BERT SEO และการประมวลผลภาษาธรรมชาติคืออะไร?

เนื่องจาก BERT การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เป็นส่วนประกอบใหม่ที่ต้องมีใน แคมเปญ SEO บนมือถือทุกแคมเปญ

คุณอาจเคยได้ยินสุภาษิตที่ว่า “คำพูดของคุณกำหนดชะตากรรมของคุณ” ในทำนองเดียวกันใน Search Marketing วิธีที่เราใช้คำในหน้าเพจก็สำคัญเช่นกัน BERT ของ Google ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการจัดระเบียบผลการค้นหา มันแสดงให้เห็นว่าความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตีของคำและการใช้ภาษากำลังกำหนดอนาคตของ SEO อย่างไร

การจัดทำดัชนีเพื่ออุปกรณ์เคลื่อนที่เป็นอันดับแรกส่งผลต่อการพึ่งพา Google ที่เพิ่มขึ้นในตำแหน่งทางกายภาพ (GPS / Google Maps) ของผู้ค้นหา นอกจากนี้ยังรู้การตั้งค่าภาษาของผู้ค้นหาในโทรศัพท์และภายในบัญชี Google ซึ่งจะช่วยแจ้งผลการค้นหาที่ส่งคืนและนำเสนอผลการค้นหาที่เป็นส่วนตัวมากขึ้น

ทันทีที่ Google ออกแถลงการณ์ที่ประกาศอัลกอริทึมของ BERT ที่ส่งผลต่อรูปแบบการค้นหา เราก็รู้ดีว่าเวลาและความสนใจนั้นคุ้มค่า เนื่องจากมีเป้าหมายเพื่อปรับปรุงการตีความคำค้นหาหางยาวที่ซับซ้อนและแสดงผลการค้นหาที่เกี่ยวข้องมากขึ้น จึงเป็นการอัปเดตการค้นหาครั้งใหญ่ที่สุดในรอบ 5 ปี หลังจากที่เข้าใจความหมายของคำที่ BERT หมายความถึงแล้ว เราก็สามารถทำการตลาดผ่านการค้นหาให้ดีขึ้นได้

ที่เราได้มาถึง ณ วันนี้

BERT คืออะไร?

BERT ย่อมาจาก Bidirectional Encoder Representations จาก Transformers เป็นเทคนิคที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติก่อนการฝึกอบรม ในแง่ที่ง่ายกว่า สามารถใช้เพื่อช่วยให้เครื่องมือค้นหาสามารถถอดรหัสบริบทของคำในข้อความค้นหาได้ดีขึ้น

รุ่น BERT เกินความสามารถก่อนหน้านี้ พวกเขาประเมินบริบททั้งหมดของคำโดยดูจากทั้งสองคำที่อยู่ก่อนและหลังคำนั้น ซึ่งจะช่วยให้รวบรวมบริบทที่เป็นประโยชน์อย่างยิ่งต่อการทำความเข้าใจเจตนาที่แจ้งข้อความค้นหา

เอนทิตีของ Google คืออะไร

Google ได้รับสิทธิบัตรฉบับที่ 9,477,759 B2 ของสหรัฐฯ เมื่อวันที่ 25 ต.ค. 2016 โดยให้คำจำกัดความหน่วยงานของ Google ว่า: "สิ่งของหรือแนวคิดที่เป็นเอกพจน์ ไม่ซ้ำใคร มีคำจำกัดความชัดเจน และแยกแยะได้" นอกจากนี้ยังระบุความสามารถในการตอบคำถามที่อาศัยการอ้างอิงเอนทิตีในข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง สิทธิบัตรอธิบายวิธีที่ Google ค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องภายในหน้าเว็บ

สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจว่าเอนทิตีไม่จำเป็นต้องเป็นวัตถุ แต่สามารถเป็นเฉดสี วันที่ กลิ่นหอม และอื่นๆ ได้ เอนทิตีคือสิ่งที่เป็น: เอกพจน์ ตัวอย่างเช่น เอนทิตีอาจเป็นบุคคล สิ่งปลูกสร้างทางกายภาพ ที่ตั้งทางภูมิศาสตร์ รายการผลิตภัณฑ์ เสียง แนวคิดทางปัญญา แนวคิดนามธรรม องค์ประกอบตามข้อเท็จจริง หรือสิ่งอื่น ๆ ที่มีอยู่ นอกจากนี้ยังสามารถใช้ร่วมกันเพื่อช่วยวิธีที่ Google รวบรวมข้อมูลและจัดทำดัชนีเว็บไซต์

เอนทิตีไม่ได้อยู่ในโหนดหลัก ค่อนข้างจะลูกหลานของมันเป็นแบบอ่านอย่างเดียว ชื่อของเอนทิตีอยู่ในคุณสมบัติ nodeName นอกจากนี้ เอนทิตียังเป็นอ็อบเจ็กต์โหนด ดังนั้นจึงสืบทอดคุณสมบัติและเมธอดบางอย่างจากออบเจ็กต์ดังกล่าว

การรับรู้เอนทิตีคืออะไร?

การจดจำเอนทิตีคือสิ่งที่ยกระดับการค้นหาจากสตริงเป็นสิ่งต่างๆ ช่วยให้ Google Search Appliance สามารถระบุและจัดประเภทเอนทิตีที่น่าสนใจในเอกสาร แล้วจัดเก็บเอนทิตีเหล่านี้ในไลบรารีหรือดัชนีการค้นหา SEO สามารถเพิ่มเนื้อหาที่มีข้อมูลเมตาไม่ดีเพื่อเพิ่มโอกาสในการได้ผลลัพธ์ที่สมบูรณ์ด้วยข้อความโดยใช้ NLP คำสามารถเป็นชื่อของเอนทิตี ซึ่งหลังจากนั้นจะเรียกว่า "เอนทิตีที่มีชื่อ"

การจับคู่คิวรีเอนทิตีคืออะไร

การจับคู่เอนทิตี-คิวรี่ช่วยเพิ่มความสามารถในการรับรู้เนื้อหาขั้นสูงของ Google วิธีใช้ NLP ในการเพิ่มประสิทธิภาพในสถานที่ได้กลายเป็นคำถามยอดนิยมในปี 2020 เริ่มแคมเปญการตลาดเนื้อหาทุกรายการด้วยการวิจัยตลาดอย่างครอบคลุม ซึ่งจะช่วยให้คุณเข้าใจบริบทที่เครื่องมือค้นหาอาจเชื่อมโยงกับข้อความค้นหาของผู้ใช้ในแต่ละหัวข้อ

จะทราบได้อย่างไรว่าหน้าใดน่าเชื่อถือพอที่จะเห็นผลลัพธ์ด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพ NLP

หากคุณมีเนื้อหาที่มีคุณภาพในหัวข้อและอันดับสำหรับเนื้อหานั้น คุณมีโอกาสที่ดีกว่า ค้นหาหน้าที่มีเนื้อหาอ่อนแอแต่อาจมีการจัดอันดับเนื่องจากลิงก์ขาเข้าและเริ่มต้นด้วยการปรับปรุงหน้าเหล่านั้น เนื้อหาของคุณจะตอบสนองความต้องการของผู้ชมที่แท้จริงได้ดีขึ้นหากเขียนด้วยภาษาธรรมชาติ

การประมวลผลภาษาธรรมชาติตามบริบทคืออะไร?

การประมวลผลภาษาธรรมชาติตามบริบทเริ่มต้นด้วยวิธีที่เครื่องมือค้นหาพยายามระบุบริบทที่อาจใช้เพื่อให้ตรงกับคำขอของผู้ใช้เฉพาะ มันเกี่ยวข้องกับการประมวลผลคำขอของผู้ใช้ดังกล่าวโดยใช้ประโยชน์จาก Dialog System Engine ที่อาศัยบริบท โดยทั่วไปแล้วสิ่งเหล่านี้จะอ้างอิงบริบทของคำพูดที่มาลำดับของคำขอของผู้ใช้หรือคำตอบของระบบโต้ตอบที่จัดเก็บและจัดหมวดหมู่

