Google использует систему для автоматического пополнения Графа Знаний. Когда в тексте обнаруживается новая сущность, система анализирует соседние известные сущности и лексический контекст (n-граммы), связывающий их. Комбинируя классы известных сущностей и …
2015
Google анализирует контент фотографий, размещенных в интернете или загруженных пользователями, используя автоматические метки и данные о геолокации/времени. Это позволяет системе создавать детальные описания территорий, определять точки интереса (POI), отслеживать события …
Google использует продвинутые статистические модели (глубокие сверточные нейронные сети) для анализа изображений фасадов бизнеса (например, Street View или фото пользователей). Система автоматически определяет множественные иерархические категории (например, «Пиццерия» → «Ресторан» …
Google использует систему для автоматического анализа фотографий, сделанных пользователями на мобильных устройствах. Система сопоставляет место съемки с базой данных POI, анализирует содержание изображения и сравнивает его с семантическими дескрипторами местоположения. …
Google использует систему постобработки для результатов классификации изображений, полученных от нейронных сетей. Патент описывает, как исходные оценки (raw scores) корректируются с учетом иерархических (subsumption) и исключающих (exclusion) отношений между объектами …
Google использует персонализированный алгоритм для ранжирования поставщиков медиаконтента (фильмов, сериалов). Система учитывает наличие у пользователя подписок, установленных приложений, историю взаимодействий, стоимость контента, поддержку глубоких ссылок и популярность сервиса, чтобы определить, …
Google использует этот механизм для структурирования поисковой выдачи по широким запросам. Система группирует результаты в кластеры на основе их связи с сущностями из Базы Знаний. Для объединения кластеров используются онтологические …
Google использует механизм для динамической настройки Панели Знаний. Система анализирует не только главную сущность в запросе, но и дополнительные контекстные термины. На основе этого контекста система переранжировывает факты и контент …
Google использует механизм для интерпретации неявных запросов (например, «часы работы» или «меню»), основанный на точном местоположении пользователя. Система определяет ближайшие организации, понимает, к какому типу бизнеса относится запрос, и переписывает …
Google использует систему автоматизированного понимания текста для решения двух задач. Во-первых, она определяет сходства и различия между сущностями (например, продуктами) на основе их атрибутов и сравнительных сигналов в тексте. Во-вторых, …
Google использует сложные модели машинного обучения для анализа видеоконтента кадр за кадром. Система определяет, какие сущности (объекты, концепции) присутствуют в кадре, и вычисляет вероятность того, насколько они являются центральной темой …
Google интерпретирует физическое местоположение мобильного устройства как концептуальную «Область поиска» (например, заведение, район или город). Система выбирает оптимальную область из иерархии вложенных вариантов на основе оценок (Scores), преобразует ее название …
Google использует механизм для улучшения видимости детского контента (Youth-Oriented, Y) в безопасной выдаче. Поскольку такой контент часто имеет меньше поведенческих данных, чем общий контент (General Audience, G), система вычисляет динамический …
Google использует точное местоположение устройства для разрешения неоднозначности в запросах, которые неявно ссылаются на ближайшие объекты (например, запрос [часы работы], когда пользователь находится рядом с двумя ресторанами). Система определяет релевантные …
Google патентует систему для автоматической категоризации видеоканалов и плейлистов. Система определяет тематику канала, анализируя не только метаданные, но и то, какие видео пользователи смотрят чаще всего и сколько времени проводят …
Google использует систему для динамического выбора thumbnail для видео в результатах поиска. Система анализирует запрос пользователя и содержание каждого кадра видео, преобразуя их в числовые векторы в общем семантическом пространстве. …
Этот патент описывает, как Google может использовать Сверточные Нейронные Сети для анализа уличных изображений (например, Street View) и автоматического обнаружения физических витрин магазинов. Система определяет точное местоположение каждого бизнеса с …
Google использует местоположение пользователя для интерпретации запросов, которые явно не упоминают конкретную сущность (например, [часы работы] или [отзывы]). Система идентифицирует ближайшие объекты, анализирует исторические паттерны запросов для этих объектов и …
Google использует данные о местоположении и точной ориентации (направление, наклон) мобильного устройства для интерпретации неявных запросов о ближайших объектах (например, «часы работы» или «что это?»). Система определяет расширенную зону поиска …
Google использует систему для автоматического определения качества изображений, анализируя три класса характеристик: техническое качество (резкость, экспозиция), содержание (объекты, лица, ландшафты) и социальную популярность (просмотры, шеры, рейтинги). Система присваивает баллы этим …