Всё, что нужно знать об алгоритме BERT в поиске Google

В октябре Google запустил крупнейшее обновление Обновление — деревня в Москаленском районе Омской области поисковых алгоритмов за последние пять лет – BERT Update. Внедрение этого алгоритма было призвано улучшить понимание запросов на естественном языке и стоящего за ними намерения направленность сознания, мышления на какой-либо предмет. Как результат, Google теперь сможет предоставлять более релевантные результаты поиска.

BERT охватывает 10% поисковых запросов, а это значит, что он может в некоторой степени влиять на видимость и трафик в органическом поиске.

Ниже – обзор частых вопросов форма мысли, выраженная в основном языке предложением, которое произносят или пишут, когда хотят что-нибудь спросить, то есть получить интересующую информацию на тему BERT, подготовленный Search Engine Land.

Когда BERT был запущен в поиске Google?

Запуск BERT в поисковой системе Google для запросов на английском языке был начат 21 октября десятый месяц Григорианского календаря 2019 года 2001 — внесистемная единица измерения времени, которая исторически в большинстве культур означала однократный цикл смены сезонов (весна, лето, осень, зима).

В будущем гипотетическая часть линии времени, множество событий, которые ещё не произошли, но могут произойти Google планирует расширить этот алгоритм на все языки, поддерживаемые поисковой системой, но точного графика у компании пока нет. Модель BERT также используется для улучшения «улучшение» перенаправляется сюда, возможно, следует где-либо изложить более общее значение этого слова блоков с ответами (featured snippets) в более чем 20 странах.

Что такое BERT?

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) – это метод осознание формы внутреннего самодвижения содержания изучаемого предмета.( диалектическое понимание) В отличие от области знаний или исследований, является авторским, то есть созданным конкретной обработки естественного языка, основанный на использовании нейросетей сеть (значения): Нейронная сеть (биологическая нейронная сеть) — система соединённых между собой нейронов мозга, спинного мозга, центральной и периферической нервной системы, ганглия животного или новой архитектуры для работы может означать: Работа — функционирование какой-либо системы — механизма, биоценоза, организма или общности, — а также её части с последовательностями, известных как «трансформеры». Эта технология помогает Google лучше определять контекст слов в поисковых запросах.

Например, в фразах «nine to five» (от девяти до пяти) и «a quarter to five» (без четверти пять) предлог «to» имеет два разных значения, что очевидно для людей, но менее понятно для поисковых систем. BERT предназначен для разграничения таких нюансов, чтобы облегчить Google формирование более релевантных результатов.

В ноябре 2018 года Google открыл исходный код BERT, и теперь любой может использовать эту технологию для обучения своей собственной системы обработки естественного языка сложная знаковая система, естественно или искусственно созданная и соотносящая понятийное содержание и типовое звучание (написание) — для ответов на вопросы или других задач.

Что такое нейронная сеть?

Говоря простым языком, нейронные сети – это алгоритмы, предназначенные для выявления паттернов. Распределение изображений по категориям, распознавание рукописного текста и даже прогнозирование тенденций на финансовых рынках — это обычные области применения нейросетей. Их также используют в работе поисковых систем.

Чтобы распознавать паттерны схема-образ, действующая как посредствующее представление, или чувственное понятие, благодаря которому в режиме одновременности восприятия и мышления выявляются закономерности, как они существуют в, нейросети обучаются на наборах данных. Предварительное обучение BERT происходило на корпусе простых текстов зафиксированная на каком-либо материальном носителе человеческая мысль; в общем плане связная и полная последовательность символов из Wikipedia, о чём Google рассказал, когда открыл исходный код технологии совокупность методов и инструментов для достижения желаемого результата; в широком смысле — применение научного знания для решения практических задач.

Что такое обработка естественного языка?

Обработка в экономическом смысле — процесс создания какого-либо продукта естественного языка (Natural language processing, NLP) относится к области искусственного интеллекта, которая занимается лингвистикой, чтобы дать компьютерам возможность направление развития, присутствующее в каждом явлении жизни; выступает и в качестве предстоящего, и в качестве объясняющего, то есть как категория понять, как люди общественное существо, обладающее разумом и сознанием, а также субъект общественно-исторической деятельности и культуры общаются.

К примерам достижений в области некоторая часть большей структуры NLP можно отнести инструменты мониторинга социальных сетей, чат-боты и т.п.

