Патенты Google

Google анализирует, какие слова часто встречаются вместе в рамках одной поисковой сессии (co-occurrence), чтобы понять их взаимосвязь. На основе этих данных система расширяет исходный запрос связанными терминами для поиска релевантного …

Google использует двухэтапный анализ для генерации блока "Связанные запросы" (Related Searches). Система ищет запросы, у которых ТОП выдачи сильно отличается от исходного запроса (чтобы показать новое), но результаты на низких …

Google использует этот механизм для управления отображением большого количества локальных результатов на карте. Чтобы избежать визуального шума и обеспечить репрезентативность, система выбирает результаты пропорционально их плотности в разных районах. Это …

Google использует механизм валидации синонимов к многословным фразам, чтобы предотвратить потерю информации (т.н. "pseudo-drop"). Если синоним для всей фразы совпадает с синонимом только для ее части, система блокирует такую замену. …

Google применяет механизм кросс-язычного поиска (CLIR) для улучшения выдачи изображений и видео. Система автоматически переводит запрос пользователя на другие языки, выбирая наиболее подходящий на основе частотности терминов (IDF) в его …

Google может улучшать поисковый опыт, встраивая интерактивные предложения запросов прямо в текстовые сниппеты результатов поиска. Система определяет альтернативные запросы (основываясь на анализе поведения пользователей) и связывает их с конкретными словами …

Google использует технологию распознавания объектов на изображениях для обогащения своей Базы Знаний (Knowledge Graph). Система анализирует наборы изображений, определяет, какие сущности часто появляются вместе (например, «Медведь Гризли» и «Рыба»), и …

Google патентует механизм для устранения неоднозначности при поиске людей с одинаковыми именами. Система идентифицирует конкретных людей (сущностей) и предлагает их в Autocomplete, используя различающую информацию (фото, профессию, локацию) и сигналы …

Патент Google, описывающий алгоритм ранжирования контента нативных мобильных приложений (диплинков). Система использует адаптированную модель TF-IDF, включающую частоту термина на экране (Term Score), его редкость внутри приложения (Intra-inverse popularity) и редкость …

Google использует сверточные нейронные сети (CNN) для анализа пикселей видео и автоматического создания аннотаций. Система применяет двухканальный подход, анализируя как общий контекст (в низком разрешении), так и центральную область фокуса …

Google использует систему для автоматического определения релевантных бизнес-категорий (например, «Желтые страницы») для поискового запроса. Система основана на статистической модели (например, Naïve Bayes), которая обучается на различных источниках данных: каталогах, веб-сайтах …

Система отслеживает электронные разговоры (чаты, VoIP-звонки) на наличие триггерных слов. При активации она захватывает запрос, может использовать контекст разговора для его уточнения и внедряет краткий ответ обратно в поток беседы. …

Патент Google, описывающий систему валидации синонимов для многословных фраз. Система использует механизм «N-gram Agreement» для проверки пословного лексического или семантического соответствия, что позволяет учитывать грамматическое согласование и усиливать правила для …

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 …

Система генерации поисковых подсказок (Autocomplete) определяет общее и точное местоположение пользователя для смешивания популярных общих запросов с локальными. Для определения локальной релевантности Google анализирует географические кластеры популярности запросов (Spatial Distribution), …

Google использует систему для автоматического построения истории развития новостного сюжета. Анализируя объем, качество и динамику публикаций во времени, система определяет отдельные «события» внутри большой темы. Для каждого события выбирается наиболее …

Google может интерпретировать специальные токены в поисковом запросе (например, «+») как намерение пользователя найти официальную социальную страницу сущности. Если система идентифицирует верифицированный профиль, соответствующий запросу с высокой степенью уверенности, она …

Google использует метод для идентификации "родственных запросов" (sibling queries) — запросов с одинаковой структурой интента, но разными переменными (например, "погода в Москве" и "погода в Париже"). Система сравнивает шаблоны использования …

Google использует метод обнаружения спама, основанный на анализе переходов между различными наборами символов (например, с латиницы на кириллицу и обратно). Этот метод выявляет попытки спамеров заменить буквы визуально похожими символами …

Google может локально анализировать окружающий звук через микрофон устройства, чтобы определить, какой медиаконтент (ТВ-шоу, фильм) воспроизводится поблизости. Для этого система заранее загружает персонализированный набор аудио-отпечатков. При совпадении этот контекст используется …