ستساعدك المقالة التالية: Google DeepRank: إجراء تحديث للخوارزمية
تكشف شركة جوجل عن تفاصيل جديدة حول إنشاء خوارزمية DeepRank الخاصة بها والتي تعرض نتائج بحث أكثر صلة من خلال فهم اللغة بالطريقة التي يفعلها البشر.
تمت مناقشة DeepRank بشكل مطول في فيديو جديد تمامًا من Google حول كيفية عمل البحث.
ومن بين الجوانب الأخرى للبحث، يتناول فيديو Google عملية التطوير والاختبار والموافقة التي يمر بها كل تحديث للخوارزمية.
تم إطلاق DeepRank في عام 2019 باسم BERT، وتم تسميته على اسم أساليب التعلم العميق التي يستخدمها BERT وجانب التصنيف في البحث.
فكر في DeepRank كدمج BERT في بحث Google. على الرغم من أنها ليست واضحة كما يبدو.
فيما يلي ملخص لما يظهر في فيديو Google الجديد.
ديب رانك/بيرت
يعتمد DeepRank على إمكانيات التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية الموجودة في Google.
تسمح معالجة اللغة الطبيعية للباحثين بإدخال الأسئلة الفعلية بنفس الطريقة التي يطرحونها على صديق في رسالة نصية، على سبيل المثال.
تعمل شركة Google على معالجة اللغة الطبيعية منذ أكثر من 20 عامًا، بدءًا من التصحيحات الإملائية وفهم المرادفات.
لقد كانت إمكانات التعلم الآلي من Google قيد التطوير لمدة 10 سنوات.
يعزز BERT فهم خوارزميات البحث لاستعلامات اللغة الطبيعية.
لقد قطع ترتيب البحث شوطًا طويلًا في العقدين الماضيين، ولكن قبل ظهور BERT، لم تكن خوارزمياته قادرة على فهم تعقيدات اللغة كما يفعل البشر.
DeepRank هي المرة الأولى التي يحصل فيها بحث Google على إشارة تفهم العلاقة بين المصطلحات البشرية.
وفي نهاية المطاف، تم تصميمه لجعل البحث أكثر سهولة في الاستخدام ولجعله يبدو كما لو أن Google تفهم مستخدميه.
تطوير واختبار DeepRank
يلتقط DeepRank التفاصيل الدقيقة للغة التي تأتي بشكل طبيعي للبشر ولكن يصعب البرمجة لها.
تُستخدم خوارزميات بحث Google لتجاهل كلمات التوقف وتركها خارج الاستعلام.
مثال على كلمات التوقف في الاستعلام التي تم تجاهلها.
وبمرور الوقت، تعلمت Google أن لهذه الكلمات دورًا مهمًا في إيصال ما يحاول الأشخاص قوله حقًا.
باستخدام DeepRank، يمكن للأشخاص صياغة استعلامات البحث بطريقة طبيعية وعدم مواجهة مشكلة عدم حصول الأجهزة على التفاصيل الدقيقة.
يظهر في فيديو Google مثال للاستعلام:
بدون DeepRank، تعرض خوارزميات Google بعض المعلومات المفيدة، ولكنها أيضًا تصبح مشوشة.
انظر في لقطة الشاشة أدناه كيف تقوم خوارزمية البحث الأقدم في Google بإرجاع صفحة حول ملفات تعريف الارتباط للاستعلام عن الأسماك.
عندما يتم اختبار DeepRank على الاستعلام، فإنه يفهم أن الصفحة تتعلق بملفات تعريف الارتباط، وليس الأسماك، ولا تظهر النتيجة.
فيما يلي مثال يفخر به فريق DeepRank بشكل خاص والذي يتضمن الاستعلام
على اليسار هناك نتيجة تفهم الاستعلام المحدد وتجيب عليه (بفضل DeepRank)، وعلى اليمين هناك نتيجة أكثر عمومية حول الحصول على الوصفات الطبية.
قد يبدو DeepRank حلاً مباشرًا، لكن جعل BERT يلعب بشكل جيد مع البحث ليس بالأمر السهل، كما تقول Google.
لقد مرت DeepRank بأشهر من الاختبارات، ويمكنك رؤية بعض منها بشكل مباشر في فيديو Google.
هناك لقطات نادرة من وراء الكواليس لمهندسي بحث Google وهم يقومون بتحليل الاستعلامات الفردية بدقة لتحديد ما إذا كان DeepRank يساعد نتائج البحث أو يضرها.
أي تغيير في البحث يخضع لقدر كبير من التدقيق، مهما كان كبيرا أو صغيرا.
ومع ذلك، فإن لدى مهندسي Google قدرًا محدودًا من الوقت للعمل في هذا المشروع.
يتطلب DeepRank، حتى في الاختبار، قدرًا هائلاً من قوة الحوسبة. إذا لم يحرز الفريق الذي يعمل على DeepRank تقدمًا كافيًا في الاختبار، فسيتم تخصيص موارد الحوسبة لمشروع آخر.
يحتوي الفيديو على المزيد من لقطات من وراء الكواليس لاجتماع حيث تم تقديم التقدم المحرز في DeepRank إلى لجنة الإطلاق في Google.
إذا كنت ترغب في رؤية العملية التي يمر بها مهندسو بحث Google للحصول على الموافقة على التحديثات والتغييرات، فقد يكون هذا أفضل مظهر لدينا حتى الآن.
لجنة جوجل موافقة DeepRank لإطلاقه في نهاية المطاف، وكان شعور مهندسي Google بالابتهاج واضحًا.
شاهد الفيديو الكامل أدناه. يبدأ الجزء المتعلق بمعالجة اللغة الطبيعية وDeepRank عند علامة 42 دقيقة تقريبًا.
