了解 TW-BERT 并提高您在搜索结果中的排名

进化永远不会停止，谷歌也不会停止，其算法根据其分类不断变化，以便为用户提供最准确的结果。



最近，宣布了一项名为 BERT 术语权重（TW-BERT）的新分类框架的研究。它的设计目的是提高搜索结果的质量。



谷歌正在致力于推出 TW-BERT，它包含 BERT（来自 Transformers 的双向编码器表示）语言模型的更高级版本，旨在提高其引擎上的搜索质量。



BERT是谷歌于2018年开发的一种使用Transformer技术处理自然语言的语言模型。事实证明，它在理解单词的上下文和含义方面非常有效，这显着提高了谷歌搜索的准确性。



关于 TW BERT

TW-BERT 是“调谐反 工作职能电子邮件列表 转权重 BERT”的缩写，被定义为 BERT 的增强版本，经过专门调整以改进实时搜索。此更新将使 Google 能够更好地理解用户查询的上下文和意图。



谷歌希望通过 TW-BERT 提高实时搜索的响应能力和相关性，使依赖谷歌获取即时、准确信息的用户受益。





尽管谷歌在开发高级语言模型（例如 BERT 和 TW-BERT）方面表现突出，但它也因其使用算法和用户隐私而面临批评。然而，它正在不断致力于改进其系统并为每个人提供更好的搜索体验。



TW-BERT——我们在说什么？

它是一种排名系统，对执行搜索时出现在查询中的单词进行奖励。这是为了更有效地识别哪些页面与该特定查询最相关。



TW-BERT 在查询扩展方面非常有用，当重新制定查询或添加单词以提供更多上下文时，就会发生这种情况，并且搜索与参数和源更加契合。



谷歌的这项研究讨论了两种不同类型的搜索：第一种是基于统计的，第二种是基于深度学习模型的。



基于统计的方法

这些基于统计的检索方法可实现高效搜索，可扩展并适应语料库大小，并应用于新领域。但是，它们独立地对术语进行加权，并且不考虑查询的完整上下文。



基于深度学习模型的方法

深度学习模型可以通过将查询置于上下文中来解决问题，从而更好地表示各个术语。



TW-BERT：解决当前框架的局限性

TW-BERT（来自 Transformers 的文本世界双向编码器表示）是一种基于 Transformer 架构的语言模型，旨在克服当前自然语言处理框架的局限性。



当前框架的主要局限性之一是缺乏上下文理解，这意味着它们无法捕获句子或文本的完整含义。TW-BERT 通过使用双向方法解决了这一限制，允许您在文本中向前和向后查看以捕获适当的上下文。这可以让您更好地理解含义并解决语言中的歧义问题。



当前框架的另一个主要限制是它们无法有效地处理长句子或文本。TW-BERT 使用小批量文本分割技术，该技术允许您将长文本分割成较小的片段并单独处理它们。这显着提高了模型处理长文本时的效率。



此外，TW-BERT使用迁移学习，这意味着它在针对特定任务进行微调之前先对大量数据进行训练。这使您能够提高语言知识并具有更好的概括新任务的能力。