Google анализирует контент (новости, блоги, социальные сети) для выявления упоминаний событий, привязанных к конкретному времени. Система извлекает ключевые фразы (N-граммы) и определяет точное время события. Если пользователь вводит запрос, связанный …
Семантика и интент
Google использует многоступенчатый процесс для улучшения аннотаций изображений. Система сначала генерирует набор меток на основе визуальных характеристик (Content Feature Values). Затем она использует базу семантических связей (Semantic Database/Граф знаний), чтобы …
Google использует механизм для ускорения уточнения запросов. Когда пользователь взаимодействует со словом в середине существующего запроса (например, ставит курсор), система определяет это слово («анкорный сегмент») и предлагает семантически отличные альтернативы …
Патент описывает создание и использование репозитория фактов (предшественника Knowledge Graph). Система извлекает факты из интернета и связывает их с объектами (сущностями). При поиске Google не просто возвращает список объектов, а …
Google использует систему для обработки мультимодальных запросов (текст + изображение), позволяя LLM отвечать на вопросы об изображениях. Система анализирует изображение с помощью вспомогательных моделей (распознавание объектов, VQA) и выполняет обратный …
Google патентует механизм для улучшения визуального поиска (например, Google Lens). Система генерирует единое векторное представление (Image Embedding) для изображения-запроса и использует его для одновременного поиска визуально похожих результатов в нескольких …
Google патентует систему для генерации контента (например, объявлений или SGE-ответов) в реальном времени с помощью языковых моделей. Ключевая особенность — механизм "заземления" (grounding), который гарантирует, что ИИ не галлюцинирует, а …
Система Google для анализа информации, захваченной из различных источников (вводимый текст, изображения документов, аудиопотоки) в реальном времени. Система автоматически распознает контент, выделяет ключевые фрагменты, формирует поисковые запросы и мгновенно предоставляет …
Google использует систему для анализа структуры поисковых запросов в e-commerce. Система идентифицирует известные бренды и атрибуты, а затем выявляет неизвестные термины, которые часто появляются рядом с конкретным брендом. Если эти …
Google использует систему для автоматического пополнения Графа Знаний. Когда в тексте обнаруживается новая сущность, система анализирует соседние известные сущности и лексический контекст (n-граммы), связывающий их. Комбинируя классы известных сущностей и …
Google использует механизм для обработки запросов, на которые в момент поиска нет качественного или авторитетного ответа. Система запоминает информационную потребность пользователя и отслеживает появление релевантного контента. Как только авторитетный ответ …
Патент Google описывает систему, которая одновременно выбирает и ранжирует как основные элементы (например, сущности, продукты), так и их атрибуты для показа в структурированных результатах (карусели, панели знаний). Вместо последовательного выбора …
Google использует систему для глубокого концептуального анализа видео. Она определяет объекты, их взаимосвязи (через Графы Знаний) и визуальную значимость этих концепций в кадре (Presence Share). На основе этого формируется Concept …
Этот патент описывает фундаментальную архитектуру мобильного визуального поиска Google (например, Google Lens). Он детализирует, как изображение с телефона анализируется несколькими специализированными движками (объекты, текст, лица). Критически важно, что система использует …
Анализ патента Google, описывающего систему кросс-языкового поиска (CLIR). Система определяет, стоит ли автоматически переводить запрос пользователя на другой язык для поиска более релевантных результатов. Ключевыми факторами являются наличие в запросе …
Google использует систему для мониторинга живых потоков данных (социальные сети, поисковые запросы) для обнаружения развивающихся событий. Для этих событий создаются временные «Event-Specific Provisional Knowledge Graphs», которые агрегируют информацию в реальном …
Google использует модель с двумя отдельными нейронными сетями (Two-Tower Model) для понимания семантической релевантности между запросами и контентом. Одна сеть обрабатывает запрос, другая — контент, преобразуя их в векторы (embeddings). …
Google использует механизм для динамического понимания акронимов в запросах. Система анализирует заголовки и сниппеты первичных результатов поиска, чтобы найти часто встречающиеся расшифровки акронима. Если найдена доминирующая расшифровка, запрос автоматически переписывается …
Google анализирует фотографии, загружаемые пользователями (например, в социальные сети), для выявления трендовых событий в реальном времени. Система распознает объекты на фото, определяет тематику и местоположение, а затем ищет кластеры похожих …
Google патентует систему проактивной доставки контента ("микросайтов"), которая не требует запроса пользователя. Система анализирует контекст (данные сенсоров, местоположение, время, активность) и профиль пользователя (интересы, история, социальные связи). Контент ранжируется с …