Warum die Sprachsuche im Jahr 2019 wichtig sein wird

Die Sprachsuche ermöglicht es Benutzern, mit einem Sprachbefehl zu suchen, anstatt sie einzugeben. Um dies zu erreichen, nutzt es die Spracherkennungstechnologie, um die Suchanfragen zu verstehen.

Die Popularität der Sprachsuche steigt aufgrund der Verbreitung von Handys und anderen mit dem Internet verbundenen Geräten wie Amazon Echo und Google Home und ihrer Benutzerfreundlichkeit im Vergleich zur Eingabe von Suchanfragen.

Wir verwenden die Sprachsuche hauptsächlich durch die Interaktion mit Assistenten wie Amazon Alexa, Siri, Microsoft Cortana und Google Assistant.

Beispiele für die Verwendung der Sprachsuche

Die Sprachsuche kann für verschiedene Zwecke genutzt werden:

  • Abfragen von Informationen in Suchmaschinen
  • Suchen von Fotos oder Audio
  • Programme starten
  • Auswahl an Optionen

Die Sprachsuche wird auch häufig bei ortsabhängiger Suche eingesetzt. Dies hat beispielsweise zu einem starken Anstieg der Anzahl der Suchanfragen “in meiner Nähe” geführt, wie die Statistiken von Google Trends zeigen:

Warum steigt die Nutzung der Sprachsuche?

Viele von uns erinnern sich wahrscheinlich an die ersten Versuche, digitale Assistenten um das Jahr 2011 herum einzusetzen, als die Abfrage komplexerer Fragen dazu führte, dass wir unsere Versuche, Informationen von Assistenten zu extrahieren, aufgrund ihrer Unfähigkeit, unsere Fragen richtig zu verstehen und zu interpretieren, schnell aufgaben.

Spracherkennungstechnologien haben sich seither erheblich verbessert, was auf Fortschritte beim Tiefenlernen und die Verfügbarkeit größerer Datenmengen zurückzuführen ist, auf denen KI-Modelle trainiert werden.

Der Anstieg der Genauigkeit von Spracherkennungsprogrammen ist seit 2013 in der Tat steil:

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Quelle: Recode

Die maschinelle lernbasierte Spracherkennung von Google erreichte damit bereits im Mai 2017 eine Wortgenauigkeitsrate von 95% für die englische Sprache, die auf dem Niveau der menschlichen Genauigkeit liegt. Eine ähnliche Genauigkeit wurde von Qualcom mit Modellen auf dem Gerät erreicht, die rekurrente und convolutional Netze verwenden.

Es wird erwartet, dass die Genauigkeit der Spracherkennung weiterhin eine entscheidende Rolle bei der Einführung der Sprachsuche spielen wird, mit zunehmender Genauigkeit, die mehr Benutzer zur regelmäßigen Nutzung der Sprachsuche verleitet. Nachdem die Systeme eine Genauigkeit von 99% erreicht haben, wird die Bedeutung einer weiteren Erhöhung der Genauigkeit wahrscheinlich allmählich abnehmen.

Ask Jeeves hatte die richtige Idee – einfach zu früh

Der zweite wichtige Faktor, der die Akzeptanz der Sprachsuche bei Suchmaschinenanfragen beeinflusst, ist die Fähigkeit der Suchmaschinen, zu verstehen, wonach wir suchen, oder das sogenannte Natural Language Understanding (NLU). Beachten Sie, dass dies ein separates Problem von der Spracherkennung ist, die sich nur mit der Fähigkeit befasst, unsere gesprochene Sprache richtig in Text umzuwandeln.

Das Verständnis natürlicher Sprache hat eine lange Geschichte, mit ersten Versuchen am MIT in den 1960er Jahren.

Im Zusammenhang mit der modernen Nutzung in Suchmaschinen war ein interessanter Versuch der einer inzwischen weitgehend vergessenen Suchmaschine Ask Jeeves, die 1997 gestartet wurde. Die ursprüngliche Idee von Ask Jeeves war es, den Benutzern zu ermöglichen, Antworten auf Fragen zu erhalten, die in der alltäglichen, natürlichen Sprache sowie durch die traditionelle Suche nach Schlüsselwörtern gestellt werden. Die Idee war richtig und wurde in den letzten Jahren bestätigt, da Suchmaschinen für immer mehr Anfragen zunehmend den gleichen Ansatz verfolgen.

Der Mangel an exzellenten NLU-Modellen, Berechnungskomplexität und entsprechender Infrastruktur war jedoch für die Zeit der 90er Jahre wahrscheinlich zu groß und könnte einer der Gründe dafür sein, dass Ask Jeeves im Suchmaschinenbereich nicht erfolgreich war.

Bis 2011 drehten sich die meisten Suchmaschinen-Algorithmen um Keywords, wobei NLU keine herausragende Rolle spielte.

Dies änderte sich, als Microsoft im März 2011 neue natürliche Sprachfunktionen für das Produkt Bing Shopping einführte. Mit aktualisiertem Bing konnten Sie Konversationsphrasen wie “Air Jordans under $100” oder “Hudson Jeans under $200” eingeben und erhalten verbesserte Suchergebnisse von Bing.

Hummingbird Update

Die Fähigkeit von Suchmaschinen, unsere Fragen zu verstehen, hat sich in den letzten Jahren deutlich verbessert, wobei das Verständnis der natürlichen Sprache zu einem zentralen Bestandteil der Suchmaschinenalgorithmen geworden ist. Eine der wichtigsten Änderungen im Google-Suchmaschinenalgorithmus war das sogenannte Hummingbird Update. Die wichtigste Änderung war die verstärkte Fokussierung auf die semantische Suche, d.h. natürliche Sprachabfragen, unter Berücksichtigung von Kontext und Bedeutung über einzelne Keywords.

Allerdings sind sie noch lange nicht perfekt und viele Benutzer geben nach wiederholten fehlgeschlagenen Versuchen, den Assistenten dazu zu bringen, ihre Fragen und Absichten zu verstehen, die Verwendung der Sprachsuche auf.

Fortschritte in diesem Bereich werden entscheidend sein, wenn die Technologieunternehmen eine breitere Akzeptanz der Sprachsuche erreichen wollen.

Begrenzte Natur des Sprachsuchformats – Herausforderung für Suchmaschinen

Selbst bei perfekter Konvertierung unserer Rede in Text und korrektem Verständnis unserer Fragen würde die Sprachsuche immer noch unter einer Einschränkung leiden, die inhärenter und Teil des Anwendungsformats ist.

Per Definition antwortet die Sprachsuche mit gesprochenem Text, der die Antwort einschränkt. Bei der Suche nach bestimmten Fakten, wie z.B. dem Geburtsdatum einer bestimmten Person, ist dies nicht von einschränkender Natur. Wenn unsere Einnahmen jedoch explorativer Natur sind, z.B. bei der Suche nach dem besten Übersetzungsbüro, das eingestellt werden kann, kann die Sprachsuche es schwer machen, unser Ziel zu erreichen.

Die Verbesserung der Bereitstellung von Sprachsuchergebnissen wird in den kommenden Jahren eine der größten Herausforderungen für die Suchmaschinen für bestimmte Kategorien von Suchanfragen sein.

 

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