назад

Яндекс запустил новый поисковый алгоритм «Палех»


Опубликовано 2016-11-03


Яндекс запустил новый поисковый алгоритм «Палех», в основе которого лежат нейронные сети. Благодаря «Палеху» Яндекс стал лучше подбирать ответы на редкие и уникальные поисковые запросы. Такие запросы редко повторяются, но в совокупности их очень много — около ста миллионов в день.

При подборе ответов на запросы поисковые системы используют ключевые слова. Если слова из запроса есть на веб-странице, то она, вероятно, будет интересна пользователю. Но только на слова опираться нельзя: один и тот же смысл можно выразить совершенно по-разному. Тогда на помощь приходят дополнительные данные, например обезличенная статистика: на какие страницы перешли пользователи, задавшие такой же запрос. В случае с уникальными запросами статистики мало или нет вовсе — а значит, поиску труднее понять, какие страницы хорошо отвечают на запрос, а какие нет.

Поисковая модель на нейронных сетях, которую использует «Палех», умеет устанавливать смысловые соответствия между поисковым запросом и заголовками веб-страниц. С её помощью можно выявить, что в запросе и на странице говорится об одном и том же, даже если у них нет общих ключевых слов. Так, поиск поймёт, что в запросе [фильм про человека который выращивал картошку на другой планете] речь идёт о «Марсианине», хотя релевантные страницы могут и не содержать слов «картошка» или «планета».

Редкие и уникальные запросы составляют почти треть всего потока поисковых запросов, поэтому иногда их называют «длинным хвостом» поиска. Новому алгоритму решили дать название «Палех» в честь Жар-птицы — сказочной птицы с длинным хвостом, которая часто появляется в сюжетах палехской миниатюры.

Искусственные нейронные сети — один из методов машинного обучения. Он показывает отличные результаты в анализе естественной информации: изображений, звука, текста. В Яндексе нейронные сети задействованы в поиске по картинкам и смежных задачах — например, модерации рекламных объявлений и фильтрации взрослого контента. На их основе также построены модели, отвечающие за распознавание речи. Далекая, но чрезвычайно интересная цель поиска Яндекса состоит в том, чтобы получить на основе нейронных сетей модели, способные «понимать» семантическое соответствие запросов и документов на уровне, сравнимом с уровнем человека.


Источник https://sdelanounas.ru/blogs/85740/


назад
Электроника и электротехника
  • «Октава ДМ» проанализировала качество звука на стриминговых платформах

    «Октава ДМ» проанализировала качество звука на стриминговых платформах

Электроника и электротехника
  • Ростех поставит крупнейшей энергокомпании Крыма спецтехнику с DMR-радиостанциями

    Ростех поставит крупнейшей энергокомпании Крыма спецтехнику с DMR-радиостанциями

Перспективные разработки
  • Ростех впервые представил новейшее оборудование для ультразвуковой диагностики и лечения рака

Информационные технологии
  • Разработка ОНПП «Технология» повысила эффективность работы с рацпредложениями

Инновации
  • В «ОДК-Сатурн» введена роботизированная установка упрочнения деталей перспективных двигателей

Наука
  • В России создали отечественный прототип универсального квантового компьютера на ионах (куквартов)

Сколково
  • Снимок экрана 2021-10-06 в 16.40.12.png

    «Сколково» и «АстраЗенека» подвели итоги акселерационной программы «Лаборатория инноваций iLab»

Сколково
  • Снимок экрана 2021-10-06 в 10.18.57.png

    Навигатор инноватора впервые пройдет в Ивановской области

Технологии
  • электрод

    Неидеальный электрод оказался более эффективен

Искусственный Интелект
  • Искусственный интеллект «увидел» квантовые преимущества