Какво е BERT?
BERT е езиковият модел с изкуствен интелект, който Google използва, за да разбере намерението на заявката за търсене. BERT е съкращение от Bidirectional Encoder Representations from Transformers (двупосочни кодови представяния от трансформатори).
Предистория и развитие
През 2018 г. Google пусна BERT като проект с отворен код. Преди BERT Google разчиташе предимно на анализ на ключовите думи в заявките за търсене, за да определи намерението за търсене. С въвеждането на BERT Google използва усъвършенствана технология за обработка на естествен език (NLP).
Как работи BERT
Вместо да разглежда само отделни ключови думи за резултатите от търсенето, BERT разглежда цялото изречение, за да разбере контекста, в който е използвана всяка дума. Това контекстуално разбиране позволява на Google да разбере по-добре намеренията за търсене зад заявките и да предостави по-подходящи резултати.
Основни характеристики на BERT
- Двупосочно разбиране: BERT чете текст двупосочно, т.е. разглежда контекста както от лявата, така и от дясната страна на думата, за да разбере нейното значение.
- Контекстен анализ: Той анализира цялото изречение, а не само отделни ключови думи, което помага да се разберат нюансите на заявките за търсене.
- Отворен код: BERT е достъпен като проект с отворен код, което позволява на разработчици и изследователи да го използват и надграждат за различни задачи в областта на НЛП.
Въздействие върху резултатите от търсенето
Внедряването на BERT значително подобри способността на Google да предоставя точни и контекстуално релевантни резултати от търсенето. Чрез по-ефективното разбиране на намеренията зад заявките BERT помага на потребителите да получат информацията, която действително търсят.
Заключение
BERT представлява значителен напредък в начина, по който търсачките разбират и обработват естествения език. Чрез отчитане на пълния контекст на заявките за търсене BERT дава възможност на Google да предоставя по-точни и релевантни резултати от търсенето, като подобрява цялостното преживяване на потребителите.
