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 …
Разборы патентов
Google анализирует тренды в поведении пользователей (клики, время пребывания) с течением времени. Если система обнаруживает значительное изменение во взаимодействии с результатом поиска, она предполагает, что контент документа или интент запроса …
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 определяет уникальную "зону охвата" (Catchment Area) для локального бизнеса, анализируя, из каких географических точек пользователи кликали на его результаты в поиске. Эта динамическая зона заменяет фиксированный радиус и используется …
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 определяет, насколько похожи друг на друга локальные бизнесы (например, рестораны), анализируя поведение пользователей. Система изучает, какие запросы вводят пользователи и как часто они кликают на конкретный бизнес в ответ …
Google решает проблему «холодного старта» для новых документов или специализированных поисковых вертикалей (например, Google Покупки, Книги). Если у системы недостаточно поведенческих данных (клики, время просмотра) для оценки контента в вертикальном …
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 систему для корректировки поискового ранжирования на основе местоположения и языка пользователя. Система приоритизирует данные о кликах от конкретной популяции пользователей (например, страны) над более широкими популяциями (например, глобальными …
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 …
Анализ патента Google, описывающего метод определения наиболее релевантного географического местоположения для веб-страницы. Система анализирует текст на странице (названия городов, штатов, почтовые индексы) и вычисляет оценку местоположения (Location Score). При расчете …
Google оценивает удовлетворенность пользователя, кодируя последовательность его онлайн-действий (поиски, клики, свайпы) в символьные строки. Анализируя эти паттерны, система классифицирует сессии как положительные или отрицательные, не полагаясь на ненадежные метрики вроде …
Google использует систему для индексации контента внутри нативных мобильных приложений. Приложение запускается в виртуальной машине, эмулирующей ОС устройства, где экстракторы извлекают текст и заголовки непосредственно из процесса рендеринга. Эта информация …
Google создает персонализированную «Модель пользователя» на основе его личного контента (письма, события, контакты). Эта модель хранит ключевые термины и их контекст. Система использует ее, чтобы понять «неявное намерение» запроса — …
Патент Google, описывающий механизм переменной персонализации. Система рассчитывает «значения повышения» (Boost Values) для авторитетных сайтов, анализируя граф сайтов (Site Graph) и распространение авторитета от доверенных источников (Seed Sites). Пользователь может …