Патент Google описывает язык-независимый метод автоматического определения «значимых фраз» (концепций или сущностей). Система анализирует левый и правый контекст n-грамм, вычисляет их семантическую близость, кластеризует похожие фразы и отфильтровывает контекстный шум. …
Семантика и интент
Google использует механизм для персонализации выдачи (например, в Новостях или Рекомендациях), который повышает в ранжировании документы, содержащие сущности, интересующие пользователя, если эти сущности редко встречаются в недавнем корпусе документов. Редкость …
Google использует нейронные сети (включая LSTM и архитектуру Encoder-Decoder) для создания векторов авторов (Author Vectors) — числовых представлений, характеризующих стиль письма, личность и способ коммуникации автора. Патент описывает, как эти …
Патент Google, описывающий архитектуру системы визуального поиска. Изображение, используемое как запрос, одновременно отправляется в несколько специализированных систем (распознавание текста, лиц, объектов, штрихкодов). Результаты агрегируются и могут быть представлены в виде …
Google патентует систему, которая позволяет пользователям создавать изображения желаемых товаров с помощью генеративного ИИ, используя структурированные подсказки или текст. Полученное изображение используется как визуальный запрос для поиска реальных товаров. Система …
Google использует систему для генерации рекомендаций связанных товаров в поисковой выдаче. Когда пользователь ищет продукт, система определяет его категорию и ключевые атрибуты, а затем находит популярные альтернативные товары с похожими …
Google использует вероятностную систему для обработки лингвистических вариаций (акценты, диакритические знаки, транслитерация). Система определяет вероятный язык запроса и использует заранее созданную таблицу синонимов, которая хранит варианты написания и их частотность …
Google улучшает поиск по картинкам, находя дубликаты или похожие изображения на разных сайтах. Система собирает все текстовые метки (из alt-текста, заголовков, окружающего текста), связанные с каждой копией изображения, объединяет их …
Google использует этот механизм для автоматического создания структурированных визуальных туров (например, фототуров) для сложных или географических сущностей. Система анализирует взаимосвязи в Графе Знаний, определяет наиболее важные подсущности (например, достопримечательности в …
Google автоматически разделяет видео, в частности инструкции ("how-to"), на смысловые сегменты. Система использует обязательную комбинацию анализа текстовой транскрипции и технического анализа видеоряда (Motion Flow и Gradient Flow), чтобы определить точные …
Google использует систему для определения того, следует ли показывать блок с изображениями в поисковой выдаче. Вместо анализа только текста запроса, система анализирует характеристики контента (например, плотность изображений, соотношение изображений к …
Патент описывает нейросетевой метод (известный как Doc2Vec) для преобразования документов любой длины в числовые векторы (эмбеддинги). Эти векторы фиксируют семантику и контекст всего документа, позволяя системе понимать смысл контента, классифицировать …
Google использует механизм для понимания неоднозначных запросов (например, «Что это?»), анализируя то, что пользователь видит на экране своего устройства. Система определяет основное изображение, распознает объекты на нем и анализирует окружающий …
Google отслеживает аномальный рост запросов о сущностях (людях, компаниях) как индикатор реального события. Система анализирует свежие документы, опубликованные в этот период, извлекая факты в формате Субъект-Глагол-Объект (SVO). Эти факты используются …
Google использует алгоритм итеративной кластеризации для определения того, какие социальные профили (например, в Twitter, LinkedIn, блогах) принадлежат одному и тому же человеку. Система анализирует публичные ссылки между профилями (например, XFN, …
Google анализирует, как термины взаимодействуют внутри топовых результатов поиска, чтобы построить семантический граф связей. Система обрабатывает документы последовательно, отдавая предпочтение тем, которые вводят более сильные или новые взаимосвязи слов (измеряемые …
Google разработал систему для эффективного понимания содержания видео. Вместо анализа каждого кадра система выбирает ключевые кадры и использует Vision-Language Model для создания их текстового описания. Когда пользователь задает вопрос о …
Google использует механизм для понимания семантики таблиц в интернете. Система автоматически определяет главную колонку таблицы (Subject Column), содержащую сущности, и классифицирует эти сущности с помощью иерархии знаний (Instance-Class Hierarchy), извлеченной …
Google использует систему контекстной интерпретации текста для идентификации текстовых строк, которые не должны влиять на классификацию документа. Анализируя метаданные (автор, получатель) и контекстные сигналы (приветствия, валюта), система помечает имена, суммы …
Google анализирует переписку пользователей в мессенджерах, чтобы предлагать контекстуально релевантные запросы (например, «актерский состав фильма», обсуждаемого в чате). При выборе предложения система автоматически ищет информацию и встраивает структурированный ответ (карточки, …