Как Google использует NLP для улучшения результатов поиска, избранных фрагментов и UX

Предположим, вы вводите запрос в поисковую строку Google. Вы нажимаете Enter и через секунду получаете список наиболее релевантных результатов.

Вы когда-нибудь задумывались, как Google понимает ваш запрос на нескольких языках?

Ответ кроется в алгоритмах Google NLP (обработка естественного языка). Эти алгоритмы ботов Google поддерживают ваш поиск, мобильные приложения, рекламу, переводы и многое другое. В этой статье мы углубимся в концепцию того, что такое NLP, Google NLP, как работают эти алгоритмы, а также все, что вам нужно знать о модели обработки естественного языка Google.

Что такое обработка естественного языка?

Обработка естественного языка (NLP) — это технология машинного обучения, используемая в различных областях, включая информатику, лингвистику и искусственный интеллект, для упрощения взаимодействия между компьютерами и людьми. Это элемент искусственного интеллекта.

Машинное обучение NLP существует уже более 50 лет и имеет корни в лингвистике. Примеры включают машинный перевод, обобщение, классификацию заявок, проверку орфографии, обнаружение и отслеживание тем, распознавание речи и многое другое. С помощью NLP компьютеры могут идентифицировать закономерности и контекст информации, выводя ИИ и информатику на новый уровень.

Основные компоненты НЛП

Задачи НЛП состоят из различных задач семантического и синтаксического анализа, которые используются для понимания смысла текста. Синтаксический анализ направлен на выявление связей между словами. В то же время семантический анализ обычно считается более сложным разделом машинного обучения НЛП и фокусируется на распознавании значения языка.

Извлечение типа контента

Определение тип контента текста на основе структурных закономерностей или контекста.

Токенизация

Эта задача включает в себя семантическую деконструкцию слов, называемых токенами. Токены разделены пробелами на термы. Например: «Груммер — это парикмахер для собак и кошек». Его можно упростить с помощью токенизации слов: «Грумер» «это» «парикмахер» «для» «много» «собак» «кошек».

Анализ именованных объектов

Определение слов с известными значениями и присвоение им типа объекта (имя, местоположение, организации, люди, продукты и т.д.). Пример: «Детский Мир — один из самых популярных магазинов детской одежды в России», название магазина (Детский мир) связано с местом (Россия) семантической категорией «один из самых популярных магазинов детской одежды в».

Тегирование части речи (PoS)

Он предполагает обозначение определенной речевой группы как маркера текста. Речевые группы могут включать существительные, местоимения, прилагательные, предлоги и многое другое. PoS — это система тегов, которая позволяет компьютеру распознавать отношения слов.

Лемматизация

Приведение вариантов слов к их базовой форме (например, «автомобили» на «автомобиль»).

Стемминг

Это процесс нахождения основы слова, но более грубый нежели лемматизация, действующий без знания контекста, и не понимающий разницу между словами, которые имеют одно написание, но разное значение.

Определение неявного значения

Распознавание подразумеваемого значения на основе структуры анализатора текста, форматирования и визуальных подсказок.

Маркировка типов слов

Классификация слов по их ролям (дополнение, подлежащее, сказуемое, прилагательное и т.д.).

Классификация текста

Он включает в себя организацию текста по категориям с использованием тегов и понимание значения неструктурированных предложений.

Разбор меток

Обозначение слов, основанное на отношениях между зависимыми словами. Эта задача фокусируется на терминальных и нетерминальных единицах, связанных с терминами.

Анализ настроений

Определение выраженного мнения, чувства, настроения. Важно при анализе отзывов.

Морфологическая сегментация

Разбивая слова на более мелкие морфемы или единицы, сегментация расширяет возможности применения в распознавании речи, поиске данных, машинном переводе и т.д.

Оценка значимости

Определение соответствия текста определенной теме.

Классификация текста

Классификация текста по категориям контента.

Словесные зависимости

Определение отношений между словами, опираясь на грамматические правила.

Эти компоненты позволяют машинному обучению NLP анализировать и понимать текст, что делает его ценным для различных приложений, включая NLP SEO, фрагменты и классификацию контента EEAT.

Что такое алгоритмы NLP Google?

Алгоритмы NLP Google были разработаны, чтобы помочь лучше понимать и обрабатывать запросы в поисковой системе, как это делают люди. Такие элементы языка, как контекст, тон, фразировка и специфика, можно лучше обрабатывать с помощью фреймворков машинного обучения NLP.

Несмотря на то, что Google использует машинное обучение NLP с 2011 года, только в 2019 году Google NLP был интегрирован в поисковую систему. Этот алгоритм получил название BERT. Исследования Google Natural Language Processing (NLP) сосредоточены на алгоритмах, которые применяются в масштабе разных языков и доменов. Эти системы используются в Google по-разному, влияя на удобство работы пользователей с результатами поиска, мобильными приложениями , рекламой, переводом и многим другим.

