Google: algoritmos Mum e Bert para melhorar os resultados da pesquisa

O problema da fiabilidade e consistência dos resultados sempre foi uma preocupação dos motores de busca. Nesse sentido, o Google está apresentando o Mum e o Bert, dois algoritmos para melhorar as buscas e fornecer resultados cada vez mais personalizados e confiáveis . Os algoritmos foram revelados na conferência de desenvolvedores no ano passado, mas a empresa só os está apresentando no momento.

Na verdade, Bert estreou há 3 anos , no final de outubro de 2019, juntando-se à equipe de algoritmos do mecanismo de pesquisa. No momento do lançamento, o algoritmo funcionava apenas com o idioma inglês, mas com o tempo as equipes de desenvolvimento continuaram a refinar Bert, expandindo suas capacidades.

Mamãe e Bert, os novos algoritmos do Google

Mamãe e Bert são os novos algoritmos do Google que permitirão ao mecanismo de busca melhorar significativamente a qualidade dos resultados . Muito diferentes um do outro, os dois modelos em breve estarão disponíveis em diferentes idiomas e impactarão significativamente as buscas.

Mãe

Mum é o mais poderoso dos dois algoritmos e também o mais novo. Acrônimo de Multitask Unified Model , o algoritmo visa responder questões complexas para as quais uma simples busca não é suficiente.

Tomemos o exemplo relatado no blog do Google : um alpinista, depois de ter escalado o Monte Adams, quer enfrentar o Fuji e deve reunir todas as informações necessárias para se preparar para o melhor. Para saber como treinar e se deve comprar novos equipamentos, nosso alpinista tem que fazer várias pesquisas: “ Qual a altura do Monte Fuji? “,“ Qual é o clima principal? “,“ Qual é o caminho mais fácil / mais difícil? ", e assim por diante. Todas essas questões podem ser resumidas em uma única pergunta: “ Eu escalei o Monte Adams e agora quero escalar o Fuji: o que devo fazer de diferente para me preparar? "

Seria conveniente fazer a pergunta a um especialista, mas não é tão fácil encontrá-lo e, acima de tudo, levaria tempo. O MUM tenta combinar todas as informações para fornecer uma resposta exaustiva a uma pergunta mais próxima da linguagem e do pensamento natural.

O algoritmo tem acesso a um conhecimento muito mais amplo do que os anteriores e é capaz de entender as diferentes nuances dos termos de pesquisa. No contexto da escalada, a preparação pode significar tanto a compra de novos equipamentos quanto a preparação atlética do escalador; O MUM é capaz de combinar os dois significados e fornecer resultados úteis para cada necessidade, por exemplo, encontrando artigos, vídeos, imagens e produtos recomendados.

Além disso, o MUM pode trabalhar não apenas com entradas textuais, mas também com imagens e páginas da web simultaneamente. Novamente referindo-se ao exemplo do alpinista, o usuário poderia enviar uma foto de seus sapatos de trekking para a MUM e perguntar se eles são adequados para a próxima escalada. O algoritmo é capaz de reconhecer o tipo de botins e especificar se eles são adequados, possivelmente fornecendo as melhores alternativas de compra.

Berto

Bert, ou Bidirectional Encoder Representations for Transformers , é usado na fase de pré-treinamento para processamento de linguagem natural (NLP ). A técnica desenvolvida pelo Google é de código aberto e utiliza os textos retirados da web para treinar sistemas de resposta a perguntas .

É um algoritmo bidireccional e contextual : considera todas as palavras da frase (não apenas as que precedem aquela que contém o significado) e é capaz de reconhecer o contexto das palavras, portanto um significado diferente. Ao contrário das técnicas livres de contexto , onde uma palavra sempre tem apenas um significado, o BERT pode contextualizar a frase . Tomemos como exemplo as seguintes frases:

Fui dormir cedo ontem à noite.

Devido às fortes chuvas, o leito do rio está cheio de detritos.

A palavra "ler" tem dois significados diferentes. O BERT reconhece os diferentes significados da mesma palavra nas duas frases e, portanto, pode fornecer resultados mais precisos dependendo da pesquisa. Para entender o verdadeiro poder do modelo, o Google forneceu uma demonstração de como as pesquisas mudam com o BERT:

você pode obter remédios para alguém farmácia

A pergunta “ posso tomar remédio para alguém ” implica “ posso tomar remédio para alguém ”, uma implicação que os métodos clássicos não conseguem apreender. Os algoritmos normalmente utilizados concentram-se em medicamentos e farmácias , e fornecem resultados, por exemplo, sobre como obter a receita de um medicamento ou o endereço da farmácia mais próxima. O BERT, por outro lado, entende que o usuário quer focar em alguém e primeiro mostra os resultados eu respondo a pergunta.

O artigo do Google: Algoritmos de mamãe e Bert para melhorar os resultados de pesquisa foi escrito em: Tech CuE | Engenharia de close-up .