Патенты Google

Google может определять географические интересы пользователя, анализируя местоположение издателей новостных сайтов, которые он посещал. Эта информация (Geo Signal) используется для корректировки ранжирования будущих поисковых запросов, повышая результаты, релевантные этим интересам, …

Google использует механизм показа поисковых подсказок до того, как пользователь начал вводить запрос. Если пользователь бездействует у строки поиска, система предлагает либо примеры использования расширенного синтаксиса (например, булевых операторов) для …

Google отслеживает внезапные всплески частоты поисковых запросов и сопоставляет их с субтитрами (или аудиодорожкой) транслируемых в этот момент телепрограмм. Это позволяет системе понять, какой именно момент в эфире вызвал интерес …

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 систему обнаружения дубликатов видео в реальном времени при загрузке контента. С помощью аудио и видео отпечатков система определяет, является ли новое видео копией существующего, учитывая временную синхронизацию и …

Google анализирует тональность (Sentiment) в текстовых отзывах (структурированных и неструктурированных, например, в блогах) и объединяет эти данные со структурированными рейтингами (звездами) и данными о взаимодействии с пользователем (например, кликами). Система …

Google анализирует, как часто видео появляются вместе в одних и тех же плейлистах (статистика совместного появления), чтобы формировать рекомендации на YouTube. Этот метод позволяет рекомендовать даже малопопулярные видео. Ранжирование основано …

Google использует автоматизированную систему для масштабного расширения своей онтологии (Knowledge Graph). Система анализирует поток поисковых запросов и веб-тексты, используя метод Distant Supervision для изучения шаблонов описания атрибутов. Это позволяет Google …

Google использует архитектуру, которая объединяет этапы поиска (Retrieval) и ранжирования (Ranking). Сложные модели машинного обучения преобразуются непосредственно в структуру поискового индекса. Это позволяет мгновенно находить и ранжировать контент, используя всю …

Google использует механизм для точной интерпретации запросов в специализированных доменах (медиа, товары, музыка). Система создает базу данных сущностей с оценками их популярности (Entity Scores). При получении запроса (текстового или голосового) …

Патент описывает, как Google обрабатывает вопросы о сущностях (людях, местах, компаниях). Система распознает сущность в запросе, определяет запрашиваемый атрибут (например, адрес), извлекает значение этого атрибута из результатов поиска и визуально …

Патент Google, описывающий инфраструктуру и многоэтапный процесс для сбора ground-truth данных о точках интереса (POI). Система использует полевых сборщиков данных, верификаторов для контроля качества и транскрибаторов. Этот процесс обеспечивает высокую …

Патент Google описывает систему анализа веб-страницы для выявления ее главных тем («Центральных Сущностей») с помощью глобального Графа Сущностей, основанного на совместной встречаемости терминов. Система отфильтровывает периферийные и неоднозначные темы, генерирует …

Google использует метод обратного анализа для понимания намерений пользователей. Анализируя, какие запросы приводят пользователей к одним и тем же документам (Query-Document pairs), система выявляет общие шаблоны (Query Patterns) и строит …

Google использует механизм для определения местоположения веб-страницы, даже если на ней нет адреса. Система находит адрес на других страницах того же сайта (например, в разделе «Контакты») и присваивает его связанным …

Google применяет сложную модель машинного обучения для извлечения фактов из текста. Система анализирует не только контекст, в котором сущность и атрибут упоминаются вместе, но и использует уже известные атрибуты этой …

Google использует этот механизм для автоматической классификации сущностей в своей базе знаний (Fact Repository/Knowledge Graph). Система анализирует атрибуты, значения и источники фактов, связанных с сущностью, и применяет модели машинного обучения, …

Google определяет семантическую связь между сущностями, строя двудольный граф, который соединяет сущности (например, события, места) с их признаками (например, текстом, анкорами, запросами). Используя алгоритм машинного обучения Label Propagation, система распространяет …

Патент Google описывает систему персонализации поиска, которая идентифицирует онлайн-форумы и группы в результатах выдачи. Если социальные контакты пользователя являются участниками этих сообществ, система повышает их в ранжировании и добавляет в …

Патент Google описывает систему повышения эффективности оценки контента, особенно важную в эпоху генеративного ИИ. Google обучает офлайн-модель имитировать результаты сложной онлайн-модели, но с использованием только внутренних характеристик контента, игнорируя ID …