Google использует механизм для улучшения точности распознавания голосовых запросов, содержащих редкие или локально-специфичные термины (например, названия местных бизнесов). Система анализирует местоположение пользователя и применяет иерархические географические модели (район, субрегион, регион), …
2016
Google использует технологию анализа контента на экране устройства (включая видимую и прокручиваемую области, а также историю взаимодействий) для прогнозирования следующего шага пользователя. Система идентифицирует и ранжирует сущности на странице по …
Google применяет систему для эффективной дедупликации вакансий из разных источников. Используя алгоритмы MinHash и Jaccard Similarity, система создает цифровые отпечатки объявлений и группирует похожие версии в кластеры. Внутри кластера выбирается …
Google использует нейронные сети (включая LSTM и архитектуру Encoder-Decoder) для создания векторов авторов (Author Vectors) — числовых представлений, характеризующих стиль письма, личность и способ коммуникации автора. Патент описывает, как эти …
Google рассчитывает Mobile-Friendliness Score, рендеря страницы как мобильное устройство и оценивая такие сигналы, как размер кликабельных элементов, читаемость текста, настройки области просмотра (viewport) и скорость загрузки. Эта оценка используется для …
Google анализирует переписку пользователей в мессенджерах, чтобы предлагать контекстуально релевантные запросы (например, «актерский состав фильма», обсуждаемого в чате). При выборе предложения система автоматически ищет информацию и встраивает структурированный ответ (карточки, …
Google использует систему для анализа контента, отображаемого на экране пользователя (например, веб-страницы или приложения). Система определяет ключевые сущности и оценивает их важность на основе визуального представления (шрифт, позиция, частота). Затем …
Google использует механизм для анализа контента, активно отображаемого на экране устройства (веб-страницы, приложения, чаты). По общему триггеру (например, долгое нажатие или жест) система идентифицирует ключевые сущности только в видимой области. …
Google использует вероятностную модель для управления неточностью определения местоположения пользователя по IP-адресу. Система рассчитывает и ранжирует вероятности нахождения пользователя в разных локациях. Патент описывает применение настраиваемых порогов (ранга вероятности, уверенности …
Google анализирует, как пользователи взаимодействуют (открывают, читают, сохраняют) с шаблонными B2C сообщениями (email, SMS). Система определяет интересы (бренды, темы, сущности), связанные с этими сообщениями. Если вовлеченность высока, эти интересы добавляются …
Google использует технологию распознавания объектов на изображениях для обогащения своей Базы Знаний (Knowledge Graph). Система анализирует наборы изображений, определяет, какие сущности часто появляются вместе (например, «Медведь Гризли» и «Рыба»), и …
Патент Google, описывающий алгоритм ранжирования контента нативных мобильных приложений (диплинков). Система использует адаптированную модель TF-IDF, включающую частоту термина на экране (Term Score), его редкость внутри приложения (Intra-inverse popularity) и редкость …
Google использует модель идентификации вакансий для преодоления ограничений поиска по ключевым словам в сфере трудоустройства. Система обучается на основе таксономии профессий, генерируя векторы для вакансий с использованием специализированных весовых коэффициентов …
Патент раскрывает механизмы, которые Google использует для понимания сложных запросов на естественном языке, включающих сущности и их отношения. Система переводит неоднозначные формулировки в точные структурированные запросы (например, SQL), анализируя все …
Google использует систему для дополнения прямых ответов контекстной информацией. Когда пользователь ищет факт о сущности (например, рост Барака Обамы), система не только предоставляет факт (6'1"), но и определяет его место …
Патент описывает инфраструктуру (аналогичную Google AMP Cache), позволяющую Google агрегировать полные версии веб-страниц и рекламные ассеты в единую «Композитную страницу». Весь контент передается пользователю сразу в ответ на запрос. Это …
Google использует систему для точного сопоставления поисковых запросов с мобильными приложениями. Система анализирует семантические признаки запроса (основную тему и подтемы), извлекая их в том числе из результатов поиска (SERP). Затем …
Google использует систему для проверки релевантности предлагаемых ключевых слов (например, в Google Ads), анализируя контент конкретного веб-сайта. Система генерирует семантически связанные термины, но затем проверяет, как часто они фактически встречаются …
Google использует клавиатурное приложение (например, Gboard) для анализа текста, вводимого пользователем в реальном времени (например, в чате). Система идентифицирует поисковые сущности или триггерные фразы, автоматически генерирует релевантные поисковые запросы и …
Google использует систему для борьбы с лично нежелательным контентом (например, «revenge porn»). Система применяет два классификатора: один определяет, является ли контент нежелательным (например, порнографическим), а второй — является ли он …