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 …
Разборы патентов
Google анализирует, как часто видео появляются вместе в одних и тех же плейлистах (статистика совместного появления), чтобы формировать рекомендации на YouTube. Этот метод позволяет рекомендовать даже малопопулярные видео. Ранжирование основано …
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, описывающий инфраструктуру и многоэтапный процесс для сбора ground-truth данных о точках интереса (POI). Система использует полевых сборщиков данных, верификаторов для контроля качества и транскрибаторов. Этот процесс обеспечивает высокую …
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 использует механизм для определения местоположения веб-страницы, даже если на ней нет адреса. Система находит адрес на других страницах того же сайта (например, в разделе «Контакты») и присваивает его связанным …
Google применяет сложную модель машинного обучения для извлечения фактов из текста. Система анализирует не только контекст, в котором сущность и атрибут упоминаются вместе, но и использует уже известные атрибуты этой …
Google использует этот механизм для автоматической классификации сущностей в своей базе знаний (Fact Repository/Knowledge Graph). Система анализирует атрибуты, значения и источники фактов, связанных с сущностью, и применяет модели машинного обучения, …
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 …
Патент Google описывает систему персонализации поиска, которая идентифицирует онлайн-форумы и группы в результатах выдачи. Если социальные контакты пользователя являются участниками этих сообществ, система повышает их в ранжировании и добавляет в …
Патент Google описывает систему повышения эффективности оценки контента, особенно важную в эпоху генеративного ИИ. Google обучает офлайн-модель имитировать результаты сложной онлайн-модели, но с использованием только внутренних характеристик контента, игнорируя ID …
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 …
Google использует систему для обогащения пользовательского медиаконтента (например, видео) структурированными метаданными. Система позволяет зрителям предлагать или подтверждать данные (теги в формате ключ-значение), извлекая их также из комментариев. На основе агрегированных …
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 использует механизм объединения результатов из Универсального (веб) и Локального поиска. Система идентифицирует авторитетные бизнес-сайты в веб-выдаче и оценивает их по локальным критериям. Затем Локальный блок (Local Pack) переранжируется так, …