BERT SEOと自然言語処理とは何ですか？
公開: 2020-02-12BERTにより、自然言語処理（NLP）は、すべてのモバイルSEOキャンペーンで必須の新しい要素です。
「あなたの言葉があなたの運命を決める」ということわざを聞いたことがあるかもしれません。 同様に、検索マーケティングでは、ページで単語をどのように使用するかが重要です。 GoogleのBERTは、検索結果の構成に関する洞察を提供します。 これは、単語エンティティと言語の使用との関係がSEOの将来をどのように形作っているかを示しています。
モバイルファーストインデックスは、検索者の物理的な（GPS / Googleマップ）場所へのGoogleの依存度の増加に影響を与えます。 また、携帯電話とGoogleアカウント内の検索者の言語設定も認識しています。 これは、返される検索結果を通知するのに役立ち、よりパーソナライズされた検索結果を提供します。
GoogleがBERTアルゴリズムが検索フォーマットに影響を与えることを発表した声明を発表するとすぐに、これには時間と注意が必要であることがわかりました。 複雑なロングテール検索クエリの解釈を改善し、より関連性の高い検索結果を表示することを目的としているため、5年間で最大の検索更新です。 BERTに含まれる単語が実際に何を意味するかを内部化して初めて、検索マーケティングを改善できます。
これが今日の時点で私たちが到達したものです。
BERTとは何ですか？
BERTは、トランスフォーマーからの双方向エンコーダー表現の頭字語です。 これは、自然言語処理の事前トレーニングのためのニューラルネットワークベースの手法です。 簡単に言うと、検索エンジンが検索クエリ内の単語のコンテキストをより適切に解読できるようにするために使用できます。
BERTモデルは以前の機能を超えています。 彼らは、単語の前後にある両方の単語を調べることによって、単語の完全なコンテキストを評価します。 これは、検索クエリを促した意図を理解するのに特に役立つコンテキストを収集するのに役立ちます。
Googleエンティティとは何ですか？
Googleは、2016年10月25日に特許番号US 9,477,759 B2を取得しました。これは、Googleエンティティを次のように定義しています。 また、非構造化データのエンティティ参照に依存する質問応答機能についても説明します。 この特許は、GoogleがWebページ内で関連情報を見つける方法を説明しています。
エンティティは物理的なオブジェクトである必要はなく、色相、日付、香りなどでもかまいません。 エンティティとは、次のようなものです。単数。 たとえば、エンティティは、個人、物理的な建物、地理的な場所、製品アイテム、音、認知的アイデア、抽象的な概念、事実上の要素、または存在するその他のものである可能性があります。 また、Googleがサイトをクロールしてインデックスを作成する方法を支援するために、これらを任意に組み合わせることもできます。
エンティティは親ノードに属していません。 むしろ、その子孫は読み取り専用です。 エンティティの名前はnodeNameプロパティに保持されます。 さらに、エンティティはノードオブジェクトであるため、エンティティからいくつかのプロパティとメソッドを継承します。
エンティティ認識とは何ですか？
エンティティ認識は、検索を文字列から物事に昇格させるものです。 これは、Google検索アプライアンスがドキュメント内の興味深いエンティティを識別および分類し、それらのエンティティをライブラリまたは検索インデックスに保存するのに役立ちます。 SEOは、メタデータの少ないコンテンツを強化して、NLPを使用したテキストで豊富な結果を獲得する可能性を高めることができます。 用語はエンティティの名前にすることができ、その後「名前付きエンティティ」と呼ばれます。
エンティティクエリマッチングとは何ですか？
エンティティクエリマッチングは、Googleの高度なコンテンツ認識能力を拡張します。 オンサイト最適化でNLPをどのように使用するかは、2020年の最重要課題になりました。広範な市場調査からすべてのコンテンツマーケティングキャンペーンを開始してください。 これは、検索エンジンが各トピックのユーザークエリに関連付ける可能性のあるコンテキストを理解するのに役立ちます。
NLP最適化の結果を確認するのに十分な信頼性のあるページを知るにはどうすればよいですか？
