Що таке BERT?
BERT - це мовна модель штучного інтелекту, яку Google використовує для розуміння змісту пошукового запиту. BERT розшифровується як Bidirectional Encoder Representations від Transformers.
Передумови та розвиток
Google випустив BERT як проект з відкритим вихідним кодом у 2018 році. До BERT для визначення мети пошуку Google покладався переважно на аналіз ключових слів у пошукових запитах. З впровадженням BERT Google використовує передові технології обробки природної мови (NLP).
Як працює BERT
Замість того, щоб просто розглядати окремі ключові слова в результатах пошуку, BERT досліджує все речення, щоб зрозуміти контекст, в якому використовується кожне слово. Таке розуміння контексту дозволяє Google краще зрозуміти мету пошуку, що стоїть за запитом, і видавати більш релевантні результати.
Ключові особливості BERT
- Двонаправлене розуміння: BERT читає текст двонаправлено, тобто дивиться на контекст як з лівого, так і з правого боку слова, щоб зрозуміти його значення.
- Контекстний аналіз: Аналізує повне речення, а не лише окремі ключові слова, що допомагає зрозуміти нюанси пошукових запитів.
- Відкритий вихідний код: BERT доступний як проект з відкритим вихідним кодом, що дозволяє розробникам і дослідникам використовувати його для вирішення різних завдань НЛП.
Вплив на результати пошуку
Впровадження BERT значно покращило здатність Google надавати точні та контекстно-релевантні результати пошуку. Завдяки кращому розумінню намірів, що стоять за запитами, BERT допомагає надавати користувачам саме ту інформацію, яку вони насправді шукають.
Висновок
BERT - це значний прогрес у тому, як пошукові системи розуміють і обробляють природну мову. Враховуючи повний контекст пошукових запитів, BERT дозволяє Google надавати більш точні та релевантні результати пошуку, покращуючи загальний користувацький досвід.
