Google BERT come funziona? BERT - "Bidirectional Encoder Representations from Transformers" è il nuovo algoritmo in grado di aiutare Google a comprendere meglio il contesto delle parole nelle query di ricerca.
Esempio: nelle le frasi:
la parola "TO" assume due significati diversi, che possono essere ovvi per gli umani ma molto meno "chiari" per i motori di ricerca.
Il nuovo algoritmo BERT è progettato per distinguere tali "sfumature" e per facilitare la restituzione di risultati più pertinenti ai navigatori.
Google BERT si fonda su 2 principi:
BERT è stato lanciato la settimana del 21 ottobre 2019 per "query" in lingua inglese, incluse le "snippet prewiev" .
Prossimamente, l'algoritmo si espanderà in tutte le lingue (compreso l'Italiano) in cui Google offre il suo servizio.
Le "Neural Network"- "reti neurali" di algoritmi sono progettate per il riconoscimento di schemi.
Ad esempio:
Queste "reti neurali" di algoritmi analizzando i dati, ricavandone successivamente dei "modelli".
Il "Natural language Processing" (NPL) si riferisce ad un ramo dell'intelligenza artificiale che si occupa della linguistica, con l'obiettivo di consentire ai computer di comprendere il modo in cui gli umani comunicano naturalmente.
BERT è un'algoritmo innovativo poichè è in grado di estrapolare modelli linguistici che analizzano l' insieme delle parole di una frase (addestramento bidirezionale), rispetto ai tradizionali modelli linguistici che monitorano l'allineamento ordinato delle parole (da sinistra a destra o da destra a sinistra).
In sostanza, BERT riesce ad apprendere il contesto delle parole in base alle parole circostanti.
Un ulteriore esempio chiarisce ancora meglio il concetto esposto poco fa.
La parola "bank", isolata dal contesto, potrebbe riferirsi sia al termine "bank account" ("conto bancario") che al termine "bank of the river" (riva del fiume).
Grazie ai modelli contestuali invece è possibile avere una rappresentazione della specifica parola in funzione delle altre parole all'interno della frase.
Ad esempio, nella frase "I accessed the bank account" (ho effettuato l'accesso all'account bancario) un modello contestuale unidirezionale rappresenterebbe il termine "bank" con "I accessed the bank" ma non "I accessed the account".
Il modello contestuale bidirezionale (BERT) invece rappresenta "bank" facendo riferimento sia al contesto precedente "I accessed the bank ", che al contesto seguente: "I accessed the account" (ho effettuato l'accesso all'account).
Google utilizzerà il nuovo algoritmo per migliorare qualsiasi tipo di ricerca? Non proprio ... come abbiamo accennato all'inizio dell'articolo BERT è stato lanciato inizialmente per le ricerche in Inglese e in Americano.
In particolare, è stato creato per ottimizzare le ricerche concernenti le query "più lunghe"e quelle del linguaggio "colloquiale" ed "informale".
Inoltre è stato progettato per le ricerche contenenti le seguenti proposizioni: "like", "for","to" che possono assumere, a secondo del contesto, moltissimi significati.
Infatti, non tutte le "query" sono "colloquali" e non tutte le "query" contengono delle proposizioni; ad esempio, le ricerche "brandizzate", sono quel tipo di query che potrebbero non essere influenzate da BERT.
Quali sono le differenze tra Google BERT e Google RankBrain?
Google RankBrain gira parallelemente ad altri algoritmi ed è utilizzato principalmente per apportare degli aggiustamenti tra questi algoritmi.
Nello specifico, RankBrain raffina i risultati analizzando le query correnti, collegandole con query simili passate, per poi recensire queste performance nei risultati di ricerca.
RankBrain, inoltre, supporta Google ad interpretare le query di ricerca, in maniera tale che lo stesso Google possa restituire dei risultati corretti anche quando gli utenti digitino delle query con delle keywords non perfettamente in linea con la ricerca richiesta.
Google BERT opera in maniera completamente diversa.
Mentre gli algoritmi tradizionali sono "solo" capaci di verificare il contenuto PRIMA di una determinata parola o il contenuto DOPO la stessa parola, BERT è in grado di verificare CONTEMPORANEAMENTE sia il contenuto che si trova DAVANTI che DIETRO a quelle parola specifica.
BERT è in grado di capire quanto sia rilevante una determinata parola all'interno del suo contesto, restituendoci un significato ben preciso
BERT potrebbe influenszare i seguenti prodotti:
Poiché BERT è stato progettato per interpretare al meglio le intenzioni di ricerca dei navigatori, Google consiglia di scrivere in maniera "naturale", prestando particolare attenzione alle intenzioni di ricerca degli utenti e alle loro reali necessità di informazione.
