Grazie per il Machine Learning (ML), di ricerca di Google è stato sempre meglio.
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Se l’anno scorso o così avete visto Google lanci risultati come il cricket punteggi e i sintomi della malattia, che è perché il gigante della ricerca è chiaramente su un percorso di fornire risposte alla query. “Quando si è su un cellulare, la gente in realtà vogliono una risposta alla tua domanda, non solo i link blu”, dice Ben Gomes Google VP per l’Ingegneria e la Ricerca, che spiega come la profondità di ricerca universale e il contesto in Conoscenza Grafici che aiutano Mountain View farlo.
Lavorare sul miglioramento di ricerca, Google compreso che una risposta corretta dovrebbe essere aiutata da concetti del mondo reale. “Così abbiamo creato la Conoscenza Grafici che contengono un miliardo di persone, luoghi e cose e a circa 70 miliardi di connessioni tra di loro. Per esempio, se chiedete chi è il primo ministro dell’India, sappiamo che c’è un attuale primo ministro, qual è il suo nome, sappiamo come è collegata ad altre persone e può quindi rispondere alla tua domanda in modo naturale,” Gomes spiega indianexpress.com a margine di Google per l’India evento.
Gomes, che è stato con Google per 19 anni, prima di “anche le persone in California sapeva il nome”, dice il Knowledge Graph è stato creato per rispondere alle domande il modo in cui le persone sono in attesa di loro risposta e anche dare risposte a tutti i diversi tipi di cose che si potrebbe chiedere. “Che ci permette di andare dal ten blue collegamenti sul desktop per quello che stavano cominciando ad aspettare su un telefono cellulare che è molto diverso, molto più ricca esperienza.”
Negli anni, la Ricerca di Google si è evoluto enormemente. Ora, può dare le risposte prima ancora di chiedere, tramite il feed. “Ci sono un sacco di casi sono stati siamo in grado di dare risposte, anche prima che la domanda è stato chiesto, come il tempo per l’aeroporto, o se il vostro volo è in ritardo. E ci sono altri casi in cui abbiamo bisogno di sapere ciò che è necessario. E le esigenze variano notevolmente. Con un feed siamo in grado di dare i risultati su cose di interesse a voi nel corso del tempo.”
Un sacco di questo è anche a causa di tecnologie come il Machine Learning (ML) diventando migliore. Gomes dice che molte delle centinaia di segnali di ricerca stanno diventando macchina imparato. “A poco a poco, si sarebbe utilizzando la macchina di apprendimento in diverse parti della ricerca, dalla lingua comprensione di come si combinano i vari segnali. Ci sono diversi tipi di segnali; pagerank essere uno, poi ci sono le parole su una pagina, font, che punti a questa pagina e qual è il loro page rank e così via. Ci sono diversi segnali che vanno in valutare se questa pagina è un buon risultato per questa query e meglio di un’altra pagina. Ognuno di questi segnali può avere una macchina componente di apprendimento”, spiega.
Come Google affrontato notizie false
L’anno scorso è stata una vera sfida per la Ricerca di Google e Facebook a causa delle polemiche in giro notizie false. Gomes dice che è in realtà un piccolo problema, come solo il 2% circa della query sono interessati“, ma queste sono questioni importanti e siamo molto disturbato da esso”. Google ha reagito modificando il rater linee guida. “Ogni volta che facciamo un cambiamento nell’algoritmo di ricerca, ci mostra i 10.000 dispari valutatori intorno A e B e chiedere loro che è meglio. Chiediamo loro di giudicare sulla base di rater linee guida, che è essenzialmente una descrizione di ciò che cerca. Utilizzando questi soggetti, si cambia l’algoritmo, speriamo che li rende meglio e meglio.”
Gomes accetta che erano sotto l’impressione che la notizia sarebbe venuto da buone fonti. “Ora, per quel tipo di query ci sono due cose che si guarda: come importante è il risultato e come autorevole fonte. I valutatori occhiata a entrambi e ora abbiamo chiesto loro di pesare l’autorevolezza della fonte più su come esattamente le parole di partita”, dice, aggiungendo che Google ha lanciato qualcosa come 2000 cambiamenti nell’ultimo anno, con un conseguente enorme miglioramento del tipo di query persone di vedere un problema con l’anno scorso.
Ma Gomes sanno che non c’è alcun modo per rendere il problema andare via completamente. “Perché ogni giorno vediamo il 15 per cento delle nostre richieste che non abbiamo mai visto prima; ci sono milioni di nuovi documenti. Ci sono milioni di cose che accadranno… persone che ingannare l’algoritmo.” Tuttavia, che non è nulla di nuovo per Google, come la gente ha cercato di gioco sin dai primi giorni di page ranking. “Non è una novità in questo senso, stiamo solo prendendo nuovi approcci per affrontare in particolare il problema.
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