トピックに関する質の高いコンテンツがすでにあり、ランク付けされている場合は、チャンスが増えます。 コンテンツが弱いが、インバウンドリンクが原因でランキングされている可能性のあるページを見つけて、それらのページを改善することから始めます。 あなたのコンテンツは、自然言語で書かれていれば、実際の視聴者のニーズにより良く応えることができます。
コンテキストベースの自然言語処理とは何ですか？
コンテキストベースの自然言語処理は、検索エンジンが特定のユーザー要求に一致するために使用される可能性のあるコンテキストを識別しようとする方法から始まります。 これには、コンテキストに依存するダイアログシステムエンジンを活用することによる、このようなユーザー要求の処理が含まれます。 これらは通常、保存および分類された一連のユーザー要求またはダイアログシステムの回答を提供する音声コンテキストを参照します
検索マーケターはどのようにNLPを使用して収益を上げることができますか？
構造化データは、コンテンツの内容を反映しています。 正しく実装され、最新の状態に保たれている場合は、そうする必要があります。 eコマースサイトの場合は、購入意向で検索クエリに回答できるコンテンツコンテンツを含めます。 「落ち込んでいる」や「狂っている」など、否定的な影響を与える可能性のあるNLPエンティティは避けてください。 全体像と価値そのものを比較する必要があります。 これは、エンティティの詳細な違いを解読するのに役立ちます。
SERPと呼ばれる検索結果ページは非常に人気があります。 適切なコンテンツは、Googleのローカルパックや注目のスニペットなどの機能でビジネスを表面化するのに役立ちます。 BERTに焦点を当てた考え方を採用することで、ゼロクリック検索からでもクライアントからの電話に勝つことができます。 コンテンツ公開ワークフローにセマンティック処理を追加するには、自然言語処理を使用して、コンテンツを説明する有用なセマンティック構造の情報を追加する必要があります。 多くの検索戦略には、SEOとユーザーエンゲージメントを改善するためのNLPを含めることができます。
自然言語処理の分野は大きく成長しています。 機械学習と組み合わせて、深層学習技術によって推進されると、単語の使用パターンが現れます。 エンティティとノードは、膨大な量のテキストからコンテンツ構造を生成します。 次に、Googleはそれらをどのように使用するかを選択します。
Googleナレッジグラフには、関連するエンティティが表示されます。 広く知られている人のナレッジパネルには、検索クエリに適したその個人と別の個人との関係が表示される場合があります。 「接続を表示」をクリックすると、両方の個人を含む詳細情報が表示されます。 自分で実験するには、お気に入りの有名人を検索してから、「People AlsoSearchFor」のSERP結果から提案された有名人を選択します。 これは、これらの関連するエンティティノードをトリガーする1つの方法です。
会話型AIチャットボットと音声アシスタントは、ビジネスが利用できないときに人々の質問に答えるために、最先端の自然言語モデルに依存しています。 これらのモデルは、よくある質問に答えるための消費者中心のアプローチを容易にするようにトレーニングできます。
すべての企業はGoogle検索エンティティを気にする必要がありますか？
はい、オーガニック検索で見つけたい人。 コンテンツでエンティティをどのように使用するかという目標には、ビジネス目標に直接関連するアクションを実行するように人々を動機付けることを含める必要があります。
あなたのビジネス名とエンティティを正確に表すことは、顧客があなたのビジネスをオンラインで見つけるのに役立ちます。 これは、すべてのエンティティが入力された、完全に最適化されたGoogleマイビジネスのリストから始まります。
彼らはおそらくそれをこのように考えることはないでしょう。 お使いの携帯電話のマイクは常に聞いています。 バックグラウンドでは、機械学習は、ピックアップしたエンティティから何を聞いたかを評価します。 iPhoneとAndroidの最近のバージョンでは、最後に話した場所までの距離が表示されます。 または、あなたが聞いているラジオ/テレビ広告でアナウンスされた最後に聞いた映画をどこで見るか。 他に何を聞いていますか？
