BERT: Kecerdasan Buatan Google Gunakan untuk Memperbaik Enjin Cariannya
BERTI (Perwakilan Pengekod Dua Arah daripada Transformers) ialah model pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) yang dibangunkan oleh Google. Tujuan utamanya adalah untuk meningkatkan keupayaan enjin carian untuk memahami konteks perkataan dalam pertanyaan dan memberikan hasil yang lebih tepat.
Bagaimana BERT Berfungsi
BERTI menggunakan seni bina berdasarkan transformer, khususnya dalam pengubah dua arah. Seni bina ini membolehkan model mempertimbangkan konteks penuh sesuatu perkataan dengan menganalisis kedua-dua perkataan yang mendahului dan mengikutinya. Dwiarah ini merupakan salah satu aspek utama yang membezakan BERT daripada model sebelumnya, yang hanya boleh menganalisis konteks dalam satu arah.
Latihan BERT dilakukan dalam dua fasa: pra-latihan dan penalaan halus. Semasa pra-latihan, model dilatih pada sejumlah besar teks dengan cara yang tidak diselia, membolehkannya mempelajari perwakilan kontekstual perkataan. Selepas itu, dalam fasa penalaan halus, BERT dilatih mengenai tugas-tugas tertentu seperti klasifikasi teks, menjawab soalan, atau terjemahan perkataan, menyesuaikan perwakilan kontekstual kepada tugas-tugas ini.
Pelaksanaan dalam Enjin Carian Google
Pada Oktober 2019, Google telah melaksanakan BERTI dalam enjin cariannya, pada mulanya untuk pertanyaan dalam bahasa Inggeris. Kemas kini ini mewakili salah satu kemajuan terbesar dalam sejarah enjin carian, yang menjejaskan kira-kira 10% pertanyaan. Terima kasih kepada BERT, Google dapat memahami dengan lebih baik maksud dan maksud di sebalik pertanyaan pengguna, walaupun ketika pertanyaan itu tidak jelas atau rumit.
Pemahaman Konteks
Sebelum BERTI, Google terutamanya menggunakan padanan kata kunci untuk menyediakan hasil carian. Walaupun ini berfungsi dengan baik untuk pertanyaan mudah, ia sering gagal apabila cuba memahami konteks pertanyaan yang lebih kompleks. Dengan BERT, enjin carian boleh menganalisis hubungan antara perkataan dalam pertanyaan dan menyampaikan hasil yang lebih berkaitan.
Sebagai contoh, untuk pertanyaan "perjalanan dari Amerika Syarikat ke Brazil pada 2023", BERT boleh mentafsir dengan betul bahawa pengguna berminat untuk mengembara dari Amerika Syarikat ke Brazil, dan bukannya mempertimbangkan kata kunci individu sahaja.
Pemprosesan Bahasa Semulajadi
Salah satu sorotan dari BERTI adalah keupayaannya untuk meningkatkan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) dengan ketara. Ini membolehkan Google membalas pertanyaan dengan lebih tepat dan cekap, meningkatkan pengalaman pengguna. Kemajuan ini telah membolehkan enjin carian memahami pertanyaan yang kompleks dan memberikan jawapan yang berkaitan dengan lebih tepat.
Kesan pada Pengoptimuman Enjin Carian (SEO)
Pelaksanaan BERTI oleh Google telah memberi kesan yang besar terhadap amalan SEO. Pencipta kandungan dan pakar SEO kini perlu memberi lebih tumpuan kualiti y perkaitan kandungan dan bukannya sekadar mengoptimumkan kata kunci tertentu.
Mencipta Kandungan Berkaitan
Dengan kedatangan BERTI, kepentingan mencipta kandungan berkualiti tinggi yang memberi jawapan secara langsung dan mendalam kepada soalan pengguna dititikberatkan. Kandungan yang menangani topik secara menyeluruh dan menggunakan bahasa semula jadi lebih cenderung digemari oleh enjin carian.
Fokus pada Niat Carian
Pakar dalam SEO Mereka harus lebih memahami niat mencari di sebalik pertanyaan pengguna. Adalah penting untuk mencipta kandungan yang bukan sahaja bermaklumat, tetapi juga bertindak balas kepada keperluan dan jangkaan pengguna.
Pengoptimuman Konteks
BERTI telah mengubah cara kata kunci harus digunakan. Ia tidak lagi mencukupi untuk memasukkan kata kunci sewenang-wenangnya; Sebaliknya, adalah penting untuk memastikan kata kunci digunakan dalam konteks semula jadi dan konsisten dengan topik kandungan.
Contoh Permohonan BERT
Untuk lebih memahami bagaimana BERTI meningkatkan ketepatan hasil carian Google, berikut ialah beberapa contoh praktikal:
Contoh Soalan dan Jawapan
Dalam pertanyaan seperti "Apakah yang diperlukan oleh pelancong untuk melawat Jepun?", BERTI Ia mungkin ditafsirkan bahawa pengguna ingin mengetahui keperluan khusus untuk perjalanan ke Jepun, seperti visa, dokumen dan prosedur. Hasil carian boleh termasuk artikel terperinci tentang keperluan ini dan bukannya maklumat generik tentang Jepun.
Contoh Pertanyaan Perbualan
Untuk pertanyaan perbualan seperti "Bolehkah anda menerangkan cuaca di Paris semasa musim panas?" BERTI memahami bahawa pengguna mahukan penerangan terperinci tentang cuaca di Paris pada masa tahun itu, menawarkan hasil yang khusus menangani cuaca musim panas dan bukannya maklumat umum tentang cuaca di Paris.
Pengaruh BERT pada Teknologi Lain
Selain impaknya pada enjin carian Google, BERTI telah mempengaruhi perkembangan teknologi pemprosesan bahasa semula jadi yang lain. Pelbagai aplikasi kecerdasan buatan, seperti pembantu maya y chatbots, telah mula menyepadukan model berasaskan BERT untuk meningkatkan keupayaan mereka memahami dan menjawab pertanyaan pengguna dengan lebih tepat.
Sumber tambahan
Bagi mereka yang berminat untuk mengetahui lebih lanjut tentang BERTI dan cara ia berfungsi dalam enjin carian Google, anda boleh meneroka sumber tambahan dan dokumentasi teknikal yang disediakan oleh Google Research dan organisasi khusus lain. Pelaksanaan BERT boleh diakses dalam persekitaran perisian sumber terbuka seperti TensorFlow y Memeluk Muka yang membolehkan pembangun bereksperimen dengan teknologi ini dalam projek mereka sendiri.
BERTI Ia mewakili kemajuan ketara dalam keupayaan enjin carian untuk memahami dan menjawab pertanyaan dengan lebih berkesan, meningkatkan pengalaman carian untuk berjuta-juta pengguna di seluruh dunia.