Патент Google описывает систему автоматизации разметки изображений для обучения классификаторов. Используя текстовое описание категории (Input Concept), система задействует Большие Языковые Модели (LLM) для генерации запросов к Визуально-Языковым Моделям (VLM). LLM …
EEAT и качество
Google анализирует поисковые запросы для выявления наиболее вероятных значимых фраз. Система рассматривает все возможные комбинации слов в запросе и оценивает их, основываясь на том, как часто эти комбинации встречаются в …
Google применяет систему для обнаружения бессмысленного контента (спама), вычисляя «Gibberish Score». Эта оценка состоит из двух частей: «Language Model Score», проверяющего статистическую вероятность того, что текст является естественным языком, и …
Google использует этот механизм для ответов на запросы, требующие списка элементов (например, «города в Калифорнии»). Система извлекает потенциальные списки из неструктурированных веб-документов, анализирует их взаимосвязи и совпадения в виде графа …
Анализ фундаментального патента Google, описывающего переход от индексации слов к индексации концепций (фраз). Система определяет значимые фразы и их семантические связи через статистику совместной встречаемости (Information Gain). Документы ранжируются на …
Google может активировать блоки с ответами (Answer Boxes или Featured Snippets), анализируя не только сам запрос, но и топовые результаты поиска. Если ресурсы в выдаче ассоциированы с определенной темой (Answer …
Google использует механизм для определения наиболее важных свойств (фактов) о сущности в контексте ее типа. Система анализирует частоту совместного упоминания (co-occurrence) сущности и связанных с ней сущностей в интернете (Related …
Google расширяет поисковые подсказки (Autocomplete) за пределы исторических логов, анализируя метаданные документов, такие как заголовки (Title). Система извлекает фразы, проверяет их грамматическую корректность с помощью NLP (POS-tagging) и добавляет в …
Google использует механизм для корректировки лент контента и результатов поиска. Система определяет долю пользователей с общей характеристикой (например, демография или интересы) в сети. Для пользователей, обладающих этой характеристикой, система гарантирует, …
Google использует систему для динамического извлечения фактов из веб-индекса. Когда поступает фактический запрос, система определяет ожидаемый тип ответа (например, дата, число, имя), анализирует топовые результаты поиска и извлекает соответствующие фразы. …
Google использует многоэтапную систему для проверки фактов, извлеченных из интернета. Чтобы факт попал в базу знаний, он должен быть подтвержден несколькими независимыми источниками. Система оценивает распространенность атрибута и достоверность значения, …
Google анализирует текст отзывов о компаниях для выявления спама в бизнес-листингах. Система ищет стоп-слова (например, "фейк", "не существует"), выявляет нерелевантные термины для категории бизнеса и сравнивает отзывы с базой известного …
Google использует систему для выбора и оценки Featured Snippets. Система анализирует топовые результаты поиска, чтобы предсказать, какие термины должны быть в ответе (Answer Terms). Затем она оценивает отрывки текста, учитывая …
Google рассчитывает метрику авторитетности для веб-сайтов на основе соотношения количества независимых входящих ссылок к количеству брендовых (референсных) запросов. Сайты, имеющие много независимых ссылок относительно их поисковой популярности, получают преимущество. Напротив, …
Google использует инфраструктурное решение для мгновенного расчета сложных метрик схожести (например, Personalized PageRank) в огромных графах связей (например, Документы и Запросы). Система заранее разбивает граф на тематические категории и создает …
Google использует систему для генерации Featured Snippets (ответных пассажей) в ответ на запросы-вопросы. Система анализирует топовые результаты, разделяя контент на структурированный (таблицы, списки) и неструктурированный (текст). Применяя разные наборы правил …
Патент Google описывает механизм обработки запросов с пропущенными словами (fill-the-blank). Система ищет текстовые совпадения в индексе и извлекает ответы («Filler Text»). Ранжирование ответов основано на трехуровневой оценке: информационная ценность ответа …
Google использует механизм для определения, насколько окружающие слова помогают уточнить смысл термина в запросе. Система строит иерархию контекстов и оценивает их значимость (Good/Bad Context). Это позволяет выбрать наиболее точные синонимы …
Google использует генеративные нейросетевые модели (Sequence-to-Sequence) для динамического создания вариантов поисковых запросов. Система учитывает контекст и предполагаемую задачу пользователя для генерации уточнений или эквивалентных формулировок. Механизм Actor-Critic (обучение с подкреплением) …
Google использует механизм для определения популярности контентных сущностей (таких как фильмы, телешоу, книги), когда прямые данные о потреблении недоступны. Система идентифицирует авторитетные «эталонные веб-страницы» (например, страницы Википедии) и связанные поисковые …