最近、コンピューターにインストールされているCortanaから、「あなたの話し方に慣れれば、あなたのことをもっとよく理解できるようになります」と何度か言われました。 しかし、私はそれに話しかけたり、「聞いている」とは思っていませんでした。
過去数か月の間に、Googleのモバイルファーストインデックスがプライマリクローラーの変更だけでなく、情報の整理とクエリの処理に関するGoogleの戦略の大きな変化であるという証拠がますます増えています。 Mobile-FirstIndexingの「Entity-FirstIndexing」における言語とエンティティの関係は誇張することはできません。」 – MobileMoxieのCindyKrum
コンテンツで単語やフレーズを使用するための最良の方法は何ですか？
コンテンツ内の単語はエンティティのペアになります。
Webコンテンツ内の単語は、人々が話すのと同じように流れる必要がありますが、BERTが探している意味的に正しい必要があります。 これは、SERPで最も包括的な結果を得るのに役立ちます。
頭の検索フレーズに最も関連する単一のエンティティを探します。 エンティティを正しく使用してコンテキスト値をリーダーに追加する方法を確認してください。 現在、Googleには、アルゴリズムの学習に役立つ最高のデータセットがあります。
以前はビジネスの洞察力を欠いていたSEOは、ビジネス戦略を理解し、総合的なデジタルマーケティングスキルを身に付けることを余儀なくされています。 コンテンツやコミュニケーションで使用される単語や検索フレーズは重要です。 すべての文は有用で重要である必要があります。
自然言語処理モデルの重要性
エンティティとクエリのマッチングを改善するためにNLPAPIプロセッサを使用するのはなぜですか？
より自然言語のアプローチに移行することの利点は、基本的に2つあります。
- これにより、コンテンツを読みやすく、操作しやすくなります。
- これにより、検索エンジンがコンテンツを理解し、カタログ化するのが容易になります。
非構造化データの特許でエンティティ参照を使用することについての質問応答に戻ります。 エンティティは基本的に人々がGoogleで検索するものであることがわかります。 NLPを採用することは、eコマースサイトにとって非常に大きなものになる可能性があります。 商品のマークアップを実装してテストし、事前定義された方法でランディングページを整理できるようにします。
上記の特許が述べていることを考慮してください：
上記の特許が述べていることを考慮してください：
「それぞれの加重和に基づいて1つ以上のエンティティ参照をランク付けする：1つ以上のエンティティ参照のランク付けに少なくとも部分的に基づいて、1つ以上のエンティティから参照へのエンティティ結果を選択する。 エンティティの結果に少なくとも部分的に基づいて、クエリに対する回答を提供します。」
Googleアシスタントが自然言語処理を使用する方法
もう1つのGoogle特許は、モバイル会話型検索クエリの処理に重点を置いています。
Googleアシスタントは、人工知能を利用した仮想アシスタントであり、検索者とのパーソナライズされた会話を行うことができます。 会話型検索クエリに正しく応答する点で、他のすべてのパフォーマンスを上回っています。 これは、以前の検索セッションのコンテキストに部分的に依存しています。
2019年11月19日に付与された最近のGoogle特許は、より直接的にGoogleアシスタントに関するものです。 これは、コンテキストベースの自然言語処理というタイトルで、ユーザー要求のマルチモーダル処理を含む自然言語処理（NLP）メソッドについて通知します。 彼らが自然言語をより効率的に理解するためにBERTを使用しているという発表に合わせました。
テクノロジーの巨人は、「単独で、または単独で使用した場合、合理的に理解できない」クエリ要求に直面したときに、その課題を克服しようとしています。 Pandu Nayak Googleフェローおよび検索担当副社長は、2019年10月25日に「検索をこれまで以上によく理解する」というタイトルの記事を公開しました。 彼は、「毎日何十億もの検索があり、それらのクエリの15％はこれまでに見たことのないものです。そのため、予期しないクエリの結果を返す方法を構築しました」と述べています。
BERTアルゴリズムを使用すると、小さな単語でも検索の意図をよりよく理解するのに役立ちます。
