機械学習によって推進される1つの特別な進歩は、コンピュータが自然言語を理解する能力であり、Googleはスマートリプライでこれらの改善を示している。その研究部門は他のアプリケーションを検討しており、今日、2つの興味深いデモを公開しています。

昨年、Googleは言語の階層的なベクトルモデルを使用して、Smart Replyの使用可能な提案の割合を増やすことができました。

Google、自然語の理解が向上し、書籍との会話やSemantrisゲームが可能性に

自然言語の理解は、実際の言語使用の例に基づき、単語間の関係についてアルゴリズムが学習することを可能にする単語ベクトルの開発で、ここ数年で大幅に進化してきた。これらのベクトルモデルは、アイデアや言語の等価性、類似性または関連性に基づいて、意味的に類似したフレーズを近くの点にマッピングします。

これらの改善は、Googleが「書籍との会話」でデモしているため、新しい検索エクスペリエンスを促進することができます。ユーザーは質問をしたり、声明を出すことができます。 Googleの考えは、これらの回答が「あなたが読んでいるかどうかを判断するのに役立つ」回答であることです。

質問をする（または発言する）と、ツールは書籍10万冊以上のすべての文を検索して、文章レベルでの論的意味に基づいて入力に回答できるものを探します。

Smart Replyとそのパラグラフレベルの分析と比較して、この実験では、分析された100,000件の書籍の文章のみが表示されます。このように、回答は文脈から外れるかもしれないが、Googleは「予想外の作者とタイトル」を見つけることができると主張しています。

一方、Semantrisはテトリスのような形式を使って技術をデモする楽しい語彙関連のゲームです。プレイヤーは単語やフレーズを入力し、ゲーム上の単語と画面上の単語の順位を比較し、どれくらい反応したかを評価し、ゲームの一環としてそれを取り除きます。

他の実用的なアプリには、分類、意味的類似性、意味クラスタリング、ホワイトリストアプリ）、意味検索などがあります。 Googleは、これらのデモを共有することによって、最新の機械学習の進歩の斬新な使い方をひらめくことを期待しています。