Hva er BERT?
BERT er AI-språkmodellen som Google bruker for å forstå hensikten med et søk. BERT står for Bidirectional Encoder Representations from Transformers.
Bakgrunn og utvikling
Google lanserte BERT som et åpen kildekode-prosjekt i 2018. Før BERT baserte Google seg først og fremst på å analysere nøkkelord i søk for å fastslå søkeintensjonen. Med BERT tar Google i bruk avansert NLP-teknologi (Natural Language Processing).
Slik fungerer BERT
I stedet for bare å se på de enkelte søkeordene i søkeresultatene, undersøker BERT hele setningen for å forstå konteksten hvert ord brukes i. Denne kontekstuelle forståelsen gjør det mulig for Google å bedre forstå søkeintensjonen bak søkene og levere mer relevante resultater.
Viktige funksjoner i BERT
- Bidireksjonell forståelse: BERT leser tekst toveis, noe som betyr at den ser på konteksten fra både venstre og høyre side av et ord for å forstå betydningen av det.
- Kontekstuell analyse: Den analyserer hele setningen i stedet for bare isolerte nøkkelord, noe som bidrar til å forstå nyansene i søkespørsmålene.
- Åpen kildekode: BERT er tilgjengelig som et prosjekt med åpen kildekode, slik at utviklere og forskere kan bruke og bygge videre på det til ulike NLP-oppgaver.
Innvirkning på søkeresultatene
Implementeringen av BERT har forbedret Googles evne til å levere nøyaktige og kontekstuelt relevante søkeresultater betydelig. Ved å forstå intensjonen bak søkene på en mer effektiv måte bidrar BERT til å gi brukerne den informasjonen de faktisk er ute etter.
Konklusjon
BERT representerer et stort fremskritt når det gjelder hvordan søkemotorer forstår og behandler naturlig språk. Ved å ta hensyn til hele konteksten i søkene gjør BERT det mulig for Google å levere mer presise og relevante søkeresultater, noe som forbedrer den generelle brukeropplevelsen.
