5 ноября 2016
Сео новости
На днях компания Яндекс объявила о запуске нового алгоритма “Палех”, направленного на улучшение поиска по длинным запросам. Название фильтра пошло от известного российского посёлка Палех, на гербе которого изображена жар-птица.
Дело в том, что команда Яндекса представляет график частотного распределения запросов в виде жар-птицы с хвостом — образным воплощением длинных запросов. Ими чаще всего являются голосовые запросы, состоящие из нескольких слов. Компания сообщила о том, что около 100 миллионов запросов ежедневно попадают в категорию “длинного хвоста”.
Алгоритм “Палех” позволяет Яндексу лучше понимать значение каждого составного запроса целиком, а не выполнять поиск по отдельным похожим словам. Технология очень похожа на принцип работы RankBrain, и представители российской поисковой системы признали это, хотя и сказали, что не знают, какие механизмы используют Google для этих целей.
Новый фильтр Яндекса начал использовать нейронные сети в качестве одного из 1500 факторов ранжирования. Благодаря им поисковая система лучше видит связь между запросом и документом, даже если они не содержат в себе одинаковые слова. Нейронная сеть переводит слова из миллиардов поисковых запросов в числа (точнее, в группы из трёхсот чисел каждая) и даёт им координаты в трёхсотмерном пространстве. Соответственно, если числа в запросе и документе располагаются в этом пространстве близко друг к другу, то результат можно назвать релевантным.
Также Яндекс рассказали о том, что во всём этом процессе задействовано машинное обучение. Нейронной сети показывают большое количество изображений, где есть те или иные объекты, и где их нет, а также поисковые запросы и заголовки веб-страниц. Анализируя поведение пользователей, нейросеть учится лучше понимать сложносоставные запросы. В будущем компания планирует тренировать её на других целях — к примеру, на показателях кликабельности.
Дело в том, что команда Яндекса представляет график частотного распределения запросов в виде жар-птицы с хвостом — образным воплощением длинных запросов. Ими чаще всего являются голосовые запросы, состоящие из нескольких слов. Компания сообщила о том, что около 100 миллионов запросов ежедневно попадают в категорию “длинного хвоста”.
Алгоритм “Палех” позволяет Яндексу лучше понимать значение каждого составного запроса целиком, а не выполнять поиск по отдельным похожим словам. Технология очень похожа на принцип работы RankBrain, и представители российской поисковой системы признали это, хотя и сказали, что не знают, какие механизмы используют Google для этих целей.
Новый фильтр Яндекса начал использовать нейронные сети в качестве одного из 1500 факторов ранжирования. Благодаря им поисковая система лучше видит связь между запросом и документом, даже если они не содержат в себе одинаковые слова. Нейронная сеть переводит слова из миллиардов поисковых запросов в числа (точнее, в группы из трёхсот чисел каждая) и даёт им координаты в трёхсотмерном пространстве. Соответственно, если числа в запросе и документе располагаются в этом пространстве близко друг к другу, то результат можно назвать релевантным.
Также Яндекс рассказали о том, что во всём этом процессе задействовано машинное обучение. Нейронной сети показывают большое количество изображений, где есть те или иные объекты, и где их нет, а также поисковые запросы и заголовки веб-страниц. Анализируя поведение пользователей, нейросеть учится лучше понимать сложносоставные запросы. В будущем компания планирует тренировать её на других целях — к примеру, на показателях кликабельности.