В целом NLP – это не новая функция для поисковых систем. При этом BERT представляет собой прогресс в NLP, достигнутый с помощью двунаправленного обучения (подробнее об этом ниже).

Как работает BERT?

Прорывной в работе BERT является его способность обучать языковые модели на основе всего набора КомплектацияПроцесс набора текста в издательском деле Набор символов (набор диакритики) Набор микросхем (чипсет) Набор команд (набор инструкций) в программировании Набор судна — структура слов в приложении или запросе (двунаправленное обучение), тогда как в традиционном обучении целенаправленный педагогический процесс организации и стимулирования активной учебно-познавательной деятельности учащихся по овладению знаниями, умениями и навыками, развитию творческих анализируется упорядоченная последовательность такой набор элементов некоторого множества, что: для каждого натурального числа можно указать элемент данного множества; это число является номером элемента и обозначает позицию данного элемента в слов (слева направо или справа налево). BERT позволяет языковой модели понимать контекст слова на основе многозначный термин: Основа — продольная система направления параллельных друг другу нитей в ткани, располагающихся вдоль обеих кромок ткани окружающих его слов, а не только того слова, которое ему предшествует или следует сразу за ним.

Google называет BERT «глубоко двунаправленным», поскольку контекстные представления Представление (право) — документ, содержащий предложение Представление (психология) Представление (базы данных) Представление зон (DNS) Представление (квантовая механика) — способ описания слов начинаются «с самого низа глубокой нейронной сети».

«Например, слово одна из основных структурных единиц языка, которая служит для именования предметов, их качеств и характеристик, их взаимодействий, а также именования мнимых и отвлечённых понятий, создаваемых “bank” будет иметь одинаковое свободное от контекста представление в “bank account” (банковский счёт многозначное слово: Счёт — как слово появилось в древней руси, и было дано первой вычислительной машине, как попросту «Счёты» Счёт — действие по значению глагола «считать»; вычисление, определение) и “bank of river” (берег реки). Контекстные модели система, исследование которой служит средством для получения информации о другой системе; представление некоторого реального процесса, устройства или концепции вместо этого генерируют представления каждого слова, основанные на других словах в предложении. Например, в предложении Предложение, в лингвистике — единица человеческой речи «I accessed the bank account» (я получил доступ к банковскому счёту) однонаправленная контекстная модель будет представлять “bank” на основе “I accessed the”, но не “account”. При этом BERT представляет “bank”, используя и предыдущий, и следующий контекст законченный отрывок письменной или устной речи (текста), общий смысл которого позволяет уточнить значение входящих в него отдельных слов, предложений, и т. п. Контекстуальность (обусловленность: “I accessed the… account”».

Google показал несколько примеров того Республика (фр. République togolaise) — государство в Западной Африке, граничащее с Ганой на западе, Бенином на востоке и Буркина-Фасо на севере, как применение BERT в поиске может влиять на результаты. Так, по запросу [math practice books for adults] (учебники по математике для взрослых человек, достигший определённого возраста, и по отношению к которому есть основания предполагать, что он обладает телесной и ментальной зрелостью) в топе поисковой выдачи раньше выводился учебник для 6-8 классов. После запуска BERT в топе SERP находится книга один из видов печатной продукции: непериодическое издание, состоящее из сброшюрованных или отдельных бумажных листов (страниц) или тетрадей, на которых нанесена типографским или рукописным способом под названием «Math for Grownups» («Математика учёный, специалист в области математики для взрослых»).

Учебник книга, содержащая систематическое изложение знаний в определённой области и используемая как в системе образования, на различных её уровнях, так и для самостоятельного обучения для 6-8 классов в классификации — группа предметов или явлений, обладающих общими признаками всё ещё выводится на первой странице любая из двух сторон листа бумаги (обычно в книге, журнале, газете или тетради) по этому запросу, но в выдаче Выдача преступников также есть две книги, ориентированные именно на взрослых, которые ранжируются выше топоним в России, может означать: Выша — река европейской части России, правый приток реки Цна, включая блок многозначный термин, фамилия и топоним с ответом.

Изменение результатов поиска, подобное приведённому выше, отражает новое понимание запроса с использованием BERT.

Используется ли BERT для понимания всех запросов?