「「to」という単語と、クエリ内の他の単語との関係は、意味を理解する上で特に重要です。 それはブラジル人が米国に旅行することについてであり、その逆ではありません。 以前は、私たちのアルゴリズムはこの接続の重要性を理解していなかったため、ブラジルに旅行する米国市民に関する結果を返しました。 BERTを使用すると、Searchはこのニュアンスを把握し、非常に一般的な単語「to」が実際にここで非常に重要であることを知ることができ、このクエリに対してはるかに関連性の高い結果を提供できます。」 - グーグル
BERTは単語と言語のより良い理解を提供します
「言語の理解は、私たちが検索で行うすべての鍵です」とPanduNayak氏は述べています。 「これは、過去5年間に私たちが経験した、単一の、最大の、最も前向きな変化です。」
Googleは、音声タイプ、エンティティノード、またはユーザーの検索に伴う環境コンテキストを特定することで、ユーザーのリクエストをより適切に解読できる場合があります。 これらのエンティティインサイトを使用して、業界のニッチな専門知識を示すことができます。 この特許は、「ダイアログシステム」とモバイルアプリケーションに言及しています。
「従来のダイアログシステムは、情報技術業界で広く使用されており、特にワイヤレス電話やタブレットコンピュータ用のモバイルアプリケーションの形で使用されています。 一般に、ダイアログシステムとは、情報にアクセス、処理、管理、および配信するための人間中心のインターフェイスを備えたコンピュータベースのエージェントを指します。 ダイアログシステムは、チャット情報システム、音声ダイアログシステム、会話型エージェント、チャットロボット、チャットボット、チャットボット、チャットエージェント、デジタルパーソナルアシスタント、自動オンラインアシスタントなどとも呼ばれます。」 –特許US20160259775A1
これが「対話システム」に該当するコミュニケーションエンティティの包括的なリストです。 この特許は、GoogleアシスタントがNLPを介して検索者と接続するように設計されている方法を説明しています。
「ダイアログシステムは、自然言語でユーザーと対話して、インテリジェントな会話をシミュレートし、ユーザーに個別の支援を提供します。 たとえば、ユーザーは、「最寄りのホテルはどこですか？」などの会話型の質問の形式で、ダイアログシステムへの要求を生成できます。 または「アレクサンドリアの天気はどうですか？」と、音声および/または表示可能なメッセージの形式でダイアログシステムから対応する回答を受け取ります。 ユーザーは、ダイアログシステムに音声コマンドを提供することもできます…–特許US20160259775A1
Google検索がNLPをどのように使用するかについての基本的な理解ができたので、これがコンテンツ作成とSEOへのアプローチにどのように影響するかは魅力的です。
サイトの自然言語処理機能を改善するための7つのSEO戦略
NLPを使用してSEOとユーザーエンゲージメントを向上させる方法は複数あります。
1.Webサイトとコンテンツがトピックに関連していることを確認します
2.セマンティックコンテンツに焦点を当てる
3.コンテンツ接続でオントロジーの分類と関連性を使用する
4. Google AutoMLを使用すると、企業はエンティティを見つけることができます
5.遅れているか古くなっている古い投稿を更新します
6.音声起動検索に依存する検索者の計画
7.構造化データを試してみることをいとわない
ここで、Hill WebMarketingがセマンティックWebテクノロジーおよび機械学習と連携して自然言語処理を使用する方法を詳しく見ていきます。 このようにして、eコマースの販売で真のSEOの利点を得ることができます。
1.Webサイトとコンテンツがトピックに関連していることを確認します
奇妙なことに、多くのWebサイトは、特定のトピックに明確に焦点を当てることなく歩き回っています。 「医療機器の革新」を販売したい場合は、ウェブサイトが「医療機器」というトピックと関連性があり有用なすべてのものに関連していることを確認してください。
スコアの高いWebページは、セールスコピーを提供したり、質問に直接回答したりするだけではありません。 また、サポート情報も含まれています。 多くの場合、1つの回答が読者からの別の質問を浮き彫りにします。 関連する回答を提供し、彼らのニーズを予測します。 彼らが必要とすることがわかっている情報を含めてください–そしてこれまで考えたことはありません。
Googleはウェブ上でソリューションを提供したいと考えています。 つまり、読者が理解しやすい「正しく関連性のあるソリューション」です。 構造化データマークアップと組み合わせたコンテンツ作成への構造化アプローチは大いに役立ちます。
コンテンツでこれらのニーズの答えと解決策を提供すると、ドメインの権限が拡大することが期待できます。 また、Googleリッチカードを獲得するチャンスも増えます。
2.セマンティックコンテンツに焦点を当てる
セマンティックナレッジマッピングは、相互に関連する単語をカテゴリに表示します。
現在のGoogleアルゴリズムは、逐語的なキーワードよりも文脈言語に依存しています。 最近のアルゴリズムの更新以降、検索者のクエリのコンテキスト全体に焦点を当てています。 適切な質問に対する最良の回答となることで、あなたのビジネスは最大の価値を提供します。 ここで、スキーママークアップの必須タイプであるFAQスキーマを追加できます。
検索者の意図に一致するようにコンテンツの長さを確認してください。 詳細な情報コンテンツは1つのニーズを満たし、迅速な回答は別のニーズを満たします。
自然言語コンテンツとコンテンツ構造のセマンティック分析を実行することにより、テキストの本当の意味を捉えたコンテンツ内のすべての単語を見つけることができます。 これで、論理的および文法的な役割に割り当てるテキスト要素をさらに特定できます。 このようにして、BERTに沿ったテキスト内のさまざまな概念間の関係を構築できます。
2019年8月8日、障害処理情報をディスパッチするためのBERTに基づくセマンティック知識マッチングの記事は、BERTモデルがどれほど広大であるかを明らかにしています。 JixiangLuとTaoZhangは、「Bertは、大量のWikipediaデータ（2500 Mワード}とBookCorpusデータ（800 Mワード）に基づく事前トレーニング済みモデルです」と述べています。
文脈に応じた単語表現を獲得することができます。 一例として、Googleマップに表示されるすべてのものを考えてみましょう。 複数のプロパティが関連付けられている可能性のある実際のエンティティを使用します。
3.コンテンツ接続でオントロジーの分類と関連性を使用する
受賞コンテンツも非常に簡潔で、信頼できる情報源によって書かれたより事実に基づくコンテンツが含まれています。 それも魅力的です。 人々があなたのメッセージにすぐに感情的に関係することができるとき、彼らはより愛情深くなります。 より深い人間の問題を解決することに焦点を合わせます。 SEOは、人工知能を採用してユーザーエクスペリエンスを向上させ、明確に表現されたソリューションを提供できます。 B2Bコンテンツには、説得力のある変換トリガーとスマートなUXデザインも必要です。
Googleは、知識ベースの概念ライブラリの構築に投資しています。 これは、テクノロジーの巨人が、さまざまなビジネスやエンティティが「知られている」ものなどをよりよく理解したり、エンティティをより適切に接続した関係を定義したりするのに役立ちます。 特定のエンティティのWebページは、ユーザーエンゲージメントの履歴が、検索インテントにそのエンティティがクエリ内に含まれている可能性があることを示している場合、検索結果で上位に位置する可能性があります。
検索戦略には、デジタルショッパーにリーチするために、オーガニック検索と有料広告の両方を含める必要がある場合があります。
4. Google AutoMLを使用すると、企業はエンティティを見つけることができます
自分でチェックしてください。 Googleは、AutoML自然言語がどのように機能するかを教えてくれます。
1.ドキュメントをアップロードします。 ドメイン固有のキーワードとフレーズに基づいてテキストにラベルを付けます。
2.カスタムモデルをトレーニングします。 感情を分類、抽出、および検出します。
3.評価します。 特定のニーズに関連する洞察を取得します。
