Google использует многоступенчатую систему для определения, ищет ли пользователь медиа-контент. Система анализирует результаты из товарного индекса, поисковые подсказки (Candidate Queries) и списки ключевых слов. Если эти сигналы указывают на медиа-интент, …
Семантика и интент
Google использует Большие Языковые Модели (LLM) для автоматической генерации синтетических обучающих данных (Задачи, Запросы и Пассажи). Эти данные применяются для обучения универсальных моделей эмбеддингов методом "Instruction Tuning". Это позволяет поисковым …
Google анализирует структуру веб-страницы, включая списки и заголовки, чтобы определить семантическое расстояние между ключевыми словами. Система выявляет семантические блоки, даже если они не размечены явными HTML-тегами, путем анализа повторяющихся паттернов …
Google использует технологию визуального поиска для идентификации текста в изображениях (визуальных запросах). Система оценивает качество распознанного текста (OCR), находит соответствующие строки в своей базе канонических документов (например, веб-страниц или книг) …
Google анализирует списки на веб-страницах (например, списки моделей авто, городов, ингредиентов), чтобы выявить термины, которые часто встречаются вместе, но не являются синонимами (например, «кошка» и «собака», «январь» и «февраль»). Эти …
Google использует автоматизированную систему для поддержания актуальности и полноты Knowledge Graph. Когда система обнаруживает пробел (например, отсутствует свойство у сущности согласно схеме) или устаревшие данные (на основе анализа логов запросов), …
Google использует легковесную модель машинного обучения для мгновенной классификации запросов в реальном времени, когда стандартные методы слишком медленные из-за задержек (latency constraint). Эта модель обучается офлайн и классифицирует новые запросы, …
Google анализирует массивы геопривязанных фотографий и их метаданных (включая теги объектов и данные GPS), чтобы идентифицировать конкретные объекты или точки интереса (POIs). Используя кластеризацию данных и пороговые значения от разных …
Google разработал механизм для улучшения точности поиска визуальных концепций. Система анализирует текстовый запрос и определяет слова с «визуальным интентом» (например, описание узора или цвета). Пользователю предлагается заменить эти слова конкретным …
Google разработал систему для улучшения визуального поиска путем стандартизации входных изображений. Анализируя свою базу, Google определяет оптимальный ракурс («канонический вид») для разных объектов. Эти виды предоставляются как шаблоны (наложения) в …
Google анализирует метаданные (GPS, ориентация устройства, данные акселерометра) и визуальные характеристики (края, цвет, текстура) фотографии, сделанной на мобильном устройстве. Эта система позволяет быстро классифицировать, изображено ли на ней "место" (например, …
Google использует метод построения текстовых классификаторов, который учитывает структуру HTML для разделения текста на логические блоки (сегментация). Внутри этих блоков система извлекает n+k-граммы (фразы с пропуском стоп-слов) для лучшего понимания …
Google анализирует текст отзыва, разбивая его на предложения. Каждое предложение оценивается по длине, позиции в тексте и информационной ценности слов (используя IDF). Система выбирает последовательность предложений с наивысшей совокупной оценкой …
Анализ патента, описывающего архитектуру поисковой системы Google, основанную на индексировании фраз, а не отдельных слов. Патент раскрывает, как система извлекает значимые фразы из документов, используя структурные сигналы (заголовки, абзацы, форматирование), …
Google анализирует, какие слова часто встречаются вместе в рамках одной поисковой сессии (co-occurrence), чтобы понять их взаимосвязь. На основе этих данных система расширяет исходный запрос связанными терминами для поиска релевантного …
Google использует двухэтапный анализ для генерации блока "Связанные запросы" (Related Searches). Система ищет запросы, у которых ТОП выдачи сильно отличается от исходного запроса (чтобы показать новое), но результаты на низких …
Google использует механизм валидации синонимов к многословным фразам, чтобы предотвратить потерю информации (т.н. "pseudo-drop"). Если синоним для всей фразы совпадает с синонимом только для ее части, система блокирует такую замену. …
Google применяет механизм кросс-язычного поиска (CLIR) для улучшения выдачи изображений и видео. Система автоматически переводит запрос пользователя на другие языки, выбирая наиболее подходящий на основе частотности терминов (IDF) в его …
Google может улучшать поисковый опыт, встраивая интерактивные предложения запросов прямо в текстовые сниппеты результатов поиска. Система определяет альтернативные запросы (основываясь на анализе поведения пользователей) и связывает их с конкретными словами …
Google использует технологию распознавания объектов на изображениях для обогащения своей Базы Знаний (Knowledge Graph). Система анализирует наборы изображений, определяет, какие сущности часто появляются вместе (например, «Медведь Гризли» и «Рыба»), и …