Google использует иерархию сигналов (язык запроса, настройки браузера, IP-адрес, доминирующий язык в выдаче) для динамического определения предпочтительного языка пользователя. Затем система агрессивно повышает результаты на этом языке, используя факторы смещения …
Мультиязычность
Google использует метод для объединения документов на разных языках в общие тематические кластеры. Все документы переводятся на единый базовый язык, затем анализируются ключевые слова, и на этой основе формируются кластеры. …
Патент Google, описывающий механизм повышения точности системы генерации синонимов. Система предотвращает ошибки, когда часть составного слова ошибочно принимается за аббревиатуру всего слова (например, «break» как аббревиатура для «breakfast»). Для этого …
Google использует передовые технологии OCR для точного извлечения текста из изображений, включая низкокачественные фото с мобильных устройств. Система применяет масштабирование (Super-resolution), многоуровневый анализ (Multi-scale OCR) и контекстно-зависимые языковые модели (например, …
Google использует механизм для точного определения языка, на котором пользователь вводит запрос, особенно когда слова неоднозначны или не содержат диакритических знаков. Система анализирует язык интерфейса пользователя и статистику использования слов …
Патент Google описывает систему создания многоязычной карты синонимов (Synonyms Map), которая учитывает частоту использования вариантов слова (например, с ударениями, лигатурами или транслитерацией) в разных языках. При обработке запроса система определяет …
Google использует механизм для обработки запросов, содержащих акценты, диграфы («ue» вместо «ü») и транслитерацию. Система определяет язык запроса, нормализует термины в упрощенную форму и ищет варианты в предварительно созданной «Карте …
Патент Google, описывающий итеративный алгоритм для определения того, какие последовательности слов являются значимыми фразами (коллокациями), а какие — случайным совпадением. Система анализирует текст, начиная с длинных фраз и двигаясь к …
Патент описывает вероятностный метод Google для точной идентификации языка поискового запроса, включая голосовые. Система анализирует частотность слов в разных языках и комбинирует эти данные с контекстом: языком интерфейса (например, google.fr) …
Google использует специализированную инфраструктуру (Chunk Tables и Token Tables) для мгновенного предоставления поисковых подсказок (Autocomplete) с переводами. Система предсказывает полные запросы на основе частичного ввода, объединяя исторические данные о запросах …
Система определяет языковые предпочтения пользователя и сравнивает их с языком посещаемой веб-страницы. Если страница отображается не на предпочтительном языке из-за ошибки маршрутизации (например, из-за геолокации), и существует альтернативная версия на …
Google анализирует, как слова пишутся в разных языках (с акцентами, диграфами или транслитерацией), и создает "карту синонимов". При получении запроса система определяет его вероятный язык и статистически выбирает только те …
Google использует механизм для определения языка, на котором пользователь хочет видеть результаты поиска, особенно когда язык запроса отличается от языка региона. Система сравнивает текст запроса с его переводом на местный …
Google автоматически определяет географические регионы, связанные с новостным событием. Если язык региона отличается от языка пользователя, система переводит ключевые слова сюжета, ищет релевантные локальные статьи и интегрирует их в выдачу …
Google использует систему для автоматического перевода ключевых слов (например, для рекламы или тегирования контента), учитывая локальные особенности языка. Система переводит исходное слово, находит синонимы и проверяет, какие варианты чаще всего …
Google может генерировать синонимы для слов непосредственно во время индексации документа, чтобы ускорить обработку запросов. Это включает извлечение числовых значений из буквенно-числовых токенов (например, «42» из «e42PC») и нормализацию слов …
Google разработал систему для улучшения качества межъязыковых поисковых подсказок (Autocomplete). Вместо буквального перевода система оценивает различные варианты перевода, отдавая предпочтение тем фразам, которые чаще всего используются носителями целевого языка в …
Google использует вероятностную модель (Байесовский классификатор) для точной идентификации языка и кодировки документа. Система анализирует две группы сигналов: атрибуты документа (домен верхнего уровня, HTTP-заголовки, HTML-теги) и непосредственно текст, анализируемый на …
Google улучшает поиск изображений, предлагая переводы исходного запроса на языки, где могут быть лучшие результаты. Система оценивает качество переводов на основе поведения пользователей (CTR, частота использования) и показывает визуальное превью …
Google обрабатывает визуальные запросы (изображения с текстом), выполняя OCR и оценивая качество распознавания с помощью языковых моделей, адаптированных к географическому положению пользователя. Система идентифицирует надежные текстовые строки и сопоставляет их …