Патент Google, описывающий систему автоматического извлечения и проверки фактов для ответов на вопросы и наполнения базы знаний (Knowledge Graph). Система генерирует гипотетические ответы, проверяет их достоверность по количеству подтверждающих источников …
Патенты Google
Разборы патентов поисковой системы Google
Google анализирует действия пользователя в рамках текущей поисковой сессии, такие как специфическая терминология, орфография или клики по результатам, чтобы отнести его к определенной «Группе пользователей» (например, по профессии или демографии). …
Патент Google описывает систему для проактивной обработки контента, связанного с будущими событиями. Система определяет потенциальные тренды, анализируя устойчивость интереса пользователей к теме задолго до события. Затем она заранее классифицирует и …
Google анализирует последовательность запросов в вашей текущей поисковой сессии и сравнивает ее с миллионами исторических сессий. Если текущий путь поиска совпадает с прошлыми паттернами, система предлагает наиболее вероятный следующий запрос …
Google использует механизм сбора и обработки обратной связи для повышения точности кластеризации результатов в поиске по людям. Если система ошибочно связывает ресурсы (например, профили в соцсетях) с конкретным человеком, пользователи …
Google использует сигналы взаимодействия пользователей (комментарии, лайки, плейлисты) для определения субъективных характеристик контента, таких как «смешной» или «вдохновляющий». Система обучает классификатор связывать объективные признаки контента (визуальные, аудио, текстовые) с этими …
Google использует эту систему для генерации блока "Похожие запросы" (Related Searches). Система анализирует данные пользовательских сессий и контекстные подсказки в веб-контенте, чтобы найти запросы, которые концептуально связаны с исходным, но …
Google применяет механизм для валидации синонимов с помощью структурированных географических данных. Если система определяет, что два термина являются разными, но связанными географическими объектами (например, соседними городами), они помечаются как «коррелирующие …
Google использует механизм для генерации Sitelinks путем рендеринга страницы и анализа DOM-структуры. Система определяет визуальное расположение (координаты X, Y) гиперссылок и группирует их на основе визуальной близости и общих родительских …
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 определяет локальную значимость ("интересность") бизнеса, анализируя, как пользователи взаимодействуют с результатами поиска (клики, долгие клики) в пределах конкретных географических "ячеек". Эта система позволяет продвигать местные "жемчужины" выше сетевых брендов …
Google использует текст сниппетов для улучшения систем понимания запросов. Анализируя, какие слова часто появляются в сниппетах релевантных или кликабельных результатов, система выявляет потенциальные синонимы для исходных ключевых слов. Это позволяет …
Анализ патента (IBM), описывающего модификации алгоритмов типа PageRank для более точной оценки качества страниц. Система предлагает методы для ранжирования «висячих узлов» (страниц без исходящих ссылок или несканируемых страниц) и механизмы …
Патент Google описывает систему автоматизации разметки изображений для обучения классификаторов. Используя текстовое описание категории (Input Concept), система задействует Большие Языковые Модели (LLM) для генерации запросов к Визуально-Языковым Моделям (VLM). LLM …
Google анализирует поисковые запросы для выявления наиболее вероятных значимых фраз. Система рассматривает все возможные комбинации слов в запросе и оценивает их, основываясь на том, как часто эти комбинации встречаются в …
Google может персонализировать поисковую выдачу, изменяя вес анкорного текста ссылок. Вес ссылки зависит не от глобального PageRank ссылающейся страницы, а от ее "персонализированного PageRank", рассчитанного на основе предпочтений пользователя (например, …
Google описывает систему для тематических сообществ, где пользователи зарабатывают репутацию (Topical Reputation Score) на основе качества контента, которым они делятся в рамках конкретных тем. Достигнув порогового значения, пользователь «разблокирует» тему, …
Google применяет систему для обнаружения бессмысленного контента (спама), вычисляя «Gibberish Score». Эта оценка состоит из двух частей: «Language Model Score», проверяющего статистическую вероятность того, что текст является естественным языком, и …
Google применяет систему двойной классификации для защиты пользователей от неуместного или оскорбительного контента. Система оценивает, относится ли запрос к «защищенной группе людей» и содержит ли он деликатные термины. Параллельно анализируется, …
Google использует этот механизм для ответов на запросы, требующие списка элементов (например, «города в Калифорнии»). Система извлекает потенциальные списки из неструктурированных веб-документов, анализирует их взаимосвязи и совпадения в виде графа …