آموزش الگوریتم گوگل برت (Google BERT)

الگوریتم گوگل برت (BERT) یکی از تاثیر گزار ترین الگوریتم های شرکت گوگل میباشد.

طراحی سایت

الگوریتم گوگل برت (BERT) چیست؟

الگوریتم گوگل برت (BERT) همان چیزی است که به‌ عنوان مهم‌ ترین به‌ روزرسانی در پنج سال اخیر نامید شد. شرکت گوگل اعلام کرد به روز رسانی الگوریتم گوگل برت BERT بر 10٪ از درخواست های جستجو کاربران تأثیر می گذارد. در ادامه با ما همراه باشید تا الگوریتم گوگل برت را بیشتر تحلیل کنیم.

پیشرفت های الگوریتم برت (BERT) حول محور بهبود درک زبان عامیانه کاربران برای جستجوی صوتی و غیره می باشد. به‌ ویژه برای پرسش‌ های زبانی و مکالمه طبیعی‌، زیرا الگوریتم BERT می‌تواند به جستجو کمک کند تا تفاوت‌های ظریف و بافت کلمات در جستجوها را بهتر درک کند و آن عبارت‌ها را بهتر با نتایج مفید مطابقت دهد. مخصوصاً برای جست و جوهای لانگ تیل یا طولانی تر. همچنین جستجوهایی که در آن حروف اضافه مانند «برای» و «به» بکار رفته است و اهمیت زیادی برای کاربر و نتایج جستجوی دارند! الگوریتم برت (BERT) می تواند معنی کلمات را در جستجوی شما درک کند. برای همین شما می توانید به روشی که برای شما طبیعی است یا حتی به زبان محاوره ای، جست وجو کنید.

وظیفه آن تشخیص کلمات و تطبیق دادن آن با محتوا میباشد. برت به گوگل کمک می کند تا متن زبان طبیعی انسان را در وب درک کند و نتایجی مرتبط را به کاربران خود نمایش دهد. الگوریتم BERT یک الگوریتم یادگیری عمیق مربوط به پردازش زبان طبیعی و حتی محاوره ای انسان است که این به ماشین کمک می کند تا معنای کلمات را در یک جمله و با تمام تفاوت های ظریف، درک کند. این الگوریتم از شبکه های عصبی مدل های کامپیوتری الهام گرفته شده که می توانند الگوها را یاد بگیرند و تشخیص دهند.

BERT، شبکه عصبی قادر به یادگیری اشکال بیان زبان انسانی است. این بر اساس مدلی از پردازش زبان طبیعی (NLP) به نام Transformer است که روابط بین کلمات را در یک جمله درک می کند، نه اینکه به ترتیب یک به یک مشاهده کند.

ساخت سایت

توانایی های الگوریتم برت

BERT یک مدل قبل از آموزش پردازش زبان طبیعی است. این بدان معنی است که مجموعه داده های مدل در یک مجموعه متن (مانند ویکی پدیا) آموزش داده شده است و می توان از آن برای توسعه سیستم های مختلف استفاده کرد. به عنوان مثال می توان الگوریتم هایی را در زمینه هوش مصنوعی با تمرکز بر تجزیه و تحلیل سؤالات، پاسخ ها یا احساسات ایجاد کرد. یعنی ربات همه کارها را انجام می دهد و این ربات پس از برنامه ریزی، با کمک الگوریتم های از پیش تعریف شده به طور مداوم با پردازش میلیون ها داده ای که دریافت می کند، زبان انسان را یاد می گیرد.

اما فراتر از دنیای هوش مصنوعی که بیشتر شبیه داستان های علمی تخیلی به نظر می رسد، دانستن این نکته ضروری است که BERT متن کامل یک کلمه، اصطلاحات قبل و بعد و روابط بین آنها را درک می کند که این امر برای درک مطالب بسیار مفید است.

