在第六屆學(xué)習(xí)代表國際會(huì)議上，Google AI的研究人員Jannis Bulian和Neil Houlsby  發(fā)表了一篇論文，闡述了他們正在測試的改進(jìn)搜索結(jié)果的新方法。

雖然發(fā)表論文當(dāng)然不意味著這些方法正在被使用，甚至?xí)皇褂?，但?dāng)結(jié)果非常成功時(shí)，這可能會(huì)增加可能性。當(dāng)這些方法與谷歌正在采取的其他行動(dòng)相結(jié)合時(shí)，幾乎可以肯定。

我相信這種情況正在發(fā)生，而這些變化對于優(yōu)化專家（優(yōu)化）和內(nèi)容創(chuàng)建者來說意義重大。

發(fā)生什么了？

讓我們從基礎(chǔ)開始，并且看看正在討論的內(nèi)容。

據(jù)說一張圖片勝過千言萬語，所以讓我們從紙張的主要圖像開始。

這張圖片絕對不值一千字。事實(shí)上，沒有這些字眼，你可能很迷茫。您可能想像一個(gè)搜索系統(tǒng)看起來更像是：

在最基本的形式中，搜索系統(tǒng)是：

• 用戶提出問題。
• 搜索算法解釋問題。
• 算法應(yīng)用于索引數(shù)據(jù)，并提供答案。

我們在第一張圖片中看到的，它說明了論文中討論的方法，卻有很大的不同。

在中間階段，我們看到兩部分：重構(gòu)和總結(jié)。基本上，這個(gè)新流程發(fā)生的是：

• 用戶向積極提問問題（AQA）代理的“重新配置”部分提出問題。
• “重構(gòu)”階段帶著這個(gè)問題，并且使用下面討論的各種方法創(chuàng)造一系列新問題。
• 這些問題中的每一個(gè)都被發(fā)送到“環(huán)境”（我們可以松散地將其視為核心算法，就像您今天會(huì)想到的那樣）以獲得答案。
• 每個(gè)生成的查詢的答案在“Aggregate”階段提供給AQA。
• 獲勝的答案被選擇并提供給用戶。

看起來很簡單，對吧？這里唯一真正的區(qū)別是產(chǎn)生多個(gè)問題和一個(gè)系統(tǒng)，找出哪個(gè)是最好的，然后提供給用戶。

哎呀，有人可能會(huì)爭辯說，這是已經(jīng)發(fā)生的算法評估一些網(wǎng)站，并共同努力找出查詢的最佳匹配。輕微的扭曲，但沒有革命性的，對嗎？

錯(cuò)誤。這篇論文和方法還有很多不僅僅是這張圖片。所以讓我們繼續(xù)前進(jìn)?，F(xiàn)在是時(shí)候添加一些...

機(jī)器學(xué)習(xí)

這種方法的真正威力來自于機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用。以下是我們需要詢問的有關(guān)初始故障的問題：

系統(tǒng)如何從各種問題中進(jìn)行選擇？

哪個(gè)問題產(chǎn)生了最佳答案？

這是它變得非常有趣的地方，結(jié)果令人著迷。

在他們的測試中，布魯恩和豪爾斯比開始了一系列“危險(xiǎn)！”的問題（如果你看節(jié)目，你就知道這些問題真的是答案）。

他們這樣做是為了模擬人腦需要推斷正確或錯(cuò)誤反應(yīng)的場景。

如果您對游戲節(jié)目“Jeopardy！”不熟悉，請點(diǎn)擊此處快速剪輯以幫助您了解“問題/答案”概念：

面對復(fù)雜的信息需求，人們通過重新構(gòu)建問題，發(fā)布多次搜索和匯總響應(yīng)來克服不確定性。受到人類提出正確問題的能力的啟發(fā)，我們向?qū)W員展示學(xué)習(xí)如何為用戶執(zhí)行此過程。

這是算法提出的“危險(xiǎn)！”問題/答案之一。我們可以看到問題如何轉(zhuǎn)化為查詢字符串：

旅行似乎不是這個(gè)巫師和一次性外科醫(yī)生的問題; 星界投影和傳送是沒有問題的。

這不是一個(gè)容易回答的問題，因?yàn)樗枰占鞣N數(shù)據(jù)，并且還要解釋自己經(jīng)常隱晦的問題的格式和背景。事實(shí)上，沒有人發(fā)布“危險(xiǎn)！” - 就像問題一樣，我不認(rèn)為Google目前的算法能夠返回正確的結(jié)果，這正是他們正在尋求解決的問題。

Bulian和Houlsby用“Jeopardy！”編寫了他們的算法 - 就像問題一樣，并將一個(gè)成功的答案計(jì)算為給出正確或錯(cuò)誤答案的答案。該算法是從來沒有意識到的，為什么一個(gè)答案是正確的還是錯(cuò)誤的，所以它沒有給出任何其他信息來處理。