NLP — это не то, что изначально изобрел Google. Но позже большинство языковых моделей искусственного интеллекта, разработанных Google, таких как BERT, SMITH и LaMDA , имеют NLP на основе нейронных сетей.

BERT (представления двунаправленного кодировщика от Transformers) использует собственную модель Transformer NLP от Google, основанную на архитектуре нейронной сети. С точки зрения непрофессионала, Google не ищет отдельные фразы контента, а вместо этого пытается найти контекст предложений, чтобы определить, лучше ли он, чем результаты, уже занимающие верхние позиции.

Google BERT и обработка естественного языка (NLP)

BERT пытается понять поиск на естественном языке и взаимосвязь между каждым словом с помощью моделирования языка в масках (MLM), при котором несколько слов в запросе используются для генерации возможных и релевантных ответов, тем самым самотрансформируясь с использованием генерируемых наборов данных. Он используется для различных целей, таких как обобщение, распознавание именованных объектов, перевод, извлечение взаимосвязей, распознавание речи и сегментация тем.

Алгоритм BERT от Google — это прорыв в области NLP. Большинство моделей NLP могут кодировать предложения только в одном направлении: слева направо или справа налево. Но двунаправленный кодер BERT смотрит на целевое слово в предложении и рассматривает все окружающие слова в обоих направлениях.

Это позволяет BERT лучше понимать контекст предложения и предоставлять более релевантные и точные результаты. Google BERT улучшает результаты своей поисковой системы на естественном языке и планирует использовать BERT для улучшения других служб Google, таких как Google Translate.

Как модель Google NLP улучшает результаты поиска и избранные фрагменты

В течение многих лет Google обучал языковые модели искусственного интеллекта, такие как BERT, интерпретировать текст, поисковые запросы на естественном языке, а также видео- и аудиоконтент. Эти модели подаются через НЛП. Обработка естественного языка играет первостепенную роль в обеспечении этого хранилища знаний. Он интерпретирует поисковые запросы, классифицирует документы, анализирует объекты в документах и ​​вопросах, генерирует избранные фрагменты, NLP SEO и понимает видео и аудио контент.

Поиск Google в основном использует NLP в следующих областях:

• Интерпретация запросов результатов поиска на естественном языке.
• Расширение и улучшение графа знаний/ поиска с нулевым щелчком мыши.
• Анализ сущностей в поисковых запросах, документах и ​​сообщениях в социальных сетях.
• Классификация предмета и назначения документов.
• Интерпретация видео и аудио контента.
• Для создания избранных фрагментов и ответов в голосовом поиске.

Google подчеркнул важность понимания поиска на естественном языке, когда выпустил обновление BERT в октябре 2019 года.

Google NLP для майнинга сущностей

Обработка естественного языка помогает Google в анализе сущностей и их значений, делая возможным извлечение знаний из неструктурированных данных. На этой основе могут быть созданы отношения между сущностями и графом знаний Google . В этом частично помогает функция речевых тегов. Существительные — это потенциальные сущности; глаголы часто представляют отношения между сущностями. Прилагательные описывают сущность, а наречия описывают их отношения.

Google делает упор на внедрение разметки структурированных данных для сайтов, чтобы его алгоритм мог распознавать объекты на основе уникальных идентификаторов, связанных с каждым из них. В случаях, когда структурированные данные или схема отсутствуют, Google обучил своих ботов/алгоритм идентифицировать объекты с контентом, чтобы помочь его классифицировать.

Google NLP/BERT играет важную роль в интерпретации запросов, ранжировании и составлении качественных фрагментов, NLP SEO и интерпретации анкет текстового анализатора в документах. Google уже неплохо разбирается в машинном обучении NLP, но еще не добился удовлетворительных результатов в оценке точности автоматически извлеченных данных. Интеллектуальный анализ данных для графов знаний из неструктурированных данных, таких как веб-сайты, сложен. Помимо полноты информации, важна точность, и Google обеспечивает ее полноту в масштабе с помощью NLP.

Обработка естественного языка стала огромным технологическим достижением, методология стала частью информатики, а ИИ существенно изменил индустрию SEO. NLP позволяет компьютерным системам глубоко понимать и понимать человеческий язык. NLP — это подход Google (и многих других компаний) к обучению своих алгоритмов для лучшего понимания содержания и контекста страницы путем распознавания, категоризации и классификации объектов и их связи с поисковыми вопросами пользователя. Хотите вывести свой бизнес на вершину результатов поиска, применив тактику поисковых систем Google? Тогда получите лучшие услуги SEO и ознакомьтесь с нашими доступными пакетами SEO прямо сейчас.

Если Вам нужно продвижение в поисковых системах свяжитесь с нами. Мы разбираемся в алгоритмах ранжирования, знаем как работают поисковые системы, выстраиваем стратегию продвижения под проект и реализуем.

Читайте нашу книгу «Digital-маркетинг массового поражения. От основ до практических кейсов»