الگوریتم گوگل برت (BERT) منبع باز قرار داده شده است تا دیگران نیز انواعی از BERT را ایجاد کنند.

developers.google

سئو داخلی و الگوریتم برت گوگل (BERT)

من به عنوان متخصص سئو باید به شما بگویم که این الگوریتم برای سئوکاران چه معنایی دارد! پاسخ من به شما سئو کاران عزیز اینه که الگوریتم برت گوگل BERT به وب سایت هایی که ضعیف نوشته شده اند کمکی نمی کند. الگوریتم گوگل برت در ۱۱ مورد پردازش زبان طبیعی، وضعیت جستجو گوگل را بهبود می‌بخشند. حتی درک انسان را شکست می دهد. زیرا زبان شناسان ساعت ها بر سر بخشی از گفتار که یک کلمه است بحث می کنند ولی این الگوریتم با سرعت بالا به درک زبان انسان میپردازد.

به‌روزرسانی BERT Google نحوه درک سؤالات جستجو توسط کاربران را بهبود می‌بخشد. الگوریتم برت پرس و جوهای جستجو را تجزیه و تحلیل می کند، نه صفحات وب سایت شما را.

سئو سایت

با این حال، همانطور که به عنوان یک کارشناس سئو گفتم، سئوی صفحه از نظر استفاده دقیق از کلمات اهمیت بیشتری پیدا می کند. ممکن است به‌روزرسانی Google BERT به محتوای شلخته کمکی نکند. پس به محتوای خود بیش از پیش اهمیت دهید. الگوریتم برت (BERT) گاهی اوقات قادر به درک زبان طبیعی انسان نخواهد بود اما این الگوریتم (BERT) مانند یک افزونه وردپرس است که یک نقطه شروع دارد و بعد از سفارشی سازی این افزونه درک زبان انسان هم بهبود پیدا خواهد کرد. در برخی از کلمات که چند معنا دارند به تنهایی به کار بردن آنها هیچ سودی ندارد و باید متن همراه  کلمه جستجو شده کاربر باشد. چون در غیر این صورت هیچ معنایی نخواهد داشت.

به گفته گوگل، این به روز رسانی بر جستجوی های پیچیده ای که توسط کاربران انجام میشود، تأثیر می گذارد.

گوگل

NLP چیست؟

برای توضیح اینکه الگوریتم BERT چیست، اشاره ای کردیم که این الگوریتم مدلی از پردازش زبان طبیعی (NLP) است. NLP یک حوزه هوش مصنوعی است که هنگام مطالعه تعاملات انسانی و زبان های محاسباتی با زبان شناسی همگرا می شود. هدف این است که شکاف های بین یک زبان و زبان دیگر را پر کنیم و آنها را با هم مرتبط کنیم تا گوناگونی زبان و مکان جغرافیایی در رسیدن به اهداف کاربران تاثیر چندانی نگذارد.

این نوع سیستم، از زمان کار آلن تورینگ در دهه 1950 برای مدت طولانی وجود داشته است. اما در دهه 1980 بود که مدل‌های NLP دست‌نوشته‌ های خود را ترک کردند و در هوش مصنوعی پذیرفته شدند. از آن زمان، رایانه‌ها حجم زیادی از داده‌ ها را پردازش می‌کنند، که انقلابی در روابط انسان‌ها و ماشین‌ها ایجاد کرده است. ممکن است در زندگی روزمره متوجه آن نشویم، اما بیان کلامی ما بسیار پیچیده و متنوع است. زبان‌ها، قواعد نحوی، روابط معنایی، عامیانه‌ها، گفته‌ها، اختصارات و اشتباهات روزانه بسیار زیاد است که گاهی انسان‌ها به سختی یکدیگر را درک می‌کنند!
این مورد برای رایانه‌ها سخت‌تر می‌شود. زیرا ما از یک زبان بدون ساختار برای آنها استفاده می‌کنیم، که سپس برای درک آن به سیستم‌های پیچیده نیاز دارند.

برای این منظور، NLP از یک سری تکنیک‌ها استفاده می‌کند، مانند انتزاع مطالب نامربوط در متن، تصحیح غلط‌های املایی، و کاهش کلمات به شکل ریشه‌ای یا مصدر تا با زبان کاربر بیشتر تعامل برقرار کند. از آنجا می‌توان محتوا را ساختار، بخش‌بندی و دسته‌بندی کرد تا بفهمیم که چگونه قسمت‌ها با هم معنا پیدا می‌کنند. سپس، سیستم همچنین پاسخی را به زبان طبیعی برای تعامل با کاربر توضیح می دهد. این نوع سیستم به شما اجازه می‌دهد، برای مثