Kas ir BERT?
BERT ir mākslīgā intelekta valodas modelis, ko Google izmanto, lai saprastu meklēšanas vaicājuma nolūku. BERT nozīmē Bidirectional Encoder Representations from Transformers.
Priekšvēsture un attīstība
2018. gadā Google izlaida BERT kā atvērtā koda projektu. Pirms BERT Google, lai noteiktu meklēšanas nolūku, galvenokārt paļāvās uz atslēgvārdu analīzi meklēšanas vaicājumos. Līdz ar BERT ieviešanu Google izmanto modernu dabiskās valodas apstrādes (NLP) tehnoloģiju.
Kā darbojas BERT
Tā vietā, lai meklēšanas rezultātos aplūkotu tikai atsevišķus atslēgvārdus, BERT pārbauda visu teikumu, lai saprastu kontekstu, kādā katrs vārds tiek lietots. Šī konteksta izpratne ļauj Google labāk saprast meklēšanas nolūku, kas ir pamatā pieprasījumiem, un sniegt atbilstošākus rezultātus.
BERT galvenās funkcijas
- Divvirzienu izpratne: BERT lasa tekstu divvirzienu režīmā, t. i., lai saprastu vārda nozīmi, tas aplūko kontekstu gan no kreisās, gan no labās puses.
- Kontekstuālā analīze: Tā analizē pilnu teikumu, nevis tikai atsevišķus atslēgvārdus, kas palīdz izprast meklēšanas vaicājumu nianses.
- Atvērtā pirmkoda programmatūra: BERT ir pieejams kā atvērtā pirmkoda projekts, kas ļauj izstrādātājiem un pētniekiem to izmantot un pilnveidot dažādiem NLP uzdevumiem.
Ietekme uz meklēšanas rezultātiem
BERT ieviešana ir ievērojami uzlabojusi Google spēju nodrošināt precīzus un kontekstuāli atbilstošus meklēšanas rezultātus. Efektīvāk izprotot vaicājumu nolūku, BERT palīdz lietotājiem sniegt informāciju, ko viņi patiesībā meklē.
Secinājums
BERT ir būtisks sasniegums meklētājprogrammu dabiskās valodas izpratnē un apstrādē. Ņemot vērā visu meklēšanas vaicājumu kontekstu, BERT ļauj Google nodrošināt precīzākus un atbilstošākus meklēšanas rezultātus, tādējādi uzlabojot vispārējo lietotāja pieredzi.
