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 …
2013
Google использует систему для идентификации и создания «канонических элементов контента» — образцовых объяснений тем, часто в формате вопрос-ответ. Система анализирует огромные массивы существующего контента, кластеризует похожие вопросы и ответы и …
Google использует машинное обучение (Support Vector Machine и N-gram analysis) для анализа комментариев в социальных сетях, блогах и микроблогах, привязанных к геолокации. Система определяет, является ли комментарий отзывом о компании …
Google создает персонализированную «Модель пользователя» на основе его личного контента (письма, события, контакты). Эта модель хранит ключевые термины и их контекст. Система использует ее, чтобы понять «неявное намерение» запроса — …
Google анализирует контент «интерактивных сессий» (например, видеоинструкций), используя распознавание объектов и речи, чтобы определить, какие инструменты и детали необходимы для конкретных задач. Система также вычисляет «профили надежности» продуктов, определяя, какие …
Google описывает механизм для точной идентификации авторов контента. Система (например, плагин браузера) отслеживает отправку контента через веб-формы (CMS, комментарии), фиксирует личность пользователя и отправленный текст. Затем Google проверяет, появился ли …
Google анализирует логи локальных поисковых запросов для обнаружения новых бизнесов. Система отслеживает термины, отсутствующие в текущей базе данных. Если частота использования такого термина в определенном регионе резко возрастает по сравнению …
Google использует механизм для сравнения и совместного ранжирования веб-страниц и нативных мобильных приложений. Поскольку оценки для веба и приложений рассчитываются по разным шкалам, система нормализует оценки приложений, приводя их к …
Google отслеживает взаимодействие с поисковой выдачей в реальном времени. Если пользователь просматривает результаты, но не кликает на них в течение определенного времени (определяемого моделью поведения), система интерпретирует это как имплицитную …
Патент описывает систему (техническую основу Google Authorship), позволяющую авторам связывать контент со своей верифицированной личностью с помощью цифрового "значка" (например, rel="author"). Система сохраняет "отпечаток" (хэш) контента, гарантируя, что он не …
Google использует систему для определения релевантности новостей конкретным объектам (сущностям, событиям, темам). Система анализирует кластеры новостных статей (коллекции), оценивая общий интерес к объекту (поисковые запросы, социальные сети) и значимость объекта …
Google использует механизм для обогащения поисковой выдачи и Панелей Знаний (Knowledge Panels) персонализированными социальными аннотациями. Если тема запроса пересекается с сильными интересами пользователя (определяется по Topic Score), система подмешивает в …
Система Google для маркетплейсов услуг в реальном времени (например, видеоконсультаций) использует двухэтапный процесс ранжирования. Сначала система оценивает организации по одному набору критериев, а затем оценивает отдельных экспертов внутри выбранной организации …
Google анализирует названия и категории бизнесов в конкретном географическом регионе. Если определенная часть названия (например, "Joe's") постоянно ассоциируется с одной категорией (например, "Plumber"), система создает локальную связь. Это позволяет расширять …
Google динамически изменяет поисковые подсказки (Autocomplete и переписанные запросы), основываясь на текущем контексте пользователя. Система учитывает такие факторы, как погода, время суток, актуальные новости, рекомендации друзей в социальных сетях и …
Анализ патента Google, описывающего два ключевых механизма: автоматическое расширение Графа Знаний путем анализа текста и ответы на вопросы на естественном языке. Система использует машинное обучение для определения надежных путей (связей) …
Google использует систему для идентификации и обработки цитат, приписываемых сущностям. Система применяет разные критерии в зависимости от источника: для общих цитат важна частота упоминаний и консенсус, а для новостных — …
Google использует систему для улучшения результатов поиска по запросам на естественном языке. Если первоначальная выдача не удовлетворяет требованиям качества (например, отсутствуют прямые ответы или релевантность низкая), система генерирует и тестирует …
Google использует механизм ранжирования, который динамически снижает влияние прогнозируемых показателей (например, pCTR или оценки качества), если система имеет низкую уверенность в точности этого прогноза. Уверенность рассчитывается статистически на основе объема …
Google использует этот механизм для ответа на неоднозначные фактические запросы. Система генерирует несколько возможных интерпретаций запроса и ответы из Knowledge Graph. Затем она проверяет, какая интерпретация доминирует в аннотациях (идентифицированных …