ستساعدك المقالة التالية: تحديث براءة اختراع بحث Google – 29 يناير 2020
في هذه السلسلة الأسبوعية الجديدة، سنلقي نظرة على بعض براءات اختراع بحث Google التي تم منحها مؤخرًا.
عندما يتعلق الأمر بالبحث وتحسين محركات البحث، فلا توجد طريقة سهلة لمعرفة ما يوجد في الصندوق الأسود الخاص بـ Google. يمكن لإيداعات براءات الاختراع أن تعطينا لمحة على الأقل.
ومن الجدير بالذكر دائمًا أن مجرد تقديم براءة اختراع ومنحها، لا يعني أن Google تستخدمها. وإذا كان قيد الاستخدام، فإننا لا نعرف العتبات أو قيم التسجيل ضمن السياق الأكبر.
كل ما نسعى إليه في هذا التمرين هو الدخول في العقلية. الإحساس بكيفية عمل الأشياء في استرجاع المعلومات.
أيضًا، لن تكون هذه مغامرة عميقة. فقط بعض النقاط البارزة. ومع ذلك، فأنا أشجعك على متابعة أي موضوع يهمك وقراءته بالكامل.
أحدث براءات اختراع جوجل المثيرة للاهتمام
حسنًا، كانت الأسابيع القليلة الماضية هادئة بعض الشيء. وهو أمر محزن نوعا ما بالنسبة للرجال مثل بيل سلاوسكي ونفسي.
ولكن كان هناك “القليل” من الاهتمام في الأسابيع القليلة الماضية، لذلك دعونا نلقي نظرة.
الأنظمة والأساليب المحوسبة لإثراء القاعدة المعرفية لاستعلامات البحث
- تم التقديم: 29 فبراير 2016
- منح: 14 يناير 2020
خلاصة
“يتم الكشف عن الأنظمة والأساليب لإثراء قاعدة المعرفة لاستعلامات البحث. وفقًا لبعض النماذج، يتم تعيين تعليقات توضيحية للصور تحدد الكيانات الموجودة في الصور. يتم تحديد كيان الكائن من بين الكيانات بناءً على التعليقات التوضيحية ويتم تحديد كيان سمة واحد على الأقل باستخدام الصور المشروحة التي تحتوي على كيان الكائن. يتم استنتاج العلاقة بين كيان الكائن وكيان سمة واحد على الأقل وتخزينها في قاعدة المعرفة. في بعض النماذج، يمكن حساب الثقة للكيانات. قد يتم تجميع درجات الثقة عبر مجموعة من الصور لتحديد كيان الكائن.
ملحوظة
“وفقًا لبعض النماذج، يتم استخدام تقنية التعرف على الكائنات لتعليق الصور المخزنة في قواعد البيانات أو المحصودة من صفحات الويب على الإنترنت. قد تحدد التعليقات التوضيحية من و/أو ما هو موجود في الصور.”
“(…) يمكن معرفة التعليقات التوضيحية التي تعتبر مؤشرات جيدة للحقائق من خلال تجميع التعليقات التوضيحية على الكيانات الموضوعية والحقائق المعروفة بالفعل بأنها صحيحة. يساعد تجميع الصور ذات التعليقات التوضيحية حسب كيان الكائن في تحديد أهم التعليقات التوضيحية لكيان الكائن. يمكن تحديد التعليقات التوضيحية العليا كسمات لكيانات الكائن ويمكن استنتاج العلاقات بين كيانات الكائن والسمات.
“(…) توفر أيضًا أنظمة وطرق محسنة لحساب درجات الثقة للتعليقات التوضيحية المخصصة للصور. قد تعكس درجات الثقة احتمالية أن يكون الكيان المحدد بواسطة التعليق التوضيحي موجودًا بالفعل في الصورة. يمكن حساب درجات الثقة على أساس كل صورة وتجميعها على مجموعات من الصور المشروحة من أجل تحسين تقنيات التعرف على الصور والتعليقات التوضيحية.
