让我们想象一下您的备下一次旅行。一个简单的查询是“去欧洲参观哪个首都？” ”。谷歌会为你提供大量的结果特别是描述城市的几种可能性的页面你可以搜索这些信息然后制定越来越精确的查询。 但事实是您已经访问过相当多的欧洲国家首都并且您希望通过排除那些您已经知道的国家来确定您的搜索目标。今天唯一的方法就是逐个资本地寻找资本看看哪些资本适合你的愿望。
要做的就是将所有这些需求
压缩为一个完整的查询例如 “我喜欢巴黎和布拉格但不喜欢柏林。哪个首都适合我的口味？» 就像您与旅行社代表交谈一样他们一口气给了您明 老挝 Whatsapp 号码 确的答案。 谷歌和对搜索意图的深入理解 理解查询即使是复杂的查询是一回事。但真正重要的是了解互联网用户在表达时的意思即他的意图以便提供尽可能相关的响应。这就是 最新更新的目标特别是 年的 和现在的 。 算法“来自 的双向编码器表示”已经依靠机器学习来更好地理解制定查询的上下文通过尝试根据术语在一组单词中的位置来理解所使用术语的含义。
例如如果我用英文输入
我可能想查找有关苹果的营养信息或查找有关计算机和电话品牌的信息。因此该算法使用有问题的单词周围的术语来推断正确的意图。 也基于 架 馬來西亞 Whatsapp 號碼列表 构但更进一步。 比 强大一千倍根据 的说法 旨在了解人类如何沟通以更好地解释结果并提供适当的响应。 这里使用的方法是“文本到文本传输转换器”框架 汇集了基于迁移学习的自然语言处理模型的经验教训和改进。