GoogleのNaturalLanguage APIは、テキスト内の構文、エンティティ、感情を識別し、テキストを事前定義された一連のカテゴリに整理します。 ニュース記事、学術コンテンツ、または例の感情を明らかにすることを目的としたコンテンツは、Natural LanguageAPIを試す価値があると感じるかもしれません。 さらに、カスタム分類子を使用して独自のラベルを使用できる機能が気に入っています。
5.遅れているか古くなっている古い投稿を更新します
ほとんどの読者が消費することのない「従来のSEOコピーライティング」の既存の壁は崩壊する必要があります。 知識グラフ、エンティティ、および自然言語はすべて重要です。 彼らは、人々が書かれたテキストからビジュアルメディアやビデオコンテンツの迅速な満足へとどのように移行しているかを認めるとともに、常緑のコンテンツにおいて重要な位置を占めています。
純粋なテクニカルライターは、トピックに関する知識が不足しているか、自分が書いていることに情熱を注いでいる可能性があります。 それは人々が簡単に関係する単語フレーズの最良の口調と選択で書くことを難しくします。 より良いコンテンツを書くためにどの検索があなたに知らせることができるかを知ってください。
次に、コンテンツを妨げる不具合がないことを確認するために、詳細な技術的なSEO監査が必要になります。
最高のSEOコンテンツ戦略はシンプルに始まります：
- あなたのスキルと情熱を知っています。
- あなたの聴衆が何を望んでいるかを知ってください。
- 使用するエンティティは、ブランドの信頼要素を構築する必要があります。
これは、出力からエンティティを抽出するためのスクリプトです。
6.音声起動検索に依存する検索者の計画
数多くのテクノロジーがGoogleアシスタントに力を与える可能性があります。 質問への回答を照合するためのBERTの使用についてGoogleから手がかりを引き出すことができます。 NLPを使用すると、音声パターンと環境コンテキストに基づいたより優れたコンテキスト検索がサポートされます。
音声による検索は、人々が商品を見つけて購入するための自然な方法です。 つまり、マーケターは、Google検索の進化に最もよく一致するように、コンテンツ戦略とSEOの取り組みを調整する必要があります。 検索者の考え方と検索設定が音声アシスタントアプリに依存する場合、これにより検索動作がテキスト入力から音声入力に変わります。
Tao Zhang氏によると、微調整中、BERTの「各文の最大シーケンス長は128に設定され、シーケンスあたりの最大予測は20に設定されます」。 したがって、長い検索フレーズをより適切に管理できる場所を確認できます。 これは、自然な文のように長くなる傾向があるため、音声起動の検索クエリに適合します。
音声検索は、特にハンズフリーで外出先での利便性を求める大勢のモバイルユーザーにとって成長するでしょう。 彼らは速く考え、効率的なユーザーエクスペリエンスを期待しています。 この爆発的なモバイル検索のトレンドを見越して、BERTは複雑な自然言語クエリをこれまでの何よりもうまく処理します。
7.構造化データを試してみることをいとわない
Speakableマークアップはまだベータ版ですが、試すことができます。 一般的に音声でアクティブ化されるSpeakableマークアップであると思われる重要な質問を特定すると、音声で応答できる可能性があります。 他のSEO戦略と同様に、保証はありません。 熟練した検索マーケティング担当者は、努力を試み、テストし、微調整することで独自の経験を積むことができます。 彼らはあなたの検索戦略を改善する方法を見つけるために包括的なサイト監査を実施することができます。
Googleのアルゴリズムの更新はSEOのベストプラクティスに影響を与えるため、柔軟で迅速に学習することが最善です。
コンテキストにできるだけ適合する構造化データマークアップを使用してください。 エンティティを抽出するために構築された複数のSEOツールがあります。 これらのエンティティとその一意の識別子は、検索エンジンにコンテンツを説明するために使用される場合があります。
検索エンジンは、ページに表示されるエンティティ、他のエンティティとの関係、それらのエンティティに関する属性（プロパティ）との接続関係、およびそれらのエンティティの分類との関係を理解しようとします。 サイトのアーキテクチャ、オントロジー、および構造化データはすべて役立ちます。
クエリGoogle特許番号US9009134B2での固有表現抽出