تحديد استعلامات البحث للحصول على المعلومات أثناء تجربة المستخدم للحدث
- تاريخ التقديم: 15 مارس 2017
- منح: 28 يناير 2020
خلاصة
“يتم وصف نظام حاسوبي يحدد مجموعة من استعلامات البحث للبحث اللاحق أثناء حدث ما، ويحدد جداول زمنية لكل مجموعة من استعلامات البحث، وقتًا خاصًا خلال الحدث للبحث في استعلام البحث المقابل. استجابةً لتحديد أن مستخدم جهاز الحوسبة يواجه الحدث في الوقت المناسب أثناء الحدث الذي تتم فيه جدولة البحث عن استعلام بحث معين من مجموعة استعلامات البحث، يبحث نظام الحوسبة في استعلام البحث المحدد ويرسل تلقائيًا ، إلى جهاز الكمبيوتر لعرضه لاحقًا أثناء الحدث، إشارة إلى المعلومات التي تم إرجاعها من البحث في استعلام بحث معين.
ملحوظة
“أثناء تجربة حدث ما (على سبيل المثال، مشاهدة و/أو الاستماع إلى عرض تقديمي للمحتوى)، قد يرغب المستخدم في الحصول على معلومات ثانوية تتعلق بالحدث، وبالتالي قد يتفاعل مع جهاز حاسوبي للبحث يدويًا عن هذه المعلومات أثناء تجربة الحدث “.
“(…) بينما يواجه مستخدم جهاز الحوسبة حدثًا ما، احصل ديناميكيًا على المعلومات الحالية ذات الصلة بالحدث واجعل جهاز الحوسبة يقدمها. يشير مصطلح “حدث” كما هو مستخدم هنا إلى أي أداء مباشر، أو بث، أو تشغيل، أو أي نوع آخر من العروض التقديمية للمحتوى المباشر أو المسجل مسبقًا (على سبيل المثال، عروض الاجتماعات، والتجمعات، والمؤتمرات، والعروض الموسيقية أو المسرحية، والأفلام، والبرامج التلفزيونية، الأغاني أو الحفلات الموسيقية أو الأحداث الرياضية أو أي أنواع أخرى من المحتوى المباشر أو المسجل مسبقًا الذي قد يواجهه المستخدمون).
“(…) قد يرغب المستخدم في الحصول على معلومات ثانوية حول الحدث، في طوابع زمنية محددة، أو استجابة لأحداث فرعية معينة تحدث، أثناء الحدث. على سبيل المثال، أثناء مشاهدة حدث رياضي، قد يكون المستخدم مهتمًا بالحصول على معلومات السيرة الذاتية للاعب أقل شهرة قام للتو بمسرحية مهمة، أو قد يكون مهتمًا برؤية إعادة تشغيل المسرحية المهمة. أو، أثناء مشاهدة أحد الأفلام، قد يكون المستخدم مهتمًا برؤية عروض العطلات أو معلومات أخرى حول موقع جغرافي غريب يمثل خلفية لمشهد معين. أو أثناء مشاهدة فيلم أو عرض تلفزيوني، قد يرغب المستخدم في الحصول على معلومات السيرة الذاتية وغيرها من المعلومات التمثيلية عن الممثلين، كما يظهرون على الشاشة.
“قد يحدد النظام مسبقًا ويخزن (على سبيل المثال، في ذاكرة التخزين المؤقت أو الذاكرة الأخرى) واحدًا أو أكثر من استعلامات البحث للبحث اللاحق عندما يواجه مستخدم جهاز الكمبيوتر الحدث.”
النموذج الدلالي لوضع العلامات على شبكات الكلمات
- تاريخ التقديم: 21 أغسطس 2017
- منح: 7 يناير 2020
خلاصة
“الطرق والأنظمة والأجهزة، بما في ذلك برامج الكمبيوتر المشفرة على وسائط تخزين الكمبيوتر، لوضع العلامات أثناء التعرف على الكلام. يتم الحصول على شبكة كلمة تشير إلى احتمالات تسلسل الكلمات في الكلام. يتم الحصول على محول احتمالي مشروط يشير إلى التردد الذي تظهر به تسلسلات كل من الكلمات والعلامات الدلالية للكلمات. تتكون شبكة الكلمة ومحول الاحتمال الشرطي من بناء شبكة كلمة تشير إلى احتمالات تسلسل الكلمات في الكلام والعلامات الدلالية للكلمات. يتم استخدام شبكة الكلمة التي تشير إلى احتمالات تسلسل الكلمات في الكلام والعلامات الدلالية للكلمات لإنشاء نسخ يتضمن الكلمات في الكلام والعلامات الدلالية للكلمات.
