必应公司周三宣布，该公司目前正在使用自然语言生成模型(生成文本的模型)来改进其自动建议和PAA功能。它还扩展了自然语言表示模型的使用，以在全球范围内扩展其问题回答和语义突出功能。
实时短语的建议。Bing自动生成的搜索建议现在利用微软图灵自然语言生成(T-NLG)的下一阶段预测，实时呈现完整的短语建议。这扩展了自动建议的范围，也可能改善用户体验。
Bing使用下一阶段的预测来给出用户以往搜索结果之外的建议。来源:必应。
在上面的例子中，Bing建议一个完整的词来完成用户的查询。作为微软大规模人工智能(AI at Scale)计划的一部分，该公司一直在构建深度学习模型，使必应能够在飞行中提出查询建议。在此之前，自动提示仅限于用户先前查询的信息，并且仅限于当前输入的单词。
生成PAA的问答对。Bing也在使用生成模型来识别文档中的问答对。当这些文档出现在搜索结果中时，它然后使用生成的问题-答案对来支持PAA框(除了来自用户之前提出的类似问题的数据之外)，如下所示。
必应的“人也问”(PAA)框使用生成模型来补充用户之前问过的类似问题的数据。来源:必应。
由于人工智能语言模型，其他功能在全球范围内推出。使用其图灵通用语言表示(T-ULR)模型，Bing还将其智能答案扩展到100多种语言。
语义突出显示，在搜索列表中以粗体显示元描述的相关信息，现在也可以识别和突出显示所有语言的答案。这个特性以前高度依赖于匹配搜索查询中的关键字，当查询以问题的形式出现时，这是一个问题。
为什么我们关心。改进的PAA框和自动提示功能是人工智能在搜索结果页面上应用于自然语言处理和理解的又两个例子。随着模型的开发和改进，搜索引擎将能够更好地理解内容及其与用户查询的关系，这些改进将体现在搜索列表和填充搜索结果页面的特性中。