Google отслеживает внезапные всплески частоты поисковых запросов и сопоставляет их с субтитрами (или аудиодорожкой) транслируемых в этот момент телепрограмм. Это позволяет системе понять, какой именно момент в эфире вызвал интерес …
Семантика и интент
Google анализирует тональность (Sentiment) в текстовых отзывах (структурированных и неструктурированных, например, в блогах) и объединяет эти данные со структурированными рейтингами (звездами) и данными о взаимодействии с пользователем (например, кликами). Система …
Google использует автоматизированную систему для масштабного расширения своей онтологии (Knowledge Graph). Система анализирует поток поисковых запросов и веб-тексты, используя метод Distant Supervision для изучения шаблонов описания атрибутов. Это позволяет Google …
Google использует архитектуру, которая объединяет этапы поиска (Retrieval) и ранжирования (Ranking). Сложные модели машинного обучения преобразуются непосредственно в структуру поискового индекса. Это позволяет мгновенно находить и ранжировать контент, используя всю …
Google использует механизм для точной интерпретации запросов в специализированных доменах (медиа, товары, музыка). Система создает базу данных сущностей с оценками их популярности (Entity Scores). При получении запроса (текстового или голосового) …
Патент описывает, как Google обрабатывает вопросы о сущностях (людях, местах, компаниях). Система распознает сущность в запросе, определяет запрашиваемый атрибут (например, адрес), извлекает значение этого атрибута из результатов поиска и визуально …
Патент Google описывает систему анализа веб-страницы для выявления ее главных тем («Центральных Сущностей») с помощью глобального Графа Сущностей, основанного на совместной встречаемости терминов. Система отфильтровывает периферийные и неоднозначные темы, генерирует …
Google использует метод обратного анализа для понимания намерений пользователей. Анализируя, какие запросы приводят пользователей к одним и тем же документам (Query-Document pairs), система выявляет общие шаблоны (Query Patterns) и строит …
Google определяет семантическую связь между сущностями, строя двудольный граф, который соединяет сущности (например, события, места) с их признаками (например, текстом, анкорами, запросами). Используя алгоритм машинного обучения Label Propagation, система распространяет …
Google анализирует контент на экране мобильного устройства (или данные с камеры), распознает сущности (люди, места, объекты), определяет наиболее важные из них на основе истории поисковых запросов и предоставляет пользователю "Карточки …
Google анализирует сущности (Topics/Entities) и их типы, общие для топовых результатов поиска, чтобы определить истинный интент запроса. Если интент подтверждается этим тематическим консенсусом выдачи, система продвигает "авторитетные кандидаты" (например, полные …
Патент Google описывает метод обучения системы исправлению ошибок фонетического ввода (например, Pinyin для китайского). Система анализирует логи: если пользователи часто вводят фонетическую строку, но редко выбирают предложенные символы, система предполагает …
Google анализирует визуальные характеристики изображений и строит граф сходства. Релевантные ключевые слова распространяются от размеченных изображений к похожим, но неразмеченным или плохо размеченным изображениям. Это позволяет поисковой системе понять реальное …
Анализ патента Google, описывающего систему генерации ответов на предиктивные запросы. Если стандартный поиск неэффективен, Google может обучить модель машинного обучения «на лету» на основе исторических структурированных данных или использовать предобученную …
Google использует механизм, который анализирует медиаконтент (фильмы, шоу), потребляемый пользователем на устройстве (например, телевизоре). Система извлекает контекст (актеры, объекты, сцены, диалоги) в реальном времени и использует его для автоматического дополнения …
Google предсказывает, что пользователь будет искать, сразу после активации функции поиска, но до ввода запроса (Zero-Query Search). Система анализирует текущее местоположение устройства, историю поиска пользователя, его социальные связи и популярность …
Google использует систему для определения, когда пользователь ищет список объектов (сущностей). Система анализирует запрос на наличие индикаторов списка («лучшие», «топ»), определяет категорию (например, «фильмы») и извлекает релевантные сущности из топовых …
Google анализирует шаблоны в структуре URL сайта (например, поддомены или папки) и сопоставляет их с фактическим контентом страниц. Система вычисляет вероятность того, что определенный шаблон указывает на язык, страну или …
Google использует механизм для улучшения точности распознавания голосовых запросов, содержащих редкие или локально-специфичные термины (например, названия местных бизнесов). Система анализирует местоположение пользователя и применяет иерархические географические модели (район, субрегион, регион), …
Google анализирует визуальные запросы (изображения) для распознавания сущностей (продукты, логотипы, текст, здания). Система находит связанную информацию в индексе (номера телефонов, адреса, URL) и генерирует «действенные результаты» — интерактивные кнопки, позволяющие …