您需要了解的有关 Google 最新算法的一切
Posted: Tue Dec 10, 2024 7:05 am
是由谷歌研究人员于 2018 年开发的开源 NLP 预训练模型。它与大多数模型的特殊之处在于,它是第一个深度双向、不受控制的语言描述,仅使用简单的文本语料库进行预训练。
由于它是开源的,任何具有机器学习专业知识的人都可 南非手机数据 以轻松创建 NLP 模型,而无需拥有大量数据集来训练模型,从而节省时间、金钱、专业知识和资源。如果您的公司打算跟上最新的 Google 算法,请务必联系新加坡的 SEO 顾问来协助您!
它是如何工作的?
当前的上下文无关框架会生成一个术语,该术语会嵌入语言中每个单词的表达,这意味着“右”这个词在“我确定我是对的”和“向右转”中具有相同的上下文无关表达。尽管如此,基于前一种和后一种含义,BERT 会对其进行双向解释。尽管双向原则已经存在了相当长的一段时间,但 BERT 是第一个在复杂神经网络中有效预训练双向的模型。
BERT 能够根据同一句话或问题中的大量单词来训练语言模型,这一点与许多其他基于神经网络的方法不同,它使得此类语言算法能够根据上下文术语来学习单词含义,而不仅仅是学习某个单词之前或伴随的单词。
BERT 可让 Google 识别更长、更具交流性的问题或搜索查询,其中介词“for”和“to”可增加很多含义。此更新算法提供的最新更改使其更适用于搜索者,从而为使用 Google 的任何人创造更好的体验。
它如何影响SEO?
算法在 BERT 训练过程中收集短语集作为输入,并尝试确定短语集中的第二个短语是否是原文中的以下句子。因此,算法旨在更好地满足用户的需求,甚至在可能的情况下预见用户的需求。搜索意图或关键字意图是人们执行特定搜索的原因。他们在寻找什么?他们试图完成什么任务?他们是想找到查询的答案,还是对访问特定网站感兴趣?
随着智能手机和语音搜索的不断普及,人们需要简单而有意义的问题答案,谷歌正越来越多地试图确定人们的搜索目的。因此,现在整个谷歌 SERP 都在试图以最佳方式满足搜索目标,而不是搜索的确切关键词。现在,比以往任何时候都更容易出现精确的关键词甚至没有包含在谷歌搜索结果页面中的情况。这是因为谷歌在评估人们的搜索动机方面变得越来越好。
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它是如何工作的?
当前的上下文无关框架会生成一个术语,该术语会嵌入语言中每个单词的表达,这意味着“右”这个词在“我确定我是对的”和“向右转”中具有相同的上下文无关表达。尽管如此,基于前一种和后一种含义,BERT 会对其进行双向解释。尽管双向原则已经存在了相当长的一段时间,但 BERT 是第一个在复杂神经网络中有效预训练双向的模型。
BERT 能够根据同一句话或问题中的大量单词来训练语言模型,这一点与许多其他基于神经网络的方法不同,它使得此类语言算法能够根据上下文术语来学习单词含义,而不仅仅是学习某个单词之前或伴随的单词。
BERT 可让 Google 识别更长、更具交流性的问题或搜索查询,其中介词“for”和“to”可增加很多含义。此更新算法提供的最新更改使其更适用于搜索者,从而为使用 Google 的任何人创造更好的体验。
它如何影响SEO?
算法在 BERT 训练过程中收集短语集作为输入,并尝试确定短语集中的第二个短语是否是原文中的以下句子。因此,算法旨在更好地满足用户的需求,甚至在可能的情况下预见用户的需求。搜索意图或关键字意图是人们执行特定搜索的原因。他们在寻找什么?他们试图完成什么任务?他们是想找到查询的答案,还是对访问特定网站感兴趣?
随着智能手机和语音搜索的不断普及,人们需要简单而有意义的问题答案,谷歌正越来越多地试图确定人们的搜索目的。因此,现在整个谷歌 SERP 都在试图以最佳方式满足搜索目标,而不是搜索的确切关键词。现在,比以往任何时候都更容易出现精确的关键词甚至没有包含在谷歌搜索结果页面中的情况。这是因为谷歌在评估人们的搜索动机方面变得越来越好。