您想要旋转式还是滚筒式割草机

[rakibhasan]

为了更好地理解这一点，让我们研究一下潜在的搜索“对话”。
比如说购买一台新的割草机，对话可能会像这样：
500 英镑以下最好的旋转式割草机是什么？
[语音助手] Lawn Mower Hut 表示有六种选择 [读出选择]

最初，语音很难理解如何转到下一个合乎逻辑的问题，例如：

[语音助手] 您的草坪是完全 工程师数据库 平坦的吗？ [我]不。[语音助手]好的，我可以推荐旋转式割草机吗？如果是这样，那么您有两个选择，McCulloch M46-125WR 或 BMC Lawn Racer。


在这种情况下，我们的语音助手将所有信息连接起来，并询问下一个相关问题，以自然的方式帮助缩小搜索范围。

自然语言处理
然而，要做到这一点，就需要提高计算机处理能力，我们正在努力解决这一挑战，以提供更高水平的语音搜索。


要解决这个难题，需要使用所谓的深度神经网络（DNN），即相互连接的处理单元层，旨在模仿大脑中的神经网络。

DNN 可以处理语音、图像、单词序列甚至位置等所有内容，然后将它们分类。

它依靠大量数据的输入来学习如何最好地存储这些数据。随着语音应用的加速，这些数据量将呈指数级增长。

这意味着语音助手可以像精明的店员一样与我们交谈，从而进一步消除了未来到店访问的需要，并实现了更加简化的研究流程。

在这个世界上，我们开始对我们应该瞄准的“关键词”有非常不同的看法，更深刻、更精确的短语赢得了眼球之战。

因此，长尾效应继续快速提升，随着创建真正具体内容的回报增加，数据驱动的内容策略确实成为营销计划的核心。