Какие технологии машинного обучения используются в современных системах интернет-поиска?

Некоторые технологии машинного обучения, которые используются в современных системах интернет-поиска:

• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). dzen.ru Алгоритм помогает поисковой системе лучше понимать сложные запросы, анализируя не только отдельные слова, но и их взаимосвязь в предложении. dzen.ru
• RankBrain. dzen.ru blog.skillfactory.ru Система позволяет обучаться на новых запросах и адаптироваться к изменяющемуся поведению пользователей. dzen.ru Главная функция алгоритма — связывать отдельные слова и выяснять общий смысл запроса. blog.skillfactory.ru
• «Палех». blog.skillfactory.ru www.uplab.ru Алгоритм, запущенный Яндексом в 2016 году, позволял поисковику искать страницы не только по словам, но и по смыслу. blog.skillfactory.ru «Палех» анализировал заголовки страниц и извлекал из них скрытые семантические связи. www.uplab.ru
• «Королев». blog.skillfactory.ru www.uplab.ru Модель, разработанная Яндексом в 2017 году, сравнивала семантические векторы запросов и страниц целиком, а не только заголовков. www.uplab.ru
• «Матрикснет». dzen.ru www.uplab.ru Система машинного обучения, используемая Яндексом, анализирует множество факторов для ранжирования страниц. dzen.ru Это помогает поисковику точнее учитывать различные параметры и поведение пользователей. dzen.ru