BERT пытается понять поиск на естественном языке и взаимосвязь между каждым словом с помощью моделирования языка с маской (MLM), где несколько слов в запросе используются для генерации возможных и релевантных ответов, тем самым самопреобразуясь с использованием наборов данных, которые он генерирует. Он используется для множества целей, таких как резюмирование, распознавание именованных сущностей, перевод, извлечение взаимосвязей, распознавание речи и сегментация тем.
Двунаправленная модель BERT с открытым исходным кодом
Источник изображения: blog.research .google (Открытая исходная двунаправленная модель BERT)
Алгоритм BERT от Google — это прорыв расширение охвата и увеличение продаж с помощью лида в области обработки естественного языка. Большинство моделей обработки естественного языка могут кодировать предложения только в одном направлении: слева направо или справа налево. Но двунаправленный кодер BERT смотрит на целевое слово в предложении и учитывает все окружающие слова в обоих направлениях.
Это позволяет BERT лучше понимать контекст предложения и предоставлять более релевантные и точные результаты. Google BERT улучшает результаты поиска на естественном языке и планирует использовать BERT для улучшения других служб Google, таких как Google Translate.
Читайте также: Что такое AutoGPT и как его использовать для лучшего кодирования? Полное руководство
Как модель Google NLP улучшает SERP и избранные фрагменты
В течение многих лет Google обучал языковые модели ИИ, такие как BERT, интерпретировать текст, поисковые запросы на естественном языке, а также видео- и аудиоконтент. Эти модели питаются через NLP. Обработка естественного языка играет основную роль в предоставлении этого хранилища знаний. Она интерпретирует поисковые запросы, классифицирует документы, анализирует сущности в документах и вопросах, генерирует избранные фрагменты, NLP SEO и понимает видео- и аудиоконтент.