由于缺乏反饋，算法無法通過任何其他方式學(xué)習(xí)成功指標(biāo)，而不是獲得正確答案。這就像在一個(gè)類似于現(xiàn)實(shí)世界的黑盒子里學(xué)習(xí)一樣。

他們從哪里得到問題？

測試中使用的問題來自哪里？他們被送到Reformulate階段的“用戶”。一旦問題被添加，流程：

• 從查詢中刪除了停用詞。
• 將查詢置為小寫。
• 添加了wh-短語（誰，什么，何地，何時(shí)，為什么）。
• 增加了釋義的可能性。

對于釋義，該系統(tǒng)使用聯(lián)合國平行語料庫，該語料庫基本上包含1100多萬個(gè)與六種語言完全一致的短語。他們制作了各種英文到英文的翻譯器，可以調(diào)整查詢但保持上下文。

結(jié)果

所以這就是所有這一切降落我們的地方：

訓(xùn)練完系統(tǒng)后，結(jié)果非常壯觀。他們開發(fā)和訓(xùn)練的系統(tǒng)擊敗了所有變體并大幅提高了性能。事實(shí)上，做得更好的唯一系統(tǒng)是人類。

以下是最終生成的查詢類型的一小部分示例：

他們所開發(fā)的系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確地理解復(fù)雜而復(fù)雜的問題，并通過訓(xùn)練以驚人的準(zhǔn)確度產(chǎn)生正確答案。

那么，戴夫？這對我有什么幫助？

你可能會(huì)問為什么這很重要。畢竟，在搜索和持續(xù)改進(jìn)方面不斷發(fā)展。為什么這會(huì)有什么不同？

最大的區(qū)別是它對搜索結(jié)果意味著什么。谷歌最近還發(fā)布了一份ICLR會(huì)議的文件，建議Google可以根據(jù)其他內(nèi)容制作者提供的數(shù)據(jù)制作自己的內(nèi)容。 

我們都知道，僅僅因?yàn)閷懥艘黄撐模⒉灰馕吨阉饕鎸?shí)際上正在實(shí)施這個(gè)概念，但讓我們暫停一下，以便了解以下情況：

1. Google有能力提供自己的內(nèi)容，而且內(nèi)容寫得很好。
2. Google對確定正確答案的能力非常有信心。事實(shí)上，通過調(diào)整其功能，它可能會(huì)超越人類。
3. Google有多個(gè)例子可以讓用戶留在自己的網(wǎng)站上，并通過點(diǎn)擊布局和內(nèi)容更改的搜索結(jié)果。

隨著這一切堆積如山，我們需要問：

• 這會(huì)影響搜索結(jié)果嗎？（它可能會(huì)。）
• 它會(huì)阻礙網(wǎng)站管理員的內(nèi)容制作工作嗎？
• 它會(huì)限制我們的內(nèi)容向更大的公眾傳播嗎？

再次，僅僅因?yàn)檎撐谋话l(fā)表，并不意味著內(nèi)容將被實(shí)施; 但谷歌是獲得的在超過人體的方式與語言理解復(fù)雜的細(xì)微差別的能力。Google也有興趣讓用戶留在谷歌地產(chǎn)上，因?yàn)樵谝惶旖Y(jié)束時(shí)，他們首先是一家出版公司。

你能做什么？

你做同樣的事情，你一直做。推銷您的網(wǎng)站。

無論您是優(yōu)化進(jìn)入有機(jī)結(jié)果的前10名還是優(yōu)化語音搜索或虛擬現(xiàn)實(shí)，都會(huì)銷售相同數(shù)量的藍(lán)色小部件。你只需要適應(yīng)，因?yàn)樗阉饕娼Y(jié)果頁面（SERP）變化很快。

我們在這里看到的方法提出了一個(gè)重要的主題，每個(gè)對優(yōu)化（優(yōu)化）感興趣的人都應(yīng)該密切關(guān)注，這就是實(shí)體的使用。

如果您查看由Bulian和Houlsby創(chuàng)建的系統(tǒng)生成的以上查詢集，您會(huì)注意到一般情況下，越精確地理解實(shí)體之間的關(guān)系，答案就越好。

事實(shí)上，具體措辭是無關(guān)緊要的。完全部署后，系統(tǒng)不需要使用您或我理解的文字。值得慶幸的是，它們使我們能夠看到，通過將實(shí)體及其關(guān)系進(jìn)行分組，使得以這些關(guān)系為基礎(chǔ)的答案更加可靠，可以實(shí)現(xiàn)成功。

如果你只是理解實(shí)體，那么這里有一段介紹概念和涵義的內(nèi)容。我保證你很快就會(huì)看到它們之間的聯(lián)系，而當(dāng)我們進(jìn)入下一代搜索領(lǐng)域時(shí)，你需要關(guān)注這個(gè)領(lǐng)域。