Vad är BERT?
BERT är den AI-språkmodell som Google använder för att förstå avsikten med en sökfråga. BERT står för Bidirectional Encoder Representations från Transformers.
Bakgrund och utveckling
Google släppte BERT som ett projekt med öppen källkod 2018. Före BERT förlitade sig Google främst på att analysera nyckelord i sökfrågor för att fastställa sökintentionen. Med introduktionen av BERT använder Google avancerad NLP-teknik (Natural Language Processing).
Hur BERT fungerar
I stället för att bara beakta enskilda sökord i sökresultaten undersöker BERT hela meningen för att förstå i vilket sammanhang varje ord används. Denna kontextuella förståelse gör det möjligt för Google att bättre förstå sökintentionen bakom frågor och leverera mer relevanta resultat.
Viktiga funktioner i BERT
- Dubbelriktad förståelse: BERT läser text dubbelriktat, vilket innebär att den tittar på sammanhanget från både vänster och höger sida av ett ord för att förstå dess betydelse.
- Kontextuell analys: Den analyserar hela meningen snarare än bara isolerade nyckelord, vilket hjälper till att förstå nyanserna i sökfrågorna.
- Öppen källkod: BERT finns tillgängligt som ett projekt med öppen källkod, vilket gör att utvecklare och forskare kan använda och bygga vidare på det för olika NLP-uppgifter.
Påverkan på sökresultat
Implementeringen av BERT har avsevärt förbättrat Googles förmåga att leverera korrekta och kontextuellt relevanta sökresultat. Genom att bättre förstå avsikten bakom sökningar hjälper BERT till att förse användarna med den information de faktiskt söker efter.
Slutsats
BERT är ett stort framsteg när det gäller hur sökmotorer förstår och bearbetar naturligt språk. Genom att ta hänsyn till hela sammanhanget i sökfrågorna gör BERT det möjligt för Google att leverera mer exakta och relevanta sökresultat, vilket förbättrar den övergripande användarupplevelsen.
