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目前，Google 正在对其核心搜索算法进行一项修改，该算法的改变可能会对多达 1/10 的搜索结果排名造成影响。而 Google 是如何修改其搜索算法的呢？关于 Google 修改算法的技术，雷锋网援引相关文章进行了不改变原理的编译。
【 图片来源：THE VERGE 所有者：THE VERGE 】
据悉，这一修改是基于 Google 研究人员开发的前沿自然语言处理技术（NLP），它在十个月前就已经应用于其搜索产品中。Google 声称，它可以通过更好地理解单词在句子中的相互关系来改善结果。此前，Google 在一次新闻发布会上讨论过一个例子，他们的搜索算法能够解析短语的含义——“Can you get medicine for someone pharmacy?”
Google 研究员兼搜索副总裁 Pandu Nayak 表示，旧的 Google 搜索算法是将这句话视为“词袋”。因此，它会查看那些重要的单词，即“medicine”和“pharmacy”，然后再简单地返回本地结果。而新的算法能够理解 “for someone” 这个词的语境，从而意识到这是一个关于你是否能向别人拿处方的问题，然后返回到正确的结果。
据了解，调整后的算法基于 BERT（雷锋网按，Bidirectional Encoder Representations from Transformers），即“变压器的双向编码器表示”。重要的是，BERT 不是把句子当做“词袋”来对待的，而是把句子中的所有单词作为一个整体来看待，这么做能够让它意识到“for someone”对句子的意义至关重要， 是不能够被省略的。
值得一提的是，BERT 是通过自我学习去注意到这些词的。Google 搜集了一个英语句子的语料库，随机删除了 15% 的单词，然后 BERT 被设置去指出被删的单词是什么。对此，高级研究员和研究高级副总裁 Jeff Dean 表示，随着时间推移，这种训练会使 NLP 模型更有效地理解上下文。
另外，Google 还引用了另一个例子——“parking on a hill with no curb”。其中，“no”一词对句子的查询至关重要；但在实现 BRET 算法之前的 Google 算法是忽略了这一点的。
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Google 表示，在过去的几天里，他们已经推出了新的算法，新算法应该会影响到美国 10% 的英语搜索查询（其它语言和国家暂不讨论）。
雷锋网了解到，为了确保能够改进结果，所有对搜索的更改都要经过一系列的测试。在这些测试中，其中有一项是用 Google 的人工审核队伍来评估搜索结果的质量，以此来训练该公司的算法。不仅如此，Google 还进行了 live A/ live B 测试。
要知道，不是每次查询都会受到 BERT 的影响，它只是 Google 用来对搜索结果排序的许多不同的工具中最新的一个。至于它们是如何协同合作的，这还是一个谜。其实，Google 有意让其中的一些过程保持神秘，以防止有人利用它的系统发送垃圾邮件。
而另一个重要的原因是：当电脑利用机器学习做决定时，很难知道为什么它要作出这些选择。这就涉及到机器学习的“黑匣子”问题，如果结果在某种程度上是错误的话，是很难诊断出原因的。
Google 表示，他们已经努力确保将 BERT 添加到算法中不会增加偏差——这是机器学习的一个常见问题，机器学习的训练模型本来就存在偏差。此外，由于 BERT 是在一个巨大的英语句子语料库中训练的，并且这个语料库也有固有偏见，因此，这也是一个值得关注的问题。
Google 还表示，他们预计自己的算法不会引导流量产生什么重大变化，至少在大型出版商看来是这样的。事实上，只要 Google 的搜索算法出现变化，整个网路都会关注。
另外，值得一提的是，由于 Google 的搜索排名有了变化，一些公司也变得生死未卜。其实，每个通过网络流量赚钱的人都应该注意这一点。当提及搜索结果的质量时，Payak 表示：
这是最大的一个......这是我们在过去 5 年里所经历的最积极的变化，可能也是自一开始以来最大的变化之一。
雷锋网注：本文编译自 Dieter Bohn 发表在 The Verge 上的文章。
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