Патенты Google

Патент описывает, как Google ранжирует точки интереса (POIs) в локальном поиске, отдавая приоритет рекомендациям от людей из социальных кругов пользователя. Система делит результаты на три уровня: рекомендации друзей, рекомендации других …

Google использует метод классификации запросов, который анализирует не сам текст запроса, а контент (URL, заголовки, сниппеты) страниц, находящихся в топе выдачи по этому запросу. Сравнивая набор терминов из этих результатов …

Google использует статистический анализ (KL-дивергенцию) для определения «согласованности» (coherence) категорий сущностей (например, «Города»). Если сущности внутри категории часто встречаются в одинаковых контекстах запросов, категория считается согласованной. Это позволяет системе обобщать …

Google использует механизм для точной интерпретации локальных запросов, содержащих неоднозначные слова. Вместо статического удаления стоп-слов система генерирует несколько вариантов разделения запроса на субъект и местоположение. Она тестирует варианты с удалением …

Google патентует механизм отображения контекстной информации прямо в выпадающем списке поисковых подсказок (Autocomplete). Система объединяет стандартные предсказания запросов с двумя типами данных: персональными уведомлениями (погода, встречи, новости для локации пользователя) …

Патент Google описывает интерфейс для агрегации контента (например, Google News). Система группирует связанные документы в кластеры и представляет их в виде сворачиваемых блоков. В развернутом виде блок показывает разнообразные типы …

Google анализирует контент интерактивных сессий (например, обучающих видео), чтобы определить, какие инструменты и материалы необходимы для выполнения конкретной задачи. Система классифицирует их как "обязательные" или "опциональные" на основе частоты использования …

Google использует метод обучения моделей ранжирования, который выходит за рамки одного поискового запроса. Система сравнивает релевантность документа для Запроса А с релевантностью другого документа для Запроса Б, если эти запросы …

Google использует этот механизм для улучшения поиска, особенно по картинкам. Если пользователь вводит описательный запрос (например, «коричневая собака-пловец»), система распознает конкретные сущности в найденных результатах (например, «Чесапик-бей-ретривер») и отображает их …

Google анализирует контент топовых документов по запросу, использует языковые модели для суммаризации отдельных пассажей и кластеризует эти суммаризации для выявления общих тем. Затем поисковая выдача реорганизуется для представления этих тем, …

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 систему классификации изображений, чтобы определить, соответствует ли текст, связанный с изображением (например, alt-текст или окружающий контент), его визуальному содержанию. Система обучается распознавать объекты на основе визуальных признаков. Если …

Google использует систему для персонализации новостного контента, анализируя темы (используя Knowledge Graph), местоположения и даты публикации статей. Система создает динамические профили пользователей на основе истории чтения, применяя механизм «затухания» для …

Google использует комплексный механизм для определения географической релевантности бизнеса. Система комбинирует расстояние до официальных границ региона (полигона), верификацию через почтовый индекс и расстояние до «центра активности» (например, центра города, а …

Google совершенствует понимание текста за рамками TF-IDF, анализируя, как часто слова встречаются вместе в корпусе документов (Co-occurrence Consistency). Внутри конкретного документа или запроса система запускает алгоритм типа PageRank, где слова …

Патент Google описывает систему динамического определения географической «области релевантности» для локального поиска и рекламы. Система учитывает плотность бизнеса в запрошенной категории для конкретного местоположения: в густонаселенных районах область сужается, а …

Google использует естественный язык (например, разговоры с Ассистентом) для идентификации значимых событий. Система анализирует фотографии, сделанные в этот период, и использует поведенческие сигналы (время просмотра, редактирование, пересылка) и распознавание объектов, …

Google использует метод "Поиска известного элемента" для надежной идентификации конкретных сущностей (например, научных статей или товаров), даже если исходный запрос содержит ошибки. Система создает несколько запросов с разными комбинациями атрибутов …

Google использует технологию статистического машинного перевода (SMT) для генерации синонимов и перефразирования запросов на одном языке. Система обучается на уникальных наборах данных: парах «Вопрос-Ответ» из FAQ, парах «Запрос-Сниппет» из логов …

Google улучшает понимание содержания изображений, распространяя семантические метки (labels) между ними. Если два изображения связаны не визуальными признаками (сняты в одно время, в одном месте, или сгруппированы в один альбом), …