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/
«Октава ДМ» проанализировала качество звука на стриминговых платформах
Ростех поставит крупнейшей энергокомпании Крыма спецтехнику с DMR-радиостанциями
Ростех впервые представил новейшее оборудование для ультразвуковой диагностики и лечения рака
Разработка ОНПП «Технология» повысила эффективность работы с рацпредложениями
В «ОДК-Сатурн» введена роботизированная установка упрочнения деталей перспективных двигателей
В России создали отечественный прототип универсального квантового компьютера на ионах (куквартов)
«Сколково» и «АстраЗенека» подвели итоги акселерационной программы «Лаборатория инноваций iLab»
Навигатор инноватора впервые пройдет в Ивановской области
Неидеальный электрод оказался более эффективен
Искусственный интеллект «увидел» квантовые преимущества