นักการตลาดการค้นหาจะใช้ NLP เพื่อเพิ่มรายได้ได้อย่างไร

ข้อมูลที่มีโครงสร้างจะสะท้อนถึงเนื้อหาของคุณ หากนำไปใช้อย่างถูกต้องและเป็นปัจจุบันก็ควรทำตามนั้น สำหรับไซต์อีคอมเมิร์ซ ให้ใส่เนื้อหาตามบริบทที่สามารถตอบคำค้นหาด้วยความตั้งใจในการซื้อ หลีกเลี่ยงเอนทิตี NLP ที่อาจมีผลในทางลบ เช่น "ซึมเศร้า" หรือ "บ้า" ต้องมีภาพรวมเทียบกับค่านิยมในตัวเอง ซึ่งจะช่วยถอดรหัสความแตกต่างที่ละเอียดในเอนทิตี

หน้าผลการค้นหาที่เรียกว่า SERP เป็นที่นิยมอย่างมาก เนื้อหาที่เหมาะสมสามารถช่วยให้ธุรกิจของคุณปรากฏในคุณลักษณะต่างๆ เช่น Local Pack ของ Google และตัวอย่างข้อมูลเด่น ด้วยการใช้กรอบความคิดที่เน้น BERT ธุรกิจของคุณสามารถได้รับการโทรจากลูกค้าแม้จากการค้นหาแบบไม่มีคลิก การเพิ่มการประมวลผลเชิงความหมายในเวิร์กโฟลว์การเผยแพร่เนื้อหาของคุณเกี่ยวข้องกับการใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อเพิ่มข้อมูลที่มีโครงสร้างเชิงความหมายที่เป็นประโยชน์ซึ่งอธิบายเนื้อหาของคุณ กลยุทธ์การค้นหาจำนวนมากสามารถรวม NLP เพื่อปรับปรุง SEO และการมีส่วนร่วมของผู้ใช้

สาขาการประมวลผลภาษาธรรมชาติเติบโตขึ้นอย่างมาก เมื่อรวมกับแมชชีนเลิร์นนิงและขับเคลื่อนด้วยเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก รูปแบบการใช้คำก็ปรากฏขึ้น เอนทิตีและโหนดสร้างโครงสร้างเนื้อหาจากข้อความจำนวนมาก จากนั้น Google จะเลือกว่าจะใช้งานอย่างไร

Google Knowledge Graphs แสดงเอนทิตีที่เกี่ยวข้อง แผงความรู้ของบุคคลที่มีชื่อเสียงอย่างแพร่หลายอาจแสดงความเชื่อมโยงระหว่างบุคคลนั้นตามคำค้นหาของคุณและบุคคลอื่น เมื่อคลิกที่ "ดูการเชื่อมต่อ" ข้อมูลเพิ่มเติมรวมทั้งบุคคลทั้งสองจะถูกเติม ในการทดลองตัวเอง ค้นหาดาราคนโปรดของคุณแล้วเลือกคนดังที่แนะนำในผลลัพธ์ SERP “ผู้คนยังค้นหา” นี่เป็นวิธีหนึ่งในการทริกเกอร์โหนดเอนทิตีที่เกี่ยวข้องเหล่านี้

แชทบอท AI แบบสนทนาและผู้ช่วยเสียงใช้โมเดลภาษาธรรมชาติที่ล้ำสมัยเพื่อตอบคำถามของผู้คนเมื่อธุรกิจไม่พร้อมให้บริการ โมเดลเหล่านี้สามารถฝึกให้เอื้อต่อแนวทางที่เน้นผู้บริโภคเป็นศูนย์กลางในการตอบคำถามที่พบบ่อย

ทุกธุรกิจจำเป็นต้องดูแลหน่วยงานการค้นหาของ Google หรือไม่

ใช่ ผู้ที่ต้องการให้พบในการค้นหาทั่วไป เป้าหมายของวิธีที่คุณใช้เอนทิตีในเนื้อหาควรรวมถึงการกระตุ้นให้ผู้คนดำเนินการที่เกี่ยวข้องโดยตรงกับเป้าหมายธุรกิจของคุณ

การแสดงชื่อธุรกิจและหน่วยงานของคุณอย่างถูกต้องช่วยให้ลูกค้าพบธุรกิจของคุณทางออนไลน์ สิ่งนี้เริ่มต้นด้วยรายชื่อ Google My Business ที่ปรับให้เหมาะสมอย่างสมบูรณ์พร้อมเอนทิตีทั้งหมดที่กรอก

พวกเขาคงไม่คิดแบบนี้ ไมโครโฟนในโทรศัพท์ของคุณฟังอยู่เสมอ ในเบื้องหลังแมชชีนเลิร์นนิงคือการประเมินสิ่งที่ได้ยินจากเอนทิตีที่หยิบขึ้นมา iPhone และ Android เวอร์ชันล่าสุดจะแสดงระยะทางไปยังสถานที่สุดท้ายที่ได้ยินคุณพูด หรือจะดูภาพยนตร์ที่ได้ยินล่าสุดประกาศในโฆษณาทางวิทยุ/โทรทัศน์ที่คุณฟังได้ที่ไหน มันฟังอะไรอีก?

Cortana ที่ติดตั้งบนคอมพิวเตอร์ของฉันพูดกับฉันหลายครั้งเมื่อเร็วๆ นี้ว่า “ฉันสามารถเรียนรู้ที่จะเข้าใจคุณดีขึ้นมาก ถ้าฉันคุ้นเคยกับวิธีพูดของคุณ” อย่างไรก็ตาม ฉันไม่ได้พูดกับมันหรือคิดว่ามันคือ "การฟัง"

ในช่วงไม่กี่เดือนที่ผ่านมา เราเห็นหลักฐานมากขึ้นเรื่อยๆ ว่าการจัดทำดัชนีเพื่ออุปกรณ์เคลื่อนที่เป็นอันดับแรกของ Google ไม่ได้เป็นเพียงการเปลี่ยนแปลงของโปรแกรมรวบรวมข้อมูลหลัก แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญในกลยุทธ์ของ Google ในการจัดระเบียบข้อมูลและประมวลผลคำค้นหา ความสัมพันธ์ระหว่างภาษาและเอนทิตีในการจัดทำดัชนีเพื่ออุปกรณ์เคลื่อนที่เป็นอันดับแรก 'การจัดทำดัชนีเอนทิตี-อันดับแรก' ไม่สามารถพูดเกินจริงได้” – ซินดี้ ครัม จาก Mobile Moxie

อะไรคือวิธีที่ดีที่สุดในการใช้คำและวลีในเนื้อหา?

คำในเนื้อหาของคุณจะกลายเป็นคู่ของเอนทิตี

คำในเนื้อหาเว็บควรไหลในลักษณะเดียวกับที่ผู้คนพูดกัน แต่ก็ต้องถูกต้องตามความหมายในแง่ที่ BERT กำลังมองหา นี้จะช่วยให้คุณได้ผลลัพธ์ที่ครอบคลุมมากที่สุดใน SERPs

มองหาเอนทิตีเดียวที่เกี่ยวข้องกับวลีค้นหาหลักของคุณมากที่สุด ตรวจสอบวิธีการใช้เอนทิตีอย่างถูกต้องเพื่อเพิ่มมูลค่าบริบทให้กับผู้อ่าน ปัจจุบัน Google มีชุดข้อมูลที่ดีที่สุดเพื่อช่วยให้อัลกอริทึมเรียนรู้

SEO ที่เคยขาดความเฉียบแหลมทางธุรกิจในปัจจุบัน ถูกบังคับให้เข้าใจกลยุทธ์ทางธุรกิจและมีทักษะด้านการตลาดดิจิทัลแบบองค์รวม คำหรือวลีค้นหาที่ใช้ในเนื้อหาและการสื่อสารของคุณมีความสำคัญ ทุกประโยคควรมีประโยชน์และมีความสำคัญ

ความสำคัญของรูปแบบการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

เหตุใดคุณจึงใช้ตัวประมวลผล NLP API เพื่อปรับปรุงการจับคู่การสืบค้นเอนทิตี

ประโยชน์ของการก้าวไปสู่แนวทางการใช้ภาษาที่เป็นธรรมชาติมากขึ้นนั้นเป็นสองเท่า

• ทำให้เนื้อหาของคุณง่ายขึ้นสำหรับคนที่อ่านและดำเนินการ
• ทำให้เนื้อหาของคุณง่ายขึ้นสำหรับเครื่องมือค้นหาเพื่อทำความเข้าใจและจัดทำรายการ

กลับไปที่คำถามในการตอบโดยใช้การอ้างอิงเอนทิตีในสิทธิบัตรข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ซึ่งบอกเราว่าเอนทิตีคือสิ่งที่ผู้คนค้นหาใน Google โดยพื้นฐานแล้ว การเปิดรับ NLP อาจเป็นเรื่องใหญ่สำหรับไซต์อีคอมเมิร์ซ ใช้งานและทดสอบมาร์กอัปผลิตภัณฑ์ของคุณเพื่อช่วยจัดระเบียบหน้า Landing Page ในลักษณะที่กำหนดไว้ล่วงหน้า

พิจารณาสิ่งที่สิทธิบัตรข้างต้นระบุ:

พิจารณาสิ่งที่สิทธิบัตรข้างต้นระบุ:

“การจัดอันดับการอ้างอิงเอนทิตีหนึ่งรายการขึ้นไปโดยพิจารณาจากยอดรวมถ่วงน้ำหนัก: การเลือกเอนทิตีเป็นผลจากเอนทิตีหนึ่งรายการขึ้นไปไปยังการอ้างอิงโดยอิงจากการจัดอันดับของการอ้างอิงเอนทิตีหนึ่งรายการขึ้นไป และให้คำตอบสำหรับคำถามโดยอิงจากผลลัพธ์ของเอนทิตีอย่างน้อยบางส่วน”

วิธีที่ Google Assistant ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ

สิทธิบัตรอื่นของ Google ให้ความสำคัญกับการประมวลผลคำค้นหาในการสนทนาบนมือถือมากกว่า

Google Assistant เป็นผู้ช่วยเสมือนที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถมีส่วนร่วมในการสนทนาส่วนตัวกับผู้ค้นหา มีประสิทธิภาพเหนือกว่าสิ่งอื่นทั้งหมดในการตอบสนองต่อคำค้นหาสนทนาอย่างถูกต้อง ส่วนหนึ่งขึ้นอยู่กับบริบทจากเซสชันการค้นหาครั้งก่อน

สิทธิบัตร Google ล่าสุดที่ได้รับ 19 พฤศจิกายน 2019 เป็นเรื่องเกี่ยวกับ Google Assistant โดยตรงมากขึ้น มีชื่อว่า การประมวลผลภาษาธรรมชาติตามบริบท และแจ้งให้เราทราบเกี่ยวกับวิธีการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลคำขอของผู้ใช้หลายรูปแบบ ถึงเวลาประกาศใช้ BERT เพื่อทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีกำลังพยายามเอาชนะความท้าทายเมื่อต้องเผชิญกับคำขอค้นหาที่ “ไม่สามารถเข้าใจได้อย่างสมเหตุสมผลหากดำเนินการตามลำพังหรือแยกจากกัน” Pandu Nayak Google Fellow และ Vice President of Search เผยแพร่บทความเมื่อวันที่ 25 ตุลาคม 2019 ชื่อ ทำความเข้าใจการค้นหาได้ดียิ่งขึ้นกว่าเดิม เขากล่าวว่า "เราเห็นการค้นหาหลายพันล้านครั้งทุกวัน และ 15 เปอร์เซ็นต์ของคำค้นหาเหล่านี้เป็นคำที่เราไม่เคยเห็นมาก่อน ดังนั้นเราจึงสร้างวิธีการแสดงผลลัพธ์สำหรับคำค้นหาที่เราคาดไม่ถึง"

ด้วยอัลกอริธึมของ BERT แม้แต่คำเล็กๆ ก็สามารถช่วยให้เข้าใจเจตนาในการค้นหาได้ดีขึ้น

“คำว่า 'ถึง' และความสัมพันธ์กับคำอื่นๆ ในแบบสอบถามมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการทำความเข้าใจความหมาย เป็นเรื่องเกี่ยวกับชาวบราซิลที่เดินทางไปสหรัฐฯ ไม่ใช่ในทางกลับกัน ก่อนหน้านี้ อัลกอริทึมของเราจะไม่เข้าใจถึงความสำคัญของการเชื่อมต่อนี้ และเราส่งคืนผลลัพธ์เกี่ยวกับพลเมืองสหรัฐฯ ที่เดินทางไปบราซิล ด้วย BERT การค้นหาสามารถเข้าใจความแตกต่างนี้และรู้ว่าคำทั่วไป "ถึง" มีความสำคัญมากที่นี่ และเราสามารถให้ผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องมากขึ้นสำหรับข้อความค้นหานี้ " - Google

BERT ให้ความเข้าใจคำและภาษาดีขึ้น

“ความเข้าใจภาษาเป็นหัวใจสำคัญของทุกสิ่งที่เราทำในการค้นหา” Pandu Nayak กล่าว “นี่คือการเปลี่ยนแปลงเดียว ที่ยิ่งใหญ่ที่สุด และเป็นการเปลี่ยนแปลงเชิงบวกมากที่สุดที่เรามีในช่วงห้าปีที่ผ่านมา”

Google อาจถอดรหัสคำขอของผู้ใช้ได้ดีขึ้นด้วยการระบุประเภทคำพูด โหนดเอนทิตี หรือบริบทด้านสิ่งแวดล้อมที่สอดคล้องกับการค้นหาของผู้ใช้ คุณสามารถใช้ข้อมูลเชิงลึกของเอนทิตีเหล่านี้เพื่อแสดงความเชี่ยวชาญเฉพาะกลุ่มในอุตสาหกรรมของคุณได้ สิทธิบัตรอ้างอิงถึง "ระบบโต้ตอบ" และแอปพลิเคชันมือถือ

“ระบบสนทนาทั่วไปมีการใช้กันอย่างแพร่หลายในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีสารสนเทศ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในรูปแบบของแอปพลิเคชั่นมือถือสำหรับโทรศัพท์ไร้สายและคอมพิวเตอร์แท็บเล็ต โดยทั่วไป ระบบไดอะล็อกหมายถึงตัวแทนที่ใช้คอมพิวเตอร์ซึ่งมีอินเทอร์เฟซที่เน้นมนุษย์เป็นศูนย์กลางสำหรับการเข้าถึง ประมวลผล จัดการ และส่งข้อมูล ระบบไดอะล็อกเรียกอีกอย่างว่าระบบข้อมูลแชท, ระบบสนทนาด้วยเสียง, เจ้าหน้าที่สนทนา, หุ่นยนต์แช็ท, แช็ทบอท, แชทบอท, ตัวแทนแชท, ผู้ช่วยส่วนตัวดิจิทัล, ผู้ช่วยออนไลน์อัตโนมัติ เป็นต้น” – สิทธิบัตร US20160259775A1

ตอนนี้เป็นรายการของเอนทิตีการสื่อสารที่ครอบคลุมภายใต้ "ระบบโต้ตอบ"! สิทธิบัตรอธิบายวิธีที่ Google Assistant ออกแบบมาเพื่อเชื่อมต่อกับผู้ค้นหาผ่าน NLP

“ระบบโต้ตอบโต้ตอบกับผู้ใช้ด้วยภาษาธรรมชาติเพื่อจำลองการสนทนาที่ชาญฉลาดและให้ความช่วยเหลือเฉพาะตัวแก่ผู้ใช้ ตัวอย่างเช่น ผู้ใช้อาจสร้างคำขอไปยังระบบโต้ตอบในรูปแบบของคำถามเชิงสนทนา เช่น "โรงแรมที่ใกล้ที่สุดอยู่ที่ไหน" หรือ “สภาพอากาศในอเล็กซานเดรียเป็นอย่างไร” และรับคำตอบที่เกี่ยวข้องจากระบบโต้ตอบในรูปแบบของเสียงและ/หรือข้อความที่แสดงได้ ผู้ใช้ยังสามารถสั่งงานด้วยเสียงไปยังระบบสนทนา… – Patent US20160259775A1

ตอนนี้เราเข้าใจพื้นฐานแล้วว่า Google Search ใช้ NLP อย่างไรแล้ว เรื่องนี้อาจส่งผลต่อแนวทางของเราในการสร้างเนื้อหาและ SEO ได้อย่างไร

การรับรู้เอนทิตีที่มีชื่อในการค้นหา Google Patent No. US9009134B2

สถานะการสมัครใช้งาน ณ วันนี้ 11 กุมภาพันธ์ 2020 ซึ่งจะอธิบายเพิ่มเติมเกี่ยวกับการติดแท็กคำพูดในวิทยาการคอมพิวเตอร์และการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

การแบ่งส่วนแบบสอบถามคืออะไร?

สิทธิบัตรดังกล่าวให้คำตอบและกำหนดว่า Query Segmentation คืออะไร การรู้ว่าโดยทั่วไปหมายถึงการแบ่งส่วนการสืบค้นข้อมูลออกเป็นหน่วยที่มีขนาดเล็กกว่า มันบอกเราว่า "บ่อยครั้งอาจมีข้อ จำกัด เกี่ยวกับประเภทของหน่วยที่แบ่งได้ส่งผลให้มีฟังก์ชันที่ จำกัด ในวิธีการ การแยกวิเคราะห์วากยสัมพันธ์โดยทั่วไปจะเน้นที่การระบุโครงสร้างทางภาษาของข้อความค้นหา การจัดประเภทคำค้นหาโดยทั่วไปแบ่งออกเป็นสองกลุ่ม: การจำแนกประเภทตามความตั้งใจในการค้นหา เช่น การให้ข้อมูล การนำทาง หรือการทำธุรกรรม และจำแนกตามความหมายของข้อความค้นหา”

สามารถใช้กับ 'การจัดซื้อ' หรือ "ผู้ซื้อ" การจัดประเภทแบบสอบถามทั้งสองรูปแบบจะพิจารณาการสืบค้นทั้งหมด เมื่อจัดประเภทแล้วและมักจะไม่มีการวินิจฉัยเพิ่มเติมเกี่ยวกับโครงสร้างภายในของการสืบค้น

นอกจากนี้เรายังได้เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการที่จะเอาชนะหัวข้อที่คลุมเครือและความท้าทายเมื่อใช้วิธีการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล

“เนื่องจากหัวข้อในแบบจำลองอาจมีการกำหนดไว้ล่วงหน้า และอาจมีการใช้หัวข้อที่เป็นไปได้ของเอกสาร วิธีการใหม่ในการเรียนรู้แบบจำลองหัวข้อที่เรียกว่า Weakly Supervised Latent Dirichlet Allocation (WS-LDA) อาจถูกนำมาใช้

สำหรับแต่ละคำ

ก. วาดการมอบหมายหัวข้อ zn˜Multinomial(θ)

ข. วาดคำ wn˜Multinomial (βZn) การแจกแจงพหุนามที่มีเงื่อนไขในหัวข้อ zn””

เราเรียนรู้ว่าแหล่งข้อมูลหนึ่งสำหรับเอนทิตีที่ตรงกันอาจเป็น "ข้อมูลบันทึกการสืบค้น เช่น บันทึกการสืบค้นจากเครื่องมือค้นหาเว็บเชิงพาณิชย์" หรือสิ่งที่คล้ายกัน สิทธิบัตรนำเสนอรูปแบบตัวอย่างของการนำรูปลักษณ์ที่หลากหลายไปใช้เพื่อจัดเรียงเอนทิตีในรูปแบบสื่อที่คอมพิวเตอร์อ่านได้ มีบางส่วนซึ่งรวมถึง: “RAM, ROM, EEPROM, หน่วยความจำแฟลชหรือเทคโนโลยีหน่วยความจำอื่น ๆ , CD-ROM, ดิสก์อเนกประสงค์ดิจิทัล (DVD) หรือที่เก็บข้อมูลออปติคัลอื่น ๆ เทปแม่เหล็ก, เทปแม่เหล็ก, ที่เก็บดิสก์แม่เหล็กหรืออุปกรณ์เก็บข้อมูลแม่เหล็กอื่น ๆ หรือสื่ออื่นใดที่สามารถใช้เพื่อเก็บข้อมูลที่ต้องการได้”

ความช่วยเหลือในการแปลด้วยเครื่องสำหรับการแยกเอนทิตีสามารถพบได้ในโอเพ่นซอร์สบนเว็บ น่าตื่นเต้นที่จะก้าวเข้าสู่การสร้างแบบจำลองเอนทิตีแบบกำหนดเอง โดยเฉพาะอย่างยิ่งเนื่องจากความเข้าใจเอนทิตีช่วยให้เราสื่อสารกับผู้บริโภคจริงได้ดีขึ้น สคีมาธุรกิจท้องถิ่นเป็นพื้นฐานสำหรับการสร้างกราฟความรู้และการเชื่อมต่อกับผู้บริโภคในท้องถิ่น Cindy Krum พูดได้ดีที่สุด ฉันจะพูดใหม่อีกครั้ง

“โดยรวมแล้ว เอนทิตีช่วยให้ Google มีความเข้าใจในหัวข้อที่ดีขึ้นและลึกซึ้งยิ่งขึ้น เนื่องจากทำให้ Google สามารถพัฒนาความเชื่อมโยงและความสัมพันธ์ระหว่างหัวข้อต่างๆ (เอนทิตี) ได้อย่างง่ายดาย ในทางกลับกัน ความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับเอนทิตีและความสัมพันธ์ของเอนทิตีทำให้ Google มีโอกาสให้บริการข้อมูลเกี่ยวกับเอนทิตีในภาษาใดก็ได้ (ด้วยการแปลสดจาก API ภาษาของ Google หากจำเป็น) เนื่องจากตอนนี้ภาษามีบทบาทสนับสนุนเท่านั้น แบบสอบถาม – เหมือนตัวแก้ไข ความเข้าใจในเอนทิตีและความสัมพันธ์ของเอนทิตีแบบใดก็ตามที่ Google เรียนในภาษาหนึ่งสามารถแปลเป็นภาษาอื่นๆ ได้โดยอัตโนมัติ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในผลลัพธ์ที่โฮสต์โดย Google และไม่มีตำแหน่ง เช่น กราฟความรู้”

อัลกอริทึมของ Google BERT พยายามค้นหาความเชื่อมโยงที่เหมาะสมระหว่างหน้าที่เผยแพร่ของคุณกับหัวข้อที่พวกเขาระบุ คุณสามารถช่วย Google ค้นหา "เอนทิตี" ที่ถูกต้องบนไซต์ของคุณได้

บทสรุป:

ข้อมูลสามารถใช้เป็นเกณฑ์มาตรฐานใหม่ได้ เทคโนโลยี NLP สามัญสำนึกที่แท้จริงได้รวมเอาเทคนิคใหม่ๆ เช่น โมเดลความรู้ที่มีโครงสร้าง

การสนทนาระหว่างคนสู่คนสามารถเข้าใจคำถามที่ถามได้ง่าย เพื่อเลือกคำตอบที่ถูกต้องเพื่อตอบ ท่าทางของร่างกาย ท่าทาง น้ำเสียง ล้วนทำให้ชัดเจนว่าการสนทนานั้นเกี่ยวกับอะไร NLP กำลังช่วยให้เครื่องจักรทำสิ่งเดียวกันได้ดีขึ้น เมื่อฉันเรียนรู้และทดลองมากขึ้น ฉันจะอัปเดตบทความนี้เพื่อให้มีประโยชน์มากขึ้น ยินดีต้อนรับการเดินทางของคุณโดยใช้ NLP และแสดงความคิดเห็น

ค้นหาวิธีใหม่ๆ ในการเพิ่มคุณค่าให้กับเนื้อหาของคุณ

ขอ การตรวจสอบมาร์กอัปสคีมาของคุณโดยผู้ให้บริการค้นหา Minneapolis Pro