その適用状況は、本日、2020年2月11日現在有効です。さらに、コンピュータサイエンスおよび感情分析における品詞のタグ付けについて説明します。
クエリセグメンテーションとは何ですか？
この特許は、クエリセグメンテーションとは何かに答えて定義しています。 これは通常、特定のクエリをより小さなサイズのユニットにセグメント化することを指します。 「多くの場合、可能なセグメント化されたユニットのタイプに制限があり、その結果、メソッドの機能が制限される可能性があります。 構文解析は通常、クエリの言語構造を識別することに焦点を当てています。 クエリの分類は、一般に2つのグループに分類されます。情報、ナビゲーション、トランザクションなど、検索の目的に応じた分類。 クエリのセマンティクスに従った分類。」
これは、「購入」または「購入者」に適用できます。 どちらの形式のクエリ分類でも、クエリ全体が考慮されます。 分類されると、通常、クエリの内部構造に関するそれ以上の診断はありません。
また、教師なし学習方法を採用する際に、あいまいなトピックエンティティと課題をどのように克服しようとしているのかについても学びます。
「モデル内のトピックが事前定義され、ドキュメントの可能なトピックが与えられる可能性があるため、弱教師あり潜在的ディリクレ割り当て（WS-LDA）と呼ばれるトピックモデルを学習するための新しい方法を採用できます。
単語ごとに
a。 トピック割り当てを描画しますzn〜Multinomial（θ）
b。 トピックznを条件とする多項分布であるwn〜Multinomial（βZn）という単語を描画します。」
エンティティを照合するための1つのデータソースは、「商用Web検索エンジンからのクエリログなどのクエリログデータ」などである可能性があることがわかりました。 この特許は、エンティティをコンピュータ可読媒体から分類するための様々な実施形態を実施する例示的な形態を提供している。 「RAM、ROM、EEPROM、フラッシュメモリまたはその他のメモリテクノロジー、CD-ROM、デジタル多用途ディスク（DVD）またはその他の光ストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージまたはその他の磁気ストレージデバイス」を含むパーシャルを提供します。 、または必要な情報を保存するために使用できるその他の媒体」。
エンティティ抽出の機械翻訳ヘルプは、Web上のオープンソースにあります。 カスタムエンティティモデリングに飛び込むのはエキサイティングです。特に、エンティティを理解することで、実際の消費者とのコミュニケーションが向上するからです。 ローカルビジネススキーマは、ナレッジグラフを作成し、ローカルの消費者とつながるための基盤です。 シンディ・クルムはこれを最もよく言っているので、もう一度彼女を引用します。
「全体として、エンティティは、さまざまなトピック（エンティティ）間の接続と関係を簡単に開発する機能をGoogleに提供するため、Googleにトピックのより良い深い理解を提供します。 エンティティとその関係をより深く理解することで、Googleは、エンティティに関する情報を任意の言語で提供できる可能性があります（必要に応じて、Google言語APIからのライブ翻訳を使用）。クエリ–修飾子のように。 Googleが1つの言語で学習したエンティティの理解とエンティティの関係はすべて、他の言語に自動的に変換できます。特に、ナレッジグラフのようなGoogleがホストする位置ゼロの結果ではそうです。」
Google BERTアルゴリズムは、公開されたページとそれらが特定するトピックとの間の適切な関係を見つけようとします。 あなたはGoogleがあなたのサイトで正しい「エンティティ」を見つけるのを手伝うことができます。
結論：
データは新しいベンチマークとして機能します。 真の常識的なNLPテクノロジーには、構造化された知識モデルなどの新しい技術が組み込まれています。
人間同士の会話は、答える正しい答えを選択するために尋ねられた質問を簡単に理解することができます。 体の姿勢、身振り、声の調子はすべて、会話が実際に何であるかを明確にします。 NLPは、マシンが同じことをより上手に行えるように支援しています。 私がさらに学び、実験するにつれて、この記事を更新して、より役立つものにします。 NLPとコメントを使用した旅は大歓迎です。
コンテンツを充実させる新しい方法を見つけましょう。