Google的BERT算法更新什么是BERTBERT是BidirectionalEnco

什么是BERT
BERT是BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers的缩写，中文意思大概是“双向transformer编码器表达” ，是一种基于神经网络的自然语言处理预训练技术。
Google在2018年已经把BERT开源了，所以谁都可以用。 Bert是一种基于神经网络的自然语言预训练处理技术，其使用不仅限于搜索算法，任何人都可以在其他类型的问答系统中使用bert 。
BERT的功能只是让计算机更好地理解语言，更像人类。人类探索自然语言处理已有多年，而BERT可以说是近年来最强的自然语言处理模型。
甚至在bert应用于搜索算法之前，谷歌就已经在11项机器阅读理解测试中超越了人类，包括情感分析、实体识别、词汇预测、词汇分类等等。
现在伯特科技对中文文章已经进行了大量的搜索，会看到很多，太专业了，大部分的我不明白。
什么是google的BERT算法算法？
Google官方博客2019年10月25号发了一篇帖子，公布了BERT算法的一些情况。
根据谷歌自己的说法bert算法在发布帖子的那个星期，在英语搜索中出现，然后在其他语言中出现。同时，在第0个结果(官方名称的精选摘要)的算法中也使用了BERT ，该算法已在所有语言中使用。
BERT算法影响大致10％的查询词。 Google认为BERT是自5年前的RankBrain之后最大的算法突破性进展，也是搜索历史上最大的突破之一。但从过去一年的自然搜索流量来看bert可能在搜索技术上取得了重大突破，但对搜索结果和搜索引擎优化没有太大影响。就我接触的英文网站而言，疫情和核心算法更新对很多网站的影响都比较大。这里说的影响不仅指负面影响，还有一些站点在流行病或核心算法的情况下， seo的流量是上升的。
伯特使用搜索来理解语言的特点之一是，一个句子不是逐字处理的，而是考虑一个词和句子中所有其他词之间的关系，也就是说，伯特看一个词之前和之后的其他词，这样他可以从完整的上下文中更深入地理解这个词的意思，更准确地理解搜索查询背后的真正意图。
从谷歌的描述和例子来看， “考虑一个词和句子中所有其他词之间的关系”包括：
这个词前后的词
它不仅包括相邻的单词，还包括彼此分离的单词
词的顺序关系
从前到后，从后到前(所谓的双向)
BERT解决了什么搜索问题
搜索的核心是理解语言。用户查询词的理解是其中的一个重要组成部分。用户可以使用多种单词进行查询，可能有错误的单词，可能有歧义，用户甚至可能不知道查询哪些单词，搜索引擎必须找出用户想要搜索的内容，然后才能得到一个返回匹配。
当搜索引擎收到查询词时，会根据不同的情况做很多不同的处理。比如懂得基本搜索算法的SEO ，当然知道搜索引擎会对查询词做错别字和拼错，也会对查询词进行同义词、同义词和异体字的扩展，这些都是对查询词的简单理解和处理。
情况稍微复杂一点。比如查询“苹果”时，搜索引擎没有用户的搜索历史。虽然搜索引擎搜索手机的可能性很大，但不能100%确定用户是想搜索水果、手机、电影还是报纸。但查询“苹果减肥”时，搜索引擎从语义分析可以知道，这里的苹果指的是水果。
稍微模棱两可一点，查询“二嫂” ，用户是要了解二嫂的丈夫吗？搜索引擎可能会通过机器学习用户点击数据，因为他们知道用户实际上想知道羽毛球拍的情况。 Google和百度理解都没问题：

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那么举个例子，当人们查询“新加坡-上海机票”时，可以理解人们很有可能是在寻找“新加坡-上海”的机票，但搜索引擎未必能分辨出他们是在寻找“新加坡-上海”的机票还是“上海-新加坡”的机票，因为分词之后这两个查询的词语是完全一样的。语义分析也是无效的，都是机票、旅游相关的。