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解析Google搜索更新上线的突破性搜索引擎排名算法BERT

发布时间:2020-01-12

在新的算法更新之前,Google 的处理方式是给用户提供包含这些词语的搜索结果,但这些生搬硬凑出来的搜索结果显然不能满足用户的查询需求。为了解决这一问题,提高用户的搜索体验,Google 先是在2015 增加了Google RankBrain算法,用以提高查询结果相关性的排序,进而在2019年10月份又宣布BERT算法的更新上线。该算法被称之为谷歌搜索引擎过去五年来突破性最大的的算法,它将学习以人类理解的方式去思考用户的查询意图,从而提升搜索体验。

BERT 的全称是 Bidirectional Encoder Representations from Transformers,是一种基于神经网络的自然语言处理预训练的技术。这项技术可以训练受训模型不断提升最新的问题回答系统。过该技术的引入,Google搜索可以直接处理与句子中所有其他单词相关的单词,而不是一个接一个地处理单词。因此,BERT算法可以通过查看单词前后的单词来考虑单词的全部上下文,从而理解查询者背后的真正意图。

简单来说,以往的Google搜索查询是一对一的,你在搜索框里输入什么单词,Google搜索就推送包含这些单词的网页,至于这些网页能不能满足你的查询需求,只有你自己知道。而BERT算法则使查询不在是片面的一对一了,它开始揣摩搜索词的内在含义,并把这些搜索词组合起来理解。它已经不像电灯开关的一上一下的机械执行亮与不亮了,它还要理解为什么要按开关这种人类思考方式啦

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