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谷歌搜索更新BERT模型 搜索準確性大幅提升

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谷歌搜索更新BERT模型 搜索準確性大幅提升

谷歌今天在一篇博客文章中宣布,它正在改變其搜索應用程序顯示結果的方式。去年,該公司推出了BERT模型的雙向編碼器表示。后者通過觀察單詞前后的單詞來找出單詞的意思。這有助于谷歌搜索找出問題的真正含義。與其在句子中查看關鍵字并根據(jù)這些詞提供搜索結果,BERT還不如查看句子中這些詞的順序,以便更好地理解它們的意思。

谷歌說,他們在美國使用的是最新的軟件和硬件。在美國,每十個谷歌搜索請求中就有一個會因為BERT算法的存在而被更好地理解。該公司表示,隨著時間的推移,它將在更多的國家和更多的語言中使用BERT。這款應用程序可以更好地理解那些更長、更口語化的查詢,以及“for”和“to”這兩個詞對問題意義有很大影響的查詢。


“不管你在尋找什么,或者你說什么語言,我們希望你能夠放棄一些關鍵詞式的用詞,以一種你覺得自然的方式搜索。但是你還是會時不時地遇到谷歌。即使和伯特在一起,我們也不總是對的。如果你搜索“內布拉斯加州以南是哪個州”,伯特的最佳猜測是一個叫做“南內布拉斯加州”的社區(qū)。(如果你覺得它不在堪薩斯州,那你是對的。)語言理解仍然是一個持續(xù)的挑戰(zhàn),它使我們有動力繼續(xù)改進搜索。我們總是做得更好,并努力在你發(fā)送給我們的每一個查詢中找到意義以及最有幫助的信息。”

這是一個例子。有人在谷歌上搜索“2019年巴西赴美游客需要簽證”。谷歌承認,以前它使用的算法會返回美國公民前往巴西的結果。但與BERT一起,Search查看了“to”這個詞的用法,以幫助理解這是一個關于巴西人去美國旅行的問題

BERT如何理解搜索查詢的真正意圖
BERT如何理解搜索查詢的真正意圖

在谷歌給出的另一個例子中,“審美師在工作中站得多嗎?”這產生的結果對個人的查詢沒有用處。但是有了BERT, Search就可以找出單詞“stand”的上下文,并意識到它與工作的物理需求有關。

谷歌搜索更新BERT模型 搜索準確性大幅提升
理解一個單詞的上下文可以對搜索結果產生影響

最后一個例子是“你能幫藥房的人買到藥嗎?”谷歌再次承認,在過去,它完全錯過了這個問題的真正意義,并將提供一個關于填寫處方的一般反應。感謝BERT,谷歌搜索理解了問題的“for someone”部分,這意味著問這個問題的人想知道如何為他們取別人的處方。

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另一個搜索查詢的例子,谷歌承認它在過去可能錯過了
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