Grâce à l’Apprentissage automatique (ML), de recherche de Google a été de mieux en mieux et mieux.
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Si au cours de la dernière année ou si vous avez vu Google jeter des résultats comme le cricket scores et les symptômes de la maladie, c’est parce que le géant de la recherche est clairement sur un chemin de fournir des réponses aux gens de requêtes. “Lorsque vous êtes sur un téléphone portable, les gens veulent réellement une réponse à votre requête, et pas seulement des liens en bleu,” dit Ben Gomes Google vice-président de l’Ingénierie et de la Recherche, en expliquant comment la profondeur de la recherche universelle et le contexte de la Connaissance Graphiques ont été aidant de la Montagne la Vue de ce faire.
De travail sur l’amélioration de la recherche, Google a réalisé une bonne réponse devrait être facilitée par des concepts du monde réel. “Nous avons donc créé des Connaissances Graphiques qui contiennent un milliard de personnes, d’endroits et de choses et d’environ 70 milliards de connexions entre eux. Par exemple, si vous demandez qui est le premier ministre de l’Inde, nous savons qu’il en est l’actuel premier ministre, quel est son nom, nous savons comment il est connecté à d’autres personnes et peut donc répondre à votre question d’une manière naturelle,” Gomes explique indianexpress.com en marge de Google pour l’Inde de l’événement.
Gomes, qui a été avec Google pour de 19 ans, avant de “même les gens en Californie connaissait le nom”, dit le knowledge Graph a été créé pour répondre aux questions de la façon dont les gens s’attendent à une réponse et aussi de donner des réponses à toutes les sortes de choses qu’ils pourraient demander. “Qui nous permet d’aller de la dizaine de liens en bleu sur le bureau pour ce qu’ils étaient en train d’attendre sur un téléphone mobile qui est très différente, beaucoup plus riche de l’expérience.”
Au fil des années, la Recherche Google a énormément évolué. Maintenant, il peut vous donner des réponses avant même de vous demander via l’alimentation. “Il y a beaucoup de cas, nous pouvons donner des réponses avant même que la question a été posée, comme le temps à l’aéroport, ou si votre vol est retardé. Et il y a d’autres cas où nous avons besoin de savoir ce qui est nécessaire. Et les besoins varient considérablement. Avec une alimentation, nous pouvons vous donner les résultats sur les choses de l’intérêt pour vous au fil du temps.”
Beaucoup de c’est aussi parce que des technologies telles que l’Apprentissage de la Machine (ML) deviennent de mieux en mieux. Gomes dit que bon nombre des centaines de signaux à la recherche sont en train de devenir la machine appris. “Peu à peu, nous aurons recours à l’apprentissage de la machine dans beaucoup de différentes parties de la recherche à partir de la langue compréhension de la façon dont on combine les différents signaux. Il existe différents types de signaux; le pagerank être un, alors il y a des mots sur une page, les polices, qui pointe vers cette page et qu’est-ce que le classement de la page et ainsi de suite. Il ya beaucoup de différents signaux qui entrent dans l’évaluation si cette page est un bon résultat pour cette requête et meilleure qu’une autre page. Chacun de ces signaux peuvent avoir une machine composante de la formation, explique-t-il.
Comment Google abordé fausses nouvelles
L’année écoulée a été un défi pour la Recherche Google et de Facebook à cause de la controverse autour de fausses nouvelles dans le NOUS. Gomes dit que c’est effectivement un petit problème que seulement environ 2% des requêtes sont touchés“, mais de l’importance de ces requêtes, et nous sommes très gêné par elle”. Google a réagi en modifiant les lignes directrices de l’évaluateur. “Chaque fois que nous faisons un changement dans l’algorithme de recherche, nous montrons les 10 000-odd évaluateurs autour de A et B et leur demander ce qui est mieux. Nous leur demandons de juger en fonction de l’évaluateur lignes directrices, qui est essentiellement une description de ce que la recherche ne. L’utilisation de ces évaluateurs, nous avons modifier l’algorithme, espérons-le, faire, de mieux en mieux.”
Gomes accepte qu’ils avaient l’impression que les news viennent de bonnes sources. “Maintenant, pour ce genre de requêtes, il y a deux choses que nous regardons: quelle est la pertinence du résultat et comment l’autorité est la source. Les moteurs look à la fois et maintenant, nous leur avons demandé de peser l’autorité de la source de plus de la façon dont exactement les mots de match”, dit-il, ajoutant que Google a lancé quelque chose comme 2000 les changements dans la dernière année, résultant en une amélioration énorme dans le genre de requêtes gens voyaient un problème avec l’année dernière.
Mais Gomes sait qu’il y a pas moyen de faire de ce problème disparaissent complètement. “Parce que chaque jour, nous voyons des 15% de nos requêtes qui nous n’avons jamais vu avant; il y a des millions de nouveaux documents. Il y a des millions de choses qui vont se passer… les gens qui vont tromper l’algorithme.” Cependant, ce n’est rien de nouveau pour Google, car les gens ont été en essayant de jeu, le système dès les premiers jours de classement de page. “Ce n’est pas nouveau en ce sens, nous avons juste pris de nouvelles approches pour s’attaquer au problème particulier.
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