Яндекс.Словари отличают белки от белок

Яндекс ввел алгоритм кластеризации в Яндекс.Словарях. Благодаря ему уже обработано полтора миллиона статей, взятых из нескольких сотен источников, которые были доступны на сервисе.

На данный момент города Пушкин, Лермонтов, Маркс, а также физические единицы, например, ампер, джоуль, кельвин поиск отличает от людей, именем которых они были названы.

Теперь проще понять к чему относится материал, так как они группируются вокруг одного объекта. Больше не путаются бЕлки и белкИ, а материалы о разных Ивановых и Петровых, которых более 150, собраны в отдельные группы.

«Чтобы давать пользователю точный и полный ответ на его вопрос, многие сервисы Яндекса учатся видеть за найденными на веб-страницах словами целостные объекты и понятия, отличать их друг от друга и осмысленно с ними работать. Яндекс.Новости группируют в сюжеты сообщения, поступающие из разных источников, составляют в автоматическом режиме пресс-портреты упомянутых в сообщениях людей. Яндекс.Маркет формирует карточки товаров с их подробным структурированным описанием, основываясь на информации от продавцов. Яндекс.Словари также сделали первый шаг в этом направлении», - говорят в пресс-релизе представитель Яндекса.