Google анализирует логи поисковых запросов, чтобы выявить популярные категории, используемые пользователями («Категории наблюдаемого интереса»). Затем система анализирует текст сторонних пользовательских отзывов для извлечения описательных атрибутов о продуктах, компаниях и поставщиках. …
Семантика и интент
Google использует NLP и машинное обучение для анализа тональности (sentiment) пользовательских комментариев к медиаконтенту (например, видео на YouTube). Система определяет, считают ли пользователи контент смешным, информативным, спорным и т.д., и …
Google использует систему для прогнозирования контента (веб-сайтов, сущностей), который будет интересен пользователю в данный момент, без явного запроса. Система анализирует текущий контекст пользователя (местоположение, время, интересы) и сравнивает его с …
Google использует этот механизм для разрешения неоднозначных запросов в Цифровом Ассистенте. Если намерение пользователя неясно, система анализирует текущие трендовые результаты веб-поиска или всплески похожих запросов, чтобы определить актуальный контекст (например, …
Google анализирует, какие изображения пользователи нажимают вместе (co-select) в ответ на конкретный запрос. Изучая визуальные характеристики этих совместно выбранных изображений, Google создает «Профиль изображения, зависящий от запроса» (Query-Dependent Image Profile). …
Google может определять, когда несколько последовательных запросов пользователя являются частью одного исследования («линии запроса»). Система объединяет параметры из этих запросов, создавая «комбинированный запрос». Это позволяет пользователю постепенно уточнять поиск (особенно …
Патент Google описывает фундаментальный механизм эффективного ранжирования контента (документов или рекламы) в масштабе. Система предварительно рассчитывает базовые оценки (Base Scores) на основе атрибутов документа. При получении запроса система быстро корректирует …
Google использует специальный метод для генерации сниппетов в расширенных результатах поиска (Sitelinks). Сниппет для главной страницы часто основан на запросе пользователя, но сниппеты для внутренних ссылок (sub-documents) генерируются на основе …
Google использует механизм для обработки поисковых запросов, представленных в виде изображений или нарисованных эскизов. Система сравнивает визуальный ввод с эталонными изображениями. Затем она определяет ключевые слова, связанные с наиболее похожим …
Google использует систему для корректировки ранжирования изображений непосредственно в момент запроса (онлайн). Для популярных запросов система заранее обучает индивидуальные модели релевантности на основе исторических данных о кликах. При получении нового …
Google использует систему для интерпретации серийных запросов, особенно в голосовом поиске. Если новый запрос является уточнением предыдущего (например, [погода завтра], затем [а во вторник]), система генерирует варианты, комбинируя старый и …
Google использует архитектуру для интеграции множества стратегий пересмотра запросов (расширение, сужение, синтаксис, сессии). Система оценивает качество предложений с помощью предиктивной модели машинного обучения, обученной на поведении пользователей (длительных кликах), чтобы …
Google анализирует историю поиска и поведение пользователя (длительность сессий, клики, уточнения запроса), чтобы автоматически выявить неудовлетворенные информационные потребности и долгосрочные интересы. Система периодически перезапускает эти запросы и уведомляет пользователя о …
Google использует механизм для понимания контекста сессии, анализируя последовательные запросы (например, Q1: [рестораны в Москве], затем Q2: [итальянские]). Система автоматически объединяет их в уточненный запрос (Q3: [итальянские рестораны в Москве]), …
Google использует механизм для улучшения ранжирования запросов, по которым недостаточно данных о поведении пользователей (например, кликов). Система находит исторические запросы, семантически похожие на исходный, и «заимствует» их поведенческие данные. Степень …
Google использует систему для ответа на фактические запросы путем извлечения данных из структурированного контента (таблиц и списков) на высокоранжирующихся страницах. Система сопоставляет термины запроса с атрибутами структуры (строками/столбцами), используя как …
Google использует модель оценки для различения именованных сущностей с одинаковыми названиями (например, «Ягуар» как животное или автомобиль). Система анализирует контекст запроса и сравнивает его со статьями о сущностях в базе …
Патент Google, описывающий механизм для облегчения разговорного поиска, в первую очередь на носимых устройствах. Система анализирует исходный запрос и определяет связанные темы (ключевые слова), основываясь на популярных поисковых запросах и …
Фундаментальный патент Google, описывающий переход от индексирования слов к индексированию концепций (фраз). Система определяет «хорошие фразы» на основе частотности и их способности прогнозировать появление других фраз (Information Gain). Документы индексируются …
Google определяет текущий интерес пользователя (контекст) на основе его действий в рамках сессии (клики, посещенные сайты). Затем система использует специализированные кликовые модели, основанные на поведении прошлых пользователей с таким же …