ملحوظة
“(…) الحصول، من أداة التعرف الآلي على الكلام، على شبكة كلمات مرجحة تشير إلى احتمالات تسلسل الكلمات في الكلام؛ الحصول على محول احتمالي مشروط يشير إلى التردد الذي تظهر به تسلسلات كل من الكلمات والعلامات الدلالية للكلمات؛”
“(…) آليات وضع علامات على الكلمات أثناء التعرف على الكلام. بشكل عام، يمكن لأداة التمييز الدلالي إدراج علامات في شبكة الكلمات، مثل شبكة الكلمات التي ينتجها نظام التعرف على الكلام ذو المفردات الكبيرة في الوقت الفعلي. على سبيل المثال، قد تظهر العبارة “San Francisco” في مسار شبكة الكلمات ويتم وضع علامة عليها باستخدام البيانات التعريفية لـ “
“يمكن إجراء عملية وضع العلامات عن طريق استخلاص نموذج توضيح الكيان المسمى (NED) الموجود مسبقًا إلى أداة تمييز خفيفة الوزن. يمكن تحقيق ذلك عن طريق إنشاء توزيع مشترك للجرامات n الموسومة من مجموعة تدريب خاضعة للإشراف ومن ثم استخلاص توزيع مشروط لشبكة معينة.
التعرف على الكلام باستخدام الشبكات العصبية المتكررة القائمة على الاهتمام
- تاريخ التقديم: 3 مايو 2018
- منح: 21 يناير 2020
خلاصة
“الطرق والأنظمة والأجهزة، بما في ذلك برامج الكمبيوتر المشفرة على وسائط تخزين الكمبيوتر للتعرف على الكلام. تتضمن إحدى الطرق الحصول على تسلسل صوتي للإدخال، والتسلسل الصوتي للإدخال الذي يمثل الكلام، والتسلسل الصوتي للإدخال الذي يشمل تمثيل الميزة الصوتية المعنية في كل عدد من الخطوات الزمنية الأولى؛ معالجة التسلسل الصوتي للإدخال باستخدام أول شبكة عصبية لتحويل التسلسل الصوتي للإدخال إلى تمثيل بديل للتسلسل الصوتي للإدخال؛ معالجة التمثيل البديل للتسلسل الصوتي المدخل باستخدام الشبكة العصبية المتكررة (RNN) القائمة على الاهتمام لإنشاء، لكل موضع في ترتيب تسلسل الإخراج، مجموعة من درجات السلسلة الفرعية التي تتضمن درجة سلسلة فرعية خاصة بكل سلسلة فرعية في مجموعة من سلاسل فرعية؛ وتوليد سلسلة من السلاسل الفرعية التي تمثل نسخًا للكلام.
ملحوظة
“تتضمن بعض أنظمة التعرف على الكلام نظام النطق ونظام النمذجة الصوتية ونموذج اللغة. يقوم نظام النمذجة الصوتية بإنشاء تمثيل صوتي للتسلسل الصوتي، ويقوم نظام النطق بإنشاء تمثيل حرفي للتسلسل الصوتي من تمثيل الحرف، ويقوم نموذج اللغة بإنشاء نسخ الكلام الذي يمثله التسلسل الصوتي من تمثيل الحرف “.
(…) “معالجة التسلسل الصوتي المدخل باستخدام شبكة عصبية أولى لتحويل التسلسل الصوتي المدخل إلى تمثيل بديل للتسلسل الصوتي المدخل؛ معالجة التمثيل البديل للتسلسل الصوتي المدخل باستخدام الشبكة العصبية المتكررة (RNN) القائمة على الاهتمام لإنشاء، لكل موضع في ترتيب تسلسل الإخراج، مجموعة من درجات السلسلة الفرعية التي تتضمن درجة سلسلة فرعية خاصة بكل سلسلة فرعية في مجموعة من سلاسل فرعية؛ وتوليد سلسلة من السلاسل الفرعية التي تمثل نسخًا للكلام.
لا تنزعج واحصل على العبقري غريب الأطوار
وهنا لدينا أول التحديثات العديدة القادمة.
إذا لم يسبق لك قضاء بعض الوقت الجيد في الحصول على براءة اختراع للبحث، ألم يحن الوقت للقيام بذلك؟
تأكد من العودة كل أسبوع للحصول على أحدث الجوائز واحصل على مهووسك.
خلال الأشهر المقبلة، سأكتب أيضًا بمزيد من التفاصيل عندما تكون هناك براءة اختراع مثيرة للاهتمام بشكل خاص لشركة Google والتي أعتقد أنه يجب عليك معرفتها.
اراك الاسبوع القادم.
المزيد من الموارد:
