Google анализирует тысячи существующих пар Вопрос-Ответ в интернете, чтобы понять, какие термины чаще всего используются при ответе на конкретный вопрос. На основе этого анализа создается "Вектор Терминов Ответа" (Answer Term …
Lev Finkelstein
Google использует механизм для очистки системы автозаполнения (Autocomplete). Система выявляет популярные подсказки, которые развлекают или интересуют пользователей, но не соответствуют их изначальному намерению. Путем экспериментов с временным скрытием этих подсказок …
Google использует механизм для улучшения поисковых подсказок (Autocomplete). Система определяет запросы, которые имеют идентичную каноническую форму (тот же базовый интент после нормализации), но структурно отличаются от вводимого текста. Среди этих …
Google использует механизм для валидации редких поисковых запросов, чтобы определить, стоит ли добавлять их в поисковые подсказки (Autocomplete). Редкие запросы нормализуются (каноникализируются) и сравниваются с популярными запросами. Если редкий запрос …
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 быстрого выявления новых трендов в поиске. Система анализирует "свежие запросы", приводит их к канонической форме и группирует варианты с одинаковым смыслом. Если группа набирает достаточную совокупную …
Google использует механизм для генерации новых поисковых подсказок (Inferred Queries), которые пользователи ранее не вводили. Система анализирует прошлые запросы, выявляет общие структурные шаблоны (Query Templates) и определяет семантически схожие термины …
Патент Google описывает систему персонализации подсказок в Autocomplete. Система анализирует социальный граф пользователя и ранжирует поисковые подсказки на основе активности его контактов. Учитывается, как часто контакты искали этот запрос и …
Google отслеживает прямые эфиры (ТВ, радио, стримы) и извлекает из них ключевые темы и сущности. Система использует эту информацию для повышения в реальном времени релевантных поисковых подсказок (Autocomplete), адаптируя их …
Google анализирует поисковые подсказки, чтобы определить, ссылаются ли они на конкретные сущности или являются неоднозначными. Для уточнения смысла система добавляет семантические описания (например, «britney spears - Singer»). Эти описания генерируются …
Google использует несколько механизмов для определения музыкального интента. Система анализирует состав поисковой выдачи на предмет наличия авторитетных музыкальных сайтов, сверяет запрос со специализированным индексом текстов песен и использует заранее сформированные …
Google может анализировать контент документа, который пользователь просматривает или редактирует, чтобы персонализировать поисковые подсказки. Система сравнивает тематику текущего документа с результатами поиска по потенциальным подсказкам и повышает те варианты автозаполнения, …
Google использует механизм для улучшения покрытия и качества подсказок в Autocomplete. Система идентифицирует описательные термины (прилагательные, наречия) вводимом пользователем запросе, временно удаляет их для поиска популярных базовых запросов, а затем …
Google использует механизм для динамического обновления поисковых подсказок (Autocomplete) в реальном времени. Если пользователь вводит запрос медленно, система предполагает, что он увидел и отклонил предложенные варианты. Эти варианты понижаются в …
Google использует механизм для улучшения подсказок Автокомплита (Search Suggest), фокусируясь на окончании (суффиксе) запроса. Если начало запроса редкое или неоднозначное, система ищет популярные прошлые запросы с похожими окончаниями, но разными …
Google использует механизм для уточнения поисковых подсказок, заменяя общие термины (Классы) на конкретные примеры (Сущности). Система автоматически извлекает связи «Класс-Сущность» из веб-документов и оценивает их надежность. Например, подсказка «свойства муравьиной …