Hvad er BERT?
BERT er den AI-sprogmodel, som Google bruger til at forstå hensigten med en søgeforespørgsel. BERT står for Bidirectional Encoder Representations from Transformers.
Baggrund og udvikling
Google udgav BERT som et open source-projekt i 2018. Før BERT var Google primært afhængig af at analysere nøgleord i søgeforespørgsler for at bestemme søgeintentionen. Med introduktionen af BERT udnytter Google avanceret NLP-teknologi (Natural Language Processing).
Sådan fungerer BERT
I stedet for kun at se på de enkelte søgeord i søgeresultaterne, undersøger BERT hele sætningen for at forstå den sammenhæng, som hvert ord indgår i. Denne kontekstuelle forståelse gør det muligt for Google bedre at forstå søgeintentionen bag forespørgsler og levere mere relevante resultater.
Nøglefunktioner i BERT
- Bidirektionel forståelse: BERT læser tekst tovejs, hvilket betyder, at den ser på konteksten fra både venstre og højre side af et ord for at forstå dets betydning.
- Kontekstuel analyse: Den analyserer hele sætningen i stedet for kun isolerede nøgleord, hvilket hjælper med at forstå nuancerne i søgeforespørgsler.
- Åben kildekode: BERT er tilgængeligt som et open source-projekt, så udviklere og forskere kan bruge og bygge videre på det til forskellige NLP-opgaver.
Indvirkning på søgeresultater
Implementeringen af BERT har forbedret Googles evne til at levere præcise og kontekstuelt relevante søgeresultater betydeligt. Ved at forstå hensigten bag forespørgsler mere effektivt hjælper BERT med at give brugerne de oplysninger, de rent faktisk leder efter.
Konklusion
BERT er et stort fremskridt i forhold til, hvordan søgemaskiner forstår og behandler naturligt sprog. Ved at tage højde for den fulde kontekst af søgeforespørgsler gør BERT det muligt for Google at levere mere præcise og relevante søgeresultater, hvilket forbedrer den samlede brugeroplevelse.
