旁观者

     摘要: 这里有三个答案。

一个是，针对微软整个互联网体系的广告主的。简单地说，就是利用Powerset的语义技术加强Contextual Advertising(粗糙的翻译就是：上下文广告)，提高微软互联网体系中的广告转化率。众所周知，Google拥有地球上最强的关联广告引擎，非 Yahoo!所能望其项背，并与之合作。不光是微软Live Search需要高转化率的Contextual Advertising，MSN、Live等都需要有这个武器，才能在未来的广告世界中勉强站住脚。想想看，Google最近的Google Trends流量分析、Ad Planner、雅虎谷歌广告合作等一系列大的小的布局，用不了几年工夫，估计就赢者通吃整个生物链了。

另一个是，针对搜索用户的。即Powerset的语义搜索是Google关键词搜索进化的下一步，理应提供给用户更高的用户搜索体验。这里，Powerset往往强调的是，它们能够更精准地体会用户搜索的意图，给出更符合用户需求的搜索结果。

这里容易被质疑的是，统计表明，目前搜  阅读全文

     摘要: 书接上回《自然语言处理能够把全网内容组织到什么程度？》。
百度新闻和google新闻都是不错的新闻聚合，内容组织得不错。
他们的区别有几点：
1：是否提供新闻摘要？
2：是否可定制？
3：是否可根据用户习惯推荐资讯？
通过以上比较，我们可以看到：
1：论技术，google胜过百度；
2：论产品整合程度，google胜过百度；
3：论个性化定制和“更了解人”，google胜过百度；
4：论“更了解中国人想看什么”，百度胜过google。

那么我们的自然语言处理如何帮助人们阅读资讯呢？
显然，新闻聚合模式，暂时无人能出google新闻之右。
那我们只能攻击他们的弱点，也就是在资讯中搜索的结果了。  阅读全文

     摘要: 发现数位之墙竟然在半年前曾经这么说过，呵呵，很像我们最开始谈起的概念，只不过不再是搜索引擎人员来做“搜罗”，而是机器自动生成的，从而发现所有热点，并进一步精耕细作为一个一个有趣的话题，继而串连起来形成专题。百度新闻、Google新闻的原理也就是这样。只不过，新闻的自然语言处理还是相对简单的，毕竟文字规整，内容聚焦性强，发散性弱。网民零散的语言则更发散，更无厘头，文字风格更迥异，所以对自然语言处理提出了更高的要求。  阅读全文

     摘要: 现在脱胎换骨的Jookster，主要是从主流的web2.0站点，如myspace、Youtube等站点抓取UGC内容，定位到人/ID，而不仅仅像以前的Jookster一样做内容搜索或者bookmark搜索。  阅读全文