Панду Найак, вице-президент Google Поиска
За 15 лет работы над Google Поиском я понял, что человеческое любопытство не знает границ. Ежедневно мы видим миллиарды поисковых запросов, и 15% из них — совершенно новые. Чтобы обрабатывать такие запросы, мы создали новые инструменты для Google Поиска. 
Когда люди открывают страницу Google Поиска, они не всегда знают, как лучше сформулировать запрос: иногда они не могут подобрать нужные слова или не помнят, как пишутся те или иные термины. Но ведь мы обращаемся к Поиску как раз для того, чтобы узнать что-то новое, и далеко не всегда у нас есть знания, чтобы точно сформулировать запрос.
Наша задача — понять, что именно вы ищете, и подобрать в сети нужную информацию, независимо от того, как был составлен изначальный запрос. Так как в основе работы Google Поиска — понимание языка, мы годами работаем над улучшением понимания поисковых запросов, но все равно иногда по-прежнему попадаем впросак, особенно со сложными и «разговорными» запросами. Это одна из причин, почему люди часто пишут запросы в виде набора ключевых слов, — пользователи думают, что так нам будет проще их понять.
В последнее время благодаря технологиями машинного обучения наши исследователи достигли больших успехов в области понимания языка, и мы стали намного лучше обрабатывать запросы. Это крупнейший прорыв за последние пять лет и один из самых грандиозных успехов за всю историю Google Поиска.
Применение моделей BERT в Google Поиске
В прошлом году мы в открытом доступе представили технологию предварительного обучения обработке текста на естественном языке (NLP), разработанную на базе нейронных сетей, и назвали ее BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). С ее помощью каждый может обучить собственную современную вопросно-ответную систему.
Этот прорыв произошел благодаря изучению трансформеров — моделей, которые обрабатывают слова не как последовательность разрозненных языковых единиц, а учитывают в предложении взаимодействие слов друг с другом. Поэтому модели BERT могут обрабатывать не только отдельные слова, но и понимать контекст, в котором они употребляются. Это особенно важно для понимания истинного смысла поисковых запросов.
Но для решения этой задачи нужны не только новые программы. Нам не хватало и технической составляющей. Некоторые модели, которые можно создать с помощью BERT, настолько сложные, что имеющееся в нашем распоряжении оборудование с ними не справлялось. Поэтому мы впервые стали использовать тензорные процессоры (TPU), с помощью которых можно быстро подобрать для пользователя более актуальную информацию.
Понимание сути запроса
Я увлекся техническими подробностями, но чем вся эта работа может быть полезна нашим пользователям? Обрабатывая стандартные и выделенные описания с помощью моделей BERT, мы намного лучше справляемся с поиском нужной информации. Если говорить о стандартных описаниях, то BERT помогает Google Поиску лучше понимать каждый 10-й англоязычный запрос в США. 
В основном Google Поиск станет эффективнее для длинных и разговорных запросов, а также запросов с предлогами. Теперь поисковая система будет лучше понимать контекст и показывать соответствующие результаты, а значит вы сможете использовать более естественные запросы.
Чтобы Google Поиском было удобнее пользоваться, мы используем BERT не только для английского, но и для других языков, в том числе и для русского. Созданные нами системы хороши тем, что они могут применить принципы, которым обучились на одном языке, к другим. Так что мы можем взять модели, обученные на базе английского (который используется в подавляющем большинстве материалов в Интернете), и применить их для других языков. 

С этого месяца модели BERT станут доступны и для запросов на русском языке. Возьмем, к примеру, поисковый запрос «Может ли преподаватель выгнать студента с занятия?». Этот запрос, обработанный с применением технологии BERT, наиболее точно отвечает на запрос пользователя. В то же время предыдущие результаты выдачи отвечали на вопрос «Имеет ли преподаватель право не пустить студента на пару?». Казалось бы, запросы похожи, но смысл у них разный.

Рассмотрим другой пример: запрос «Памятник строителям коммунизма у Цимлянского водохранилища». Раньше технологии Поиска ориентировались на ключевые слова и выдавали, например, страницу Цимлянской ГЭС на Википедии. BERT помогает выстроить выдачу таким образом, чтобы пользователь получил информацию именно о монументе. 

Поиск — это постоянное совершенствование
Понимание языка — это актуальная задача, которая мотивирует нас постоянно улучшать Google Поиск. Мы развиваемся, стараясь понять суть каждого отправленного запроса и найти ресурсы, которые смогут вам помочь.



Подробнее в блоге Гугл – Read More

Нет тегов для этой записи