本文摘要：目前，Google 正在对其核心搜索算法展开一项改动，该算法的转变可能会对多达 1/10 的搜寻结果名列导致影响。
目前，Google 正在对其核心搜索算法展开一项改动，该算法的转变可能会对多达 1/10 的搜寻结果名列导致影响。而 Google 是如何改动其搜索算法的呢？关于 Google 改动算法的技术，援引涉及文章展开了不转变原理的编译器。【 图片来源：THE VERGE 所有者：THE VERGE 】据报，这一改动是基于 Google 研究人员研发的前沿自然语言处置技术（NLP），它在十个月前就早已应用于其搜寻产品中。
Google 声称，它可以通过更佳地解读单词在句子中的相互关系来提高结果。此前，Google 在一次新闻发布会上辩论过一个例子，他们的搜索算法需要解析短语的含义——“Can you get medicine for someone pharmacy?”Google 研究员兼任搜寻副总裁 Pandu Nayak 回应，原有的 Google 搜索算法是将这句话视作“词袋”。
因此，它不会查阅那些最重要的单词，即“medicine”和“pharmacy”，然后再行非常简单地回到本地结果。而新的算法需要解读“for someone”这个词的语境，从而意识到这是一个关于你否能向别人拿处方的问题，然后回到到准确的结果。
据理解，调整后的算法基于 BERT（按，Bidirectional Encoder Representations from Transformers），即“变压器的双向编码器回应”。最重要的是，BERT 不是把句子当作“词袋”来对待的，而是把句子中的所有单词作为一个整体来看来，这么做到需要让它意识到“for someone”对句子的意义至关重要， 是不需要被省略的。值得一提的是，BERT 是通过自我自学去注意到这些词的。
Google 收集了一个英语句子的语料库，随机移除了 15% 的单词，然后 BERT 被设置去认为删减的单词是什么。回应，高级研究员和研究高级副总裁 Jeff Dean 回应，随着时间推移，这种训练不会使 NLP 模型更加有效地解读上下文。另外，Google 还提到了另一个例子——“parking on a hill with no curb”。
其中，“no”一词对句子的查找至关重要；但在构建 BRET 算法之前的 Google 算法是忽视了这一点的。【 图片来源：THE VERGE 所有者：THE VERGE 】Google 回应，在过去的几天里，他们早已发售了新的算法，新的算法应当不会影响到美国 10% 的英语搜寻查找（其它语言和国家嗣后不辩论）。
了解到，为了保证需要改良结果，所有对搜寻的变更都要经过一系列的测试。在这些测试中，其中有一项是用 Google 的人工审查队伍来评估搜寻结果的质量，以此来训练该公司的算法。不仅如此，Google 还展开了 live A/ live B 测试。
要告诉，不是每次查找都会受到 BERT 的影响，它只是 Google 用来对搜寻结果排序的许多有所不同的工具中近期的一个。至于它们是如何协同合作的，这还是一个谜。只不过，Google 无意让其中的一些过程维持谜样，以避免有人利用它的系统发送到垃圾邮件。而另一个最重要的原因是：当电脑利用机器学习做到要求时，很难告诉为什么它要做出这些自由选择。
这就牵涉到到机器学习的“黑匣子”问题，如果结果在或许上是错误的话，是很难临床出有原因的。Google 回应，他们早已希望保证将 BERT 加到到算法中会减少偏差——这是机器学习的一个常见问题，机器学习的训练模型本来就不存在偏差。
此外，由于 BERT 是在一个极大的英语句子语料库中训练的，并且这个语料库也有固有种族主义，因此，这也是一个有一点注目的问题。Google 还回应，他们预计自己的算法会引领流量产生什么根本性变化，最少在大型出版商显然是这样的。事实上，只要 Google 的搜索算法经常出现变化，整个网路都会注目。另外，值得一提的是，由于 Google 的搜寻名列有了变化，一些公司也显得生死未卜。
只不过，每个通过网络流量赚的人都应当留意这一点。当提到搜寻结果的质量时，Payak回应：这是仅次于的一个......这是我们在过去 5 年里所经历的最大力的变化，有可能也是自一开始以来仅次于的变化之一。
(公众号：)录：本文编译器自Dieter Bohn 公开发表在 The Verge 上的文章。原创文章，予以许可禁令刊登。
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