Новейшие технологии Новейшие технологии
С 22 августа 2017 года поиск в Яндексе происходит по новому методу Королев. Новый поиск Яндекса сравнивает суть поисковых запросов и суть всей веб-страницы посредством новой информационной разработке — неестественные нейронные сети.
Новый метод Королев может обучаться, применяя оценки миллионов и поисковую статистику людей. Так, в поиске Яндекса показался ИИ, с одной задачей, дать верный ответ.
Устанавливать метод Королев не нужно, он уже установлен на сервере Яндекса. И все миллионы запросов идут через новый метод Королев. Главное направление метода это микрочастотные запросы с долгим хвостом, каковые задаются на разговорном языке. И фактически не затрагивает коммерческую выдачу, что так очень сильно тревожит обладателей вебмагазинов. Новый поиск Яндекса выделяется тем, что он может отыскать релевантные документы, каковые кроме того не содержат многие из слов, входящих в запрос. Что классические методы ранжирования не смогут сделать, поскольку основаны на текстовой релевантности.
Кроме этого советую взглянуть статью о новой технологии — печати солнечных панелей на любых поверхностях
Новый поиск Яндекса
По мере расширения Интернета, оказались критерии отбора веб-страниц для поисковой выдачи. Поисковые системы начали учитывать ссылки на документы, обучились определять регион, откуда поступил запрос, стали обращать внимание на поведение пользователей. Количество параметров (факторов ранжирования) становилось все больше, и прописать их все в виде руководств становилось неосуществимым. Решили научить программу самой принимать решения, какие конкретно показатели применять и как их комбинировать.
И в Яндексе придумали метод Матрикснет — это способ машинного обучения, благодаря которому строится формула ранжирования. Но Матрикснет учитывал лишь слова, смысловой поиск (либо семантический) показался с приходом метода Палех (2 ноября 2016 г).
В базе метода Палех лежит неестественная нейросеть.
Неестественные нейронные сети являются компьютерную модель, которая работает по тому же принципу, что и человеческий мозг. Она принимает решения исходя из множества факторов, а основное — самостоятельно устанавливает закономерности и обучается на своих неточностях. Нейросети продемонстрировали хорошие результаты в задачах, с которыми люди традиционно справлялись лучше автомобилей: скажем, распознавание речи либо объектов на изображениях.
В методе Палех, нейронная сеть преобразовывает заголовки и поисковые запросы веб-страниц в группы чисел — семантические векторы. Ответственное свойство таких векторов пребывает в том, что их возможно сравнивать между собой: чем посильнее будет сходство, тем ближе друг к другу по смыслу заголовок и запрос веб-страницы.
Метод Королев — принцип работы
Поисковый метод Королев кроме этого как и Палех, основывается на неестественной нейронной сети, лишь новый метод учитывает всю страницу полностью, а не только её заголовок. В ходе индексации сайтов, Королев образовывает семантические векторы веб-страниц полностью, оказывает помощь ему в этом неестественные нейронные сети. И в то время, когда человек вводит поисковый запрос, нейросеть формирует семантический вектор поискового запроса и сравнивает его с уже имеющимися векторами веб-страниц.
Потом метод анализирует поведение человека на странице поиска, на какие конкретно результаты реагирует, на каких страницах продолжительно задерживается и, исходя из этого, корректирует свою работу. Кроме этого он учитывает, по каким поисковым запросам пользователи попадали на страницу.
Главное новшество для того чтобы поиска есть познание машиной смысла всего текста, картины, видео. Это разрешает выйти на новый уровень понимания смысла.
Представьте, что вы в первый раз услышали о романе Льва Толстого «Война и мир». Непременно, вы сможете извлечь суть из заглавия — к примеру, высказать предположение, что в книге довольно много батальных сцен. Но дабы определить все хитросплетения сюжета и давать исчерпывающие ответы на вопросы о романе, вам потребуется прочесть его абсолютно.
Умение осознавать суть особенно полезно при обработке редких и необыкновенных запросов — в то время, когда люди пробуют обрисовать своими словами свойства того либо иного объекта и ожидают, что поиск посоветует его наименование: [фото где кошка прыгает] либо [фильм про умную собаку].
Девиз нового поиска Яндекс — поиск, который мы сделали совместно
То, что нейросети имеют возможность обучения у пользователей, непременно разрешит научить новый поиск Яндекса оперировать смыслами на уровне человека. Но без помощи людей тут не обойтись. Дабы машина осознала, как решать ту либо иную задачу, нужно продемонстрировать ей огромное количество примеров: хороших и отрицательных. Такие примеры дают пользователи Яндекса.
Нейронная сеть, которую применяет метод Королев, обучается на обезличенной поисковой статистике. Системы сбора статистики учитывают, на какие конкретно страницы пользователи переходят по тем либо иным запросам и какое количество времени они там выполняют. В случае, если человек открыл веб-страницу и «завис» там на долгое время, возможно, он отыскал то, что искал, — другими словами страница отлично отвечает на его запрос. Это хороший пример. Подобрать отрицательные примеры значительно легче: достаточно забрать запрос и любую случайную веб-страницу.
В базе современного поиска лежат сложные методы. Методы придумывают разработчики, а учат — миллионы пользователей Яндекса. Любой запрос — это анонимный сигнал, который оказывает помощь машине всё лучше осознавать людей. Исходя из этого новый поиск Яндекса — это поиск, который мы сделали совместно.
