Yahoo! NLP-Fortschritte
Verbesserung der Suche bei Yahoo mit fortschrittlichen NLP-Lösungen
Inea kooperierte mit Yahoo, um KI-gesteuerte Fortschritte zu schaffen, die die Suchrelevanz und Benutzerzufriedenheit verbesserten.
Einführung
Bei inea konzentrieren wir uns darauf, komplexe Datenherausforderungen mit innovativen KI-Lösungen zu lösen. In Zusammenarbeit mit Yahoo haben wir modernste Natural Language Processing (NLP)-Technologien eingeführt, die die Suchfunktionen revolutionierten und eine verbesserte Abfragerelevanz sowie ein besseres Benutzererlebnis lieferten.
Herausforderungen
Yahoos Suchplattform bedient Millionen von Nutzern weltweit und verarbeitet enorme Datenmengen in mehreren Sprachen. Zu den Herausforderungen gehörten:
Mehrdeutigkeit
Interpretation unvollständiger oder unklarer Suchanfragen von Millionen von Nutzern.
Mehrsprachige Daten
Verstehen von Anfragen in verschiedenen Sprachen bei gleichzeitiger Beibehaltung der Genauigkeit.
Skalierbarkeit
Yahoos ältere Systeme konnten die enorme Menge an Werbedaten nicht effizient verarbeiten.
Lösung
Inea entwickelte und implementierte ein fortschrittliches Named Entity Recognition (NER)-System, das speziell auf die Bedürfnisse von Yahoo zugeschnitten war. Dieses unüberwachte Lernmodell nutzte Yahoos umfangreiche Suchprotokolldaten, um das Verständnis und die Relevanz von Anfragen zu verbessern.
Wichtige Innovationen:
Unüberwachtes Lernen
Ermöglichte die Anpassungsfähigkeit über Sprachen hinweg, ohne dass gekennzeichnete Daten erforderlich waren, wodurch Yahoo vielfältige Anfragen von globalen Nutzern bearbeiten konnte.
Verbesserte Sucharchitektur
Nahtlose Integration mit Yahoos Systemen, um minimale Störungen während der Bereitstellung zu gewährleisten und gleichzeitig maximale Leistungssteigerungen zu erzielen.
Datengesteuerte Optimierung
Nutzung von Petabytes anonymisierter Daten zur kontinuierlichen Verfeinerung von Algorithmen, wodurch die Genauigkeit mit jeder Anfrage verbessert wurde.
Wirkungskennzahlen
15%
Steigerung der Suchrelevanz
80%
Der mehrdeutigen Suchen optimiert
30%
Reduzierung manueller Eingriffe
Zusätzliche Ergebnisse:
- Verbesserte Nutzerinteraktion durch genauere und intuitivere Suchergebnisse
- Optimierte Abfrageinterpretation für über 80% der mehrdeutigen Suchen
- Reduzierter manueller Eingriff bei der Abfragebearbeitung, was ein kosteneffizientes Skalieren ermöglicht
Technische Highlights
Die Lösung von Inea demonstrierte die Leistungsfähigkeit von KI bei der Anwendung auf Großsysteme wie die Suchplattform von Yahoo:
Skalierbarkeit
Bearbeitung von Millionen täglicher Anfragen mit konstanter Genauigkeit, wobei die Leistung auch in Spitzenzeiten aufrechterhalten wurde.
Mehrsprachige Anpassung
Unterstützung von Yahoos globaler Nutzerbasis durch effektive Verarbeitung verschiedener Sprachen mit hoher Genauigkeit.
Nahtlose Integration
Verbesserung der bestehenden Suchinfrastruktur von Yahoo mit minimalen betrieblichen Auswirkungen und Erhaltung der Systemstabilität.
Echtzeit-Verarbeitung
Lieferung einer nahezu sofortigen Abfrageanalyse, wobei die schnellen Reaktionszeiten, die Yahoo-Nutzer erwarten, beibehalten wurden.
Kundenmeinung
inea ist ein äußerst kompetenter und zuverlässiger Partner, der unser Forschungsteam bei Yahoo Labs in Santiago bereits in mehreren Projekten begleitet hat. Das Unternehmen verfolgte konsequent einen strukturierten und analytischen Ansatz, unterstützt durch fundiertes technisches Know-how, was zu hervorragenden Projektergebnissen führte. Der kooperative Arbeitsstil, die Professionalität und die Fähigkeit, auch unter Druck zu liefern, haben inea einen hervorragenden Ruf bei unserem Team und unseren Stakeholdern eingebracht.
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