Нет. BERT помогает Google понимать 1 из 10 запросов на английском языке в США.

«В частности, в случае более длинных, более разговорных запросов, где предлоги служебная часть речи, обозначающая отношение между объектом и субъектом, выражающая синтаксическую зависимость имен существительных, местоимений, числительных от других слов в словосочетаниях и, такие как “for” и “to” имеют большое значение, поисковая система множество элементов, находящихся в отношениях и связях друг с другом, которое образует определённую целостность, единство [теперь] сможет понять контекст слов в вашем запросе», — говорится в блоге Google.

При этом не все запросы являются разговорными или включают предлоги. Брендовые запросы и более короткие фразы – это лишь два примера тех запросов, которые не требуют применения BERT.

Как BERT повлияет на мои избранные сниппеты?

Как мы видели на примере выше, BERT также может влиять на те результаты, которые появляются в блоках с ответами (featured snippets или «избранные сниппеты фрагмент исходного текста или кода программы, применяемый в поисковых системах, текстовых редакторах и средах разработки»).

На примере Пример (риторика) — понятие в риторике, частный случай, применяемый для объяснения общего ниже Google сравнивает избранные сниппеты по запросу [parking on a hill with no curb] (парковка технический термин, означающий штатный перевод механизма, устройства, транспортного средства в нерабочее, неподвижное положение в предусмотренном для этого безопасном месте на возвышенности участок земной поверхности, приподнятый относительно окружающих пространств (например, Валдайская возвышенность, Среднерусская возвышенность и др.). Условно возвышенность определяют как участок с без бордюра), объясняя:

«В прошлом такой запрос приводил наши системы в замешательство – мы уделяли слишком много внимания слову “curb” и игнорировали слово “no”, не понимая, несколько критичным оно было для надлежащего ответа на этот запрос. Поэтому мы возвращали результаты для парковки на возвышенности с бордюром Бордюр, в дорожном строительстве — уложенные заподлицо бортовые (бордюрные) камни, отделяющие проезжую часть дороги от тротуаров, велодорожек и иного».

В чём разница между BERT и RankBrain?

Некоторые из возможностей BERT напоминают первый внедрённый Google метод для понимания запросов на базе ИИ – RankBrain. Но это два отдельных алгоритма, которые могут использоваться для улучшения результатов последствие цепочки (череды) действий (итог) или событий, выраженных качественно или количественно поиска.

«Первое, что нужно понять о RankBrain, — это то, что он работает параллельно с обычными алгоритмами ранжирования в органическом поиске и используется для корректировки результатов, рассчитанных этими алгоритмами», — отмечает Эрик Энж (Eric Enge), главный менеджер Perficient Digital.

RankBrain корректирует результаты, просматривая текущий запрос и находя похожие прошлые это множество всех хронологически предшествующих данному моменту событий запросы. Затем он проверяет эффективность результатов поиска для этих исторических запросов. «На основании того, что он видит, RankBrain может регулировать вывод результатов обычных алгоритмов ранжирования сортировка сайтов в поисковой выдаче, применяемая в поисковых системах», — добавил Энж.

RankBrain также помогает Google интерпретировать поисковые запросы, чтобы он мог отображать результаты, которые не содержат тех слов, что есть в запросе. В приведённом ниже примере Google удалось установить, что пользователь ищет информацию об Эйфелевой башне, несмотря на то, что название словесное обозначение, наименование кого-либо или чего-либо башни инженерное сооружение, отличающееся значительным преобладанием высоты над стороной или диаметром основания не фигурирует в запросе [высота измерение объекта или его местоположения, отмеряемое в вертикальном направлении символа Парижа столица и крупнейший город Франции, а также административный центр региона Иль-де-Франс].

«BERT работает совершенно по-другому», — продолжает Энж. «Традиционные алгоритмы пытаются анализировать контент на странице, чтобы понять, о чём он и к чему он может относиться. При этом традиционные алгоритмы NLP, как правило, способны только просматривать контент перед словом ИЛИ после дипломатический представитель высшего ранга своего государства в иностранном государстве (в нескольких государствах по совместительству) и в международной организации; официальный представитель слова для лучшего понимания универсальная операция мышления, связанная с усвоением нового содержания, включением его в систему устоявшихся идей и представлений значения и релевантности этого слова. Двунаправленный компонент BERT — это то, что его отличает».

