要約
エンドユーザーに結果を提供するために検索エンジンで質問応答 (QA) が使用されることが増えていますが、現在、検索機能に QA テクノロジーを使用している Web サイトはほとんどありません。
Web サイト検索担当者にとっての QA テクノロジーの可能性を説明するために、ナレッジ グラフ上の QA とフリー テキスト上の QA を組み合わせた Web 検索を示します。通常、それぞれは個別に取り組みます。
また、Web サイト検索における両方のアプローチのさまざまな利点と欠点についても説明します。
ここでは、ウィキメディア財団がホストする Web サイト (つまり、ウィキペディアとウィキデータ) で作成されたケーススタディを使用します。
検索エンジン (Google、Bing など) とは異なり、データは統合的にインデックス付けされます。つまり、サブセットのみにインデックス付けされるのではなく、排他的にインデックス付けされます。つまり、対応する Web サイトで利用可能なデータのみにインデックス付けされます。
要約(オリジナル)
Question Answering (QA) is increasingly used by search engines to provide results to their end-users, yet very few websites currently use QA technologies for their search functionality. To illustrate the potential of QA technologies for the website search practitioner, we demonstrate web searches that combine QA over knowledge graphs and QA over free text — each being usually tackled separately. We also discuss the different benefits and drawbacks of both approaches for web site searches. We use the case studies made of websites hosted by the Wikimedia Foundation (namely Wikipedia and Wikidata). Differently from a search engine (e.g. Google, Bing, etc), the data are indexed integrally, i.e. we do not index only a subset, and they are indexed exclusively, i.e. we index only data available on the corresponding website.
arxiv情報
| 著者 | Kunpeng Guo,Clement Defretiere,Dennis Diefenbach,Christophe Gravier,Antoine Gourru |
| 発行日 | 2024-01-17 12:31:45+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
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