Google может активировать блоки с ответами (Answer Boxes или Featured Snippets), анализируя не только сам запрос, но и топовые результаты поиска. Если ресурсы в выдаче ассоциированы с определенной темой (Answer …
Семантика и интент
Google использует механизм для определения наиболее важных свойств (фактов) о сущности в контексте ее типа. Система анализирует частоту совместного упоминания (co-occurrence) сущности и связанных с ней сущностей в интернете (Related …
Google расширяет поисковые подсказки (Autocomplete) за пределы исторических логов, анализируя метаданные документов, такие как заголовки (Title). Система извлекает фразы, проверяет их грамматическую корректность с помощью NLP (POS-tagging) и добавляет в …
Google использует систему для динамического извлечения фактов из веб-индекса. Когда поступает фактический запрос, система определяет ожидаемый тип ответа (например, дата, число, имя), анализирует топовые результаты поиска и извлекает соответствующие фразы. …
Google использует многоэтапную систему для проверки фактов, извлеченных из интернета. Чтобы факт попал в базу знаний, он должен быть подтвержден несколькими независимыми источниками. Система оценивает распространенность атрибута и достоверность значения, …
Google использует механизм предиктивного кэширования для ускорения работы поисковых подсказок (Autocomplete), особенно на мобильных устройствах. Система заранее отправляет наиболее вероятные подсказки, включая локально-специфичные, на устройство пользователя еще до начала ввода …
Google постоянно тестирует правила подстановки (синонимы) для расширения запросов. Этот патент описывает механизм оценки эффективности этих правил с помощью анализа поведения пользователей (клики и пропуски результатов). Если пользователи часто пропускают …
Google использует систему для выбора и оценки Featured Snippets. Система анализирует топовые результаты поиска, чтобы предсказать, какие термины должны быть в ответе (Answer Terms). Затем она оценивает отрывки текста, учитывая …
Google использует инфраструктурное решение для мгновенного расчета сложных метрик схожести (например, Personalized PageRank) в огромных графах связей (например, Документы и Запросы). Система заранее разбивает граф на тематические категории и создает …
Google использует систему для генерации Featured Snippets (ответных пассажей) в ответ на запросы-вопросы. Система анализирует топовые результаты, разделяя контент на структурированный (таблицы, списки) и неструктурированный (текст). Применяя разные наборы правил …
Патент Google описывает механизм обработки запросов с пропущенными словами (fill-the-blank). Система ищет текстовые совпадения в индексе и извлекает ответы («Filler Text»). Ранжирование ответов основано на трехуровневой оценке: информационная ценность ответа …
Google использует механизм для определения, насколько окружающие слова помогают уточнить смысл термина в запросе. Система строит иерархию контекстов и оценивает их значимость (Good/Bad Context). Это позволяет выбрать наиболее точные синонимы …
Google использует генеративные нейросетевые модели (Sequence-to-Sequence) для динамического создания вариантов поисковых запросов. Система учитывает контекст и предполагаемую задачу пользователя для генерации уточнений или эквивалентных формулировок. Механизм Actor-Critic (обучение с подкреплением) …
Google использует механизм для определения популярности контентных сущностей (таких как фильмы, телешоу, книги), когда прямые данные о потреблении недоступны. Система идентифицирует авторитетные «эталонные веб-страницы» (например, страницы Википедии) и связанные поисковые …
Google тестирует правила, которые делают определенные слова в запросе необязательными (опциональными), чтобы найти более релевантные результаты. Патент описывает, как система оценивает эффективность этих правил, анализируя поведение пользователей. Если пользователи кликают …
Google использует систему для идентификации и создания «канонических элементов контента» — образцовых объяснений тем, часто в формате вопрос-ответ. Система анализирует огромные массивы существующего контента, кластеризует похожие вопросы и ответы и …
Google использует систему для определения истинного смысла документа путем разделения его на регионы (например, основной текст, меню, футер). Система анализирует локальные концепции в каждом регионе, определяет доминирующую тему документа, а …
Google идентифицирует связанные запросы, анализируя схожесть их исторических трендов популярности, а не только семантику. Система преобразует данные об объеме запросов в многомерные изображения и применяет вейвлет-анализ для извлечения ключевых характеристик …
Google использует запатентованную систему для генерации информативных сниппетов для сущностей, о которых оставляют отзывы (например, рестораны, товары). Система извлекает фразы, выражающие мнение (sentiment phrases), из множества отзывов, оценивает их тональность …
Google использует машинное обучение (Support Vector Machine и N-gram analysis) для анализа комментариев в социальных сетях, блогах и микроблогах, привязанных к геолокации. Система определяет, является ли комментарий отзывом о компании …