chercheur et en traitant des problèmes plus complexes et combinés. requêtes.

La recherche en langage naturel est également au centre d'un certain nombre d'avancées technologiques, notamment la recherche vocale, les assistants numériques et les hubs intelligents pour la maison. Alors, qu'est-ce que c'est exactement, et cela affectera-t-il ou changera-t-il la façon dont nous recherchons des informations en ligne ?

Qu'est-ce que la recherche en langage naturel ?

La recherche en langage naturel est une recherche effectuée dans le langage courant, en formulant les questions de la manière dont vous les poseriez si vous parliez à une personne réelle. Il s'agit de requêtes saisies dans un moteur de recherche, prononcées lors d'une recherche vocale ou d'une question adressée à un « assistant numérique » comme Siri ou Cortana.

Cela diffère de la recherche par mots-clés, la méthode par défaut de la plupart des gens habitués à utiliser les moteurs de recherche Web. La recherche basée sur des mots clés tente de décomposer une requête en mots les plus importants, en se débarrassant des mots de liaison non essentiels comme « et », « comment », « le », etc.

Supposons que vous vouliez savoir combien de temps durait le Golden Gate Bridge, trouver cette information via une requête de recherche basée sur des mots-clés pourrait ressembler à "Longueur du Golden Gate Bridge". Cependant, pour une recherche utilisant un langage plus naturel, vous devez taper votre requête "Combien de temps dure le Golden Gate Bridge ?"

La recherche en langage naturel existe depuis qu'Internet en est à ses balbutiements, vous vous souvenez de Ask Jeeves ? C'est le moteur de recherche des années 90 qui demandait aux utilisateurs de formuler des requêtes sous forme de questions. Cependant, Ask Jeeves aurait pu être considéré comme en avance sur son temps car les recherches basées sur des mots clés étaient la norme à cette époque, Jeeves a été dépassé par les moteurs basés sur des mots clés plus puissants tels que Google.

Malgré la disparition d'Ask Jeeves, il y a une résurgence des tendances de recherche vers les recherches en langage naturel. Cela est dû à de nombreux développements dans la technologie et la recherche qui se rejoignent.

La tendance au retour au langage naturel

Premièrement, les moteurs de recherche et Google en particulier ont amélioré de plus en plus les capacités de recherche au fil des ans, au point que les gens s'attendent à trouver immédiatement ce qu'ils recherchent.

Il y a moins de patience pour saisir différentes combinaisons de mots-clés ; les gens effectuent une recherche sur leur téléphone portable , lorsqu'ils sont en déplacement, et ils veulent poser une question, obtenir une réponse et continuer. Les moteurs de recherche ont déployé beaucoup d'efforts pour répondre à cette attente, de sorte que les gens seront satisfaits du service fourni et ne ressentiront aucune frustration.
Deuxièmement, la technologie des moteurs de recherche s'est régulièrement améliorée à un niveau où les utilisateurs ont la capacité de leur apprendre à comprendre des requêtes longues et plus complexes qui comportent différents éléments qui se modifient et ne peuvent pas fonctionner de manière indépendante.

Google accueille désormais les "questions complexes" et son moteur de recherche comprend désormais les superlatifs (le plus grand, le plus haut) et les "éléments ordonnés", comme des listes des bâtiments les plus hauts d'une ville donnée, par ordre de hauteur.

Google a également la capacité d'interpréter des requêtes complexes en plusieurs parties et des dates spécifiques dans les requêtes, par exemple "Qui était le président américain lorsque le Titanic a coulé ?"

Une capture d'écran de cette requête de recherche montre que le Knowledge Graph de Google donne la réponse "William Howard Taft" avec une photo de l'ancien président.

Prenez note que Google n'essaie pas seulement de donner la bonne réponse, mais affiche en haut de l'écran dans le Knowledge Graph, cela élimine le besoin de cliquer sur un autre site pour trouver la réponse.
Le troisième élément qui contribue au développement de la recherche en langage naturel est l'émergence de la recherche vocale et des assistants numériques. Alexa d'Amazon, Siri d'Apple, Cortana de Microsoft et Google Now sont tous des assistants IA de plus en plus adoptés et, par conséquent, leurs capacités d'activation vocale sont de plus en plus intégrées à tous les types de technologies.

Cette technologie a peut-être été maladroite au début, mais comme avec Google, elle s'améliore régulièrement et cela amène les gens à s'habituer à parler à haute voix des requêtes et des commandes en langage naturel et à attendre en retour une réponse précise.

Il n'y a pas que Google

En tant que moteur de recherche le plus populaire au monde, il n'est pas surprenant que Google soit en tête du peloton en termes d'avancées dans la recherche en langage naturel. Cependant, d'autres moteurs de recherche ont emboîté le pas.

En 2014, Microsoft a mis à jour la recherche intelligente Bing, ce qui a permis d'améliorer l'analyse des requêtes effectuées en langage naturel. Bing a ensuite développé cela avec l'introduction de la fonctionnalité "continuer la conversation" après qu'une question a été posée dans la recherche. Cela vous permet de poser une question de suivi basée sur le contexte de la précédente, et Bing comprendra ce que vous voulez dire.

Voici une capture d'écran du meilleur résultat de recherche Bing pour la requête "Qui est le Premier ministre du Royaume-Uni ?" avec la réponse "Theresa May" affichée avec les réponses instantanées de Bing.

Les moteurs de recherche plus récents se fixent également pour objectif d'avoir une capacité de recherche en langage naturel. Le moteur de recherche Plonked, axé sur les entreprises et lancé il y a près d'un an, vise à fournir aux utilisateurs une interface en langage naturel qui suit le niveau de recherche offert par Google et tous les autres principaux moteurs de recherche.

Quelle est la prochaine étape pour la recherche en langage naturel ?

Outre le passage à la recherche en langage naturel dans les moteurs de recherche traditionnels, des développements plus importants sont en cours dans le domaine des « assistants numériques », qui est étroitement lié à la recherche vocale, car les assistants numériques traitent les requêtes de recherche ainsi qu'une myriade d'autres tâches. Siri, Alexa, Cortana et d'autres constituent tous une menace pour la domination de Google en matière de recherche, et les rumeurs abondent sur le projet de Google de développer son propre assistant à commande vocale pour affronter Echo d'Amazon dans l'espace de la maison intelligente.

Les moteurs de recherche se tournent de plus en plus vers la recherche en langage naturel pour mieux comprendre les désirs et les objectifs des chercheurs en ligne, mais le langage naturel est un élément essentiel dans les développements les plus importants qui se produisent dans le domaine technologique.