数字助理和机器学习
通过观察数字助理如何进行语音搜索工作（），我们可以看到机器学习在自然语言处理方面取得了多大的进展以及它还有多远的路要走（机器人，它们就像我们一样！）。如果语音搜索在 SEO 议程上，我们还可以了解我们需要跟踪的查询类型。
例如，当我们询问 Google 助理“100 美元最好的耳 电报数据 机是什么”时，它会问“[100 美元最好的耳机]”。我们接着问“无线怎么样”，他找到了[100 美元以下最好的无线耳机] 。然后我们想起我们在加拿大，所以我们接着说，“我的意思是 100 加元”，然后他搜索了[100 加元的最佳无线耳机].
我们可以从这次成功的私密会谈中学到两件事：我们的 Google 助理不仅能够从大多数全句问题中生成全句问题，而且还能够准确地将相关问题串联在一起。即使我们完全忘记了主题，Google Assistant 仍然知道我们在谈论什么。
当然，我们也不会拒绝指出失误。在这个 今天早上还将公布： 司法部关于定罪和量刑的最新统计数据 ：“如何烘烤 Bundt 蛋糕”、“需要什么样的烤盘”以及“它们的价格是多少”，Google Assistant 对最后一个问题的原始提问是[Bundt 蛋糕多少钱]。
在我们赞扬完我们的助手能够在整个询问过程 比特币数据库美国 中保持单一主题之后，我们需要能够改变话题。但这不可能发生。它将“它们”与我们最初的 Bundt 蛋糕主题联系起来，而不是最近提到的名词（Bundt 蛋糕盘）。
在另一条关于烘焙 Bundt 蛋糕的重要问题中，“需要多长时间”产生了查询[烘焙一个 Bundt 蛋糕需要多长时间]，而“需要多长时间”产生了[烘焙一个 Bundt 蛋糕需要多长时间]。