...

Разговорный поиск - Google стремится к дальнейшему улучшению результатов поиска.

Google на сегодняшний день является самой важной поисковой системой практически во всех странах мира, но все еще работает над постоянным улучшением своих результатов. В октябре прошлого года, среди прочего. Обновить Берт что помогает лучше классифицировать контекст отдельных слов в длинных поисковых запросах. Теперь Google разработал разговорный поиск который интерпретирует контекстное понимание нескольких последовательных поисковых запросов и, таким образом, должен помочь еще лучше понять фактическое намерение поиска.

В одном из примеров, Google объясняет Разговорный поиск с помощью разговора между двумя людьми, во время которого собеседники обмениваются разными вопросами на одну и ту же тему. Конечно, люди не забывают контекст вопросов и информацию, которой они обменялись до сих пор, что приводит к тому, что на дальнейшие вопросы отвечают с учетом контекста. В будущем, поиск Google должен быть в состоянии сделать это.

Результаты поиска учитывают историю

По данным Google, Разговорный поиск дает лучшие результаты, особенно для поисковых запросов, допускающих различную интерпретацию. Поисковая система объясняет это на примере Дня благодарения. Пользователи, которые ищут рецепт индейки в первом запросе, получат релевантные результаты, так как поисковый запрос имеет четкое намерение поиска.

Затем пользователь ищет "резьбу". Теперь Google может либо отображать результаты, которые касаются темы деревообработки (резьба, долбление, вырубка), либо Инструкции порезать индейку. До сих пор результаты в основном выводились с использованием наиболее распространенной интерпретации. Разговорная Поиск теперь гарантирует, что предыдущие поисковые запросы также будут учтены, и что в примере с "резьбой" пользователь, скорее всего, будет искать информацию о резьбе по индейке.

Соответствующая информация по смежным темам

Кроме того, новая функция понимания языка распознает поисковые запросы в пределах определенной предметной области. Предполагается, что при этом будет автоматически отображаться дополнительная информация из соответствующих тематических областей. В одном из примеров Google объясняет, что запросы на фильмы "Поларекспресс" и "Рождественская история", скорее всего, были сделаны потому, что пользователь ищет семейные фильмы на Рождество. Затем в результатах автоматически отображается список других соответствующих названий.

"Похожие вопросы" (Изображение: Гугл)

Контекстное обучение также призвано помочь пользователю с соответствующими последующими вопросами. Для этого в разделе "Похожие вопросы" уже показан соответствующий поиск по конкретным вопросам. В будущем вопросы, отображаемые там, должны относиться к предыдущим поискам, а не только к конкретному вопросу.

Текущие статьи

Администратор сервера анализирует производительность Linux с помощью инструментов bcc eBPF на мониторах
Технология

bcc tools на практике: практическое руководство по оптимизации производительности Linux с помощью eBPF

Узнайте, как с помощью bcc tools и eBPF профессионально анализировать и оптимизировать производительность Linux. В этом руководстве представлены практические методы инжиниринга производительности с акцентом на ключевое слово «bcc tools».

Центр обработки данных с серверами под управлением Linux и абстрактными графиками производительности для анализа eBPF
Технология

Анализ производительности eBPF: эффективное трассирование в Linux для современного мониторинга серверов

Узнайте, как с помощью eBPF и Linux Tracing оптимизировать мониторинг серверов. В центре внимания: производительность eBPF и передовые практики для администраторов.

Безопасный сервер Linux в центре обработки данных с целенаправленным распределением прав с помощью возможностей (Capabilities)
Безопасность

Возможности Linux вместо прав root: принцип минимальных прав для серверных служб

Узнайте, как возможности Linux реализуют принцип минимальности для серверных служб и выводят безопасность серверов на новый уровень благодаря разделению привилегий.