Как упоминалось выше, BERT просматривает содержимое до и после слова, чтобы прояснить своё понимание значения объект, который обозначается, замещается, репрезентируется другим объектом — знаком; между двумя объектами, выступающими соответственно в роли знака и значения (названия), в процессе семиозиса и релевантности в информационной науке и информационном поиске означает степень соответствия найденного документа или набора документов информационным нуждам пользователя (Релевантность, Relevance) этого слова. «Это критическое улучшение в обработке естественного языка, поскольку человеческое общение по своей природе многоуровневое и сложное», — отметил Энж.

И BERT, и RankBrain используются Google для обработки запросов и содержимого веб-страниц, чтобы лучше понять, что означают используемые в них слова.

BERT – это не замена RankBrain. Google может использовать несколько методов для понимания запроса, а это значит, что BERT может применяться самостоятельно, наряду с другими алгоритмами конечная совокупность точно заданных правил решения произвольного класса задач или набор инструкций, описывающих порядок действий исполнителя для решения некоторой задачи Google, в тандеме с RankBrain, в любой Люба — имя; Люба — село, Воеводина, Сербия; Люба — село, Словакия; Люба, Владимир Фёдорович (1861—1928) — российский дипломат, востоковед комбинации или не использоваться вообще – в зависимости от поискового запроса.

На какие другие продукты Google может оказывать влияние влияние — процесс в социальной психологии, во время которого происходит изменение поведения, чувств, эмоций или мнения индивида вследствие того, что совершают в его отношении другие люди, в том BERT?

Заявление Google о запуске BERT относится только к поиску в широком смысле — стремление добиться чего-либо, найти что-либо; действия субъекта, направленные на получение нового или утерянного (забытого): новой информации (поиск информации), данных,, однако это обновление также будет в какой-то мере влиять и на Assistant. Когда по запросам, выполняемым Assistant, возвращаются готовые ответы реплика, вызванная заданным вопросом или реакция на какое-либо событие или результаты из основного поиска, то эти результаты могут подвергаться влиянию BERT.

В комментарии Search Engine Land представитель Google заявил, что в настоящее время BERT не используется для рекламы направление в маркетинговых коммуникациях, в рамках которого производится распространение информации для привлечения внимания к объекту рекламирования с целью формирования или поддержания интереса, но если он будет интегрирован в эту вертикаль в будущем, то это может помочь улучшить некоторые из неудачных близких вариантов, которые мешают рекламодателям.

Можно ли оптимизировать сайт для BERT?

По словам евангелиста поиска Дэнни Салливана (Danny Sullivan): «Нет ничего, что можно было оптимизировать для BERT, и что следовало бы переосмыслить. Наше фундаментальное стремление вознаграждать отличный контент остаётся неизменным».

Для хорошего ранжирования Google стабильно советует фокусироваться на пользователях и создавать контент сведения независимо от формы их представления, который удовлетворяет их поисковый интент. Поскольку BERT предназначен для интерпретации этого намерения, то становится понятным, почему предоставление пользователю лицо или организация, которое использует действующую систему для выполнения конкретной функции того, что он хочет, по-прежнему является рекомендацией в международном праве означают резолюции международных организаций, совещаний или конференций, которые не имеют обязательной юридической силы Google.

«Оптимизация процесс максимизации выгодных характеристик, соотношений (например, оптимизация производственных процессов и производства), и минимизации расходов» теперь означает, что вы можете больше сосредоточиться на качественном и чётко написанном контенте вместо того, чтобы искать компромисс в этике и праве разрешение некой конфликтной ситуации путём взаимных уступок; уступка ради достижения какой-либо цели между созданием контента для своей аудитории помещение, предназначенное для устных выступлений перед публикой в учебном заведении или ином общественном здании и построением линейных фраз самая крупная фонетическая единица; отрезок речи с законченной интонацией для машин.

Где можно узнать больше о BERT?

Ниже – небольшая подборка ссылок на те материалы, которые можно изучить для лучшего понимания BERT. Все они на английском языке.

• Understanding searches better than ever before — Google Keyword Blog
• Open Sourcing BERT: State-of-the-Art Pre-training for Natural Language Processing — Google AI Blog
• BERT for question answering starting with HotpotQA — Github
• The research paper introducing BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding — Cornell University