谷歌 BERT 为搜索引擎提供支持，创新性架构提升搜索结果相关性

同步编辑部

在不久前的“On”活动中，谷歌宣布 BERT 现已支持谷歌搜索引擎上几乎所有基于英语的查询。去年，这一数字仅为 10%。

BERT是谷歌开源的自然语言处理预训练模型，一经推出便打破了11个NLP任务的SOTA记录，并在GLUE基准排名中位居榜首。

具体到搜索引擎，BERT 可以帮助搜索引擎更好地理解网页内容，从而提高搜索结果的相关性。BERT 模型的创新架构是一大亮点。它会将句子中的单词与所有其他单词联系起来处理，而不是按顺序逐个处理。基于此，BERT 模型可以借助单词前后的单词来考虑单词的完整上下文，这对于理解查询背后的意图非常有用。 #

2023 年 9 月，谷歌宣布将在其搜索引擎中使用 BERT，但只有 10% 的英语搜索结果得到了改善；2023 年 12 月，谷歌将 BERT 在其搜索引擎中的使用范围扩大到 70 多种语言。现在谷歌英文搜索，这家搜索巨头终于宣布，BERT 几乎可以在所有英语搜索中使用。 #

BERT 对搜索引擎意味着什么？ #

BERT作为自然语言处理领域的里程碑，为该领域带来了以下创新： #

这些功能使 BERT 对搜索引擎优化非常有帮助，尤其是在消除歧义方面。借助 BERT， 的搜索引擎将能够理解较长、更具对话性的查询中的单词上下文，或包含“for”和“to”等重要介词的句子中的单词上下文。用户可以以更自然的方式进行搜索。

此外，BERT 对于搜索中的共指消解、多义性、同音异义、命名实体确定和文本蕴含等任务也非常有帮助。共指消解是指在一定的语境或广泛的对话查询中追踪一个句子或短语所指代的人或事；多义性是指同一个词有多个含义，这些含义是相关的谷歌英文搜索，搜索引擎需要处理这些模棱两可的细微差别；同音异义是指形式相同但含义完全不同的词；命名实体确定是指从众多命名实体中理解文本与什么相关；文本蕴含是指预测下一句话。这些问题构成了搜索引擎面临的共同挑战。

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在过去的一年里，谷歌不断扩大BERT在其搜索引擎中的应用范围，“搜索引擎营销之父”Danny和G-SEO顾问Glenn Gabe等人在推特上介绍了谷歌搜索近期的亮点。

每十个 搜索查询中就有一处是拼写错误的。很快，一项新变化将帮助我们比过去五年更快地检测和修复拼写错误。

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另一个即将发生的变化是，G??oogle 搜索将能够识别网页中的各个段落，并将其处理为与搜索最相关的段落。我们预计这将改善 7% 的搜索结果。 #

2023 年： 可以索引网页的段落，而不仅仅是整个页面。新算法可以放大回答问题的段落并忽略页面的其余部分。从下个月开始。 #

利用人工智能，我们可以更好地检测视频的关键部分，帮助人们直接跳转到感兴趣的内容，而无需创作者手动标记。到今年年底，10% 的谷歌搜索将使用这项技术。

此外，谷歌表示，它还在应用神经网络来理解与搜索相关的子主题，这将有助于在你搜索广泛内容时提供更多样化的内容。这项服务预计将于今年年底推出。 #

参考链接：

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