运用自然语义分析，“出门问问”回答你“附近有什么好吃的？”等各类衣食住行问题

“附近哪里有好吃的川菜？”，“从北京到杭州最晚的高铁是几点？”，这种问题在过去，恐怕只有吃货和列车售票员可以回答你。放到搜索引擎里，得到的答案也是风牛马不相及。

但现在微信公众账号“出门问问”就想帮你回答这些问题——你需要做的就是按住微信的“按住说话”按钮，把这些问题直接告诉“出门问问”，然后它就会把你的问题转化成机器可以理解的文字，搜索之后返回给你附近的川菜馆、末班高铁的班次和票价。

当然，上述的问题只是举个泛例，目前出门问问的服务范围囊括了火车（动车和高铁）、飞机、餐馆、酒店、周边设施（银行、电影院等）的查询。到节假日的时候，它还会推送一些有趣的查询，比如查“附近的羽毛球馆”，或者是应景今天的母亲节，查“我想买花”。

我自己也尝试了一下，除了极偶尔同音字的偏差以外，“出门问问”基本上可以听懂我说的话，也把搜索结果直观的返回过来，交互步骤上算是比较简洁。但由于微信接口的限制，如果要搜“附近”有什么，必须把你的地址发送给微信，而每次查询都要重复发送地址，比较让人困扰。为了避免发送地址的麻烦，我只好在查询的时候把地址也加进去，比如问“北京知春路附近的川菜馆”，而不是“附近的川菜馆”。

那“出门问问”背后的工作原理是什么？依步骤来看，是语音识别——自然语义分析——搜索和搜索结果的呈现。而其最核心的技术门槛则在于用自然语义分析来理解人们像日常说话一样的提问。就像它可以用后台分析把“从上海到北京的机票最晚几点”这种表述，理解成“上海”是“出发地”，“北京”是“到达地”，“最晚几点”是指今天最后的一个航班，然后在接入的去哪儿等数据中进行关键词搜索。

目前市场上做语义分析的产品有不少，比如苹果出名的Siri娘，时不时调侃一下Siri已经是众人之乐了，但娱乐色彩颇重的Siri，关注的点并不是借由语义分析和语音搜索，把线上数据（online）和线下的生活场景（offline）联系起来。而在搜索的演进之路上，Google在对话式搜索上的尝试也还未到普遍适用的阶段。

换言之，由于人类表意的多样性和词库数据覆盖量之间的矛盾，AI-complete难题还远无法解决，所以目前很多自然语义分析的成果会集中在相对垂直的领域，这也是“出门问问”以本地生活服务作为切入点的可行原因。（*关于语义搜索的探讨可见知乎相关问题*）

至于为何选择微信平台，“出门问问”创始人李志飞跟我分享了他的想法：

一是微信的用户已经培养起了语音使用习惯，而“出门问问”最有价值的时候就是用户习惯用自然语言去问问题的时候，如果是独立的应用，用户可能反而不太习惯对着应用说话；

二是出门问问团队是技术人员占到90%的团队，前端的交互设计相对技术来说是他们的弱项，而微信恰好是前台交互特别简单的产品，不需要花太多精力去设计UI；

三是对于用户来说，前端太复杂，还需要选择表单（比如出发城市、达到城市、出发日期等），是不符合移动端使用场景和特点的。

四是关注一个微信账号比下载一个应用所需流量和心理成本低很多。

可以点此关注微信公众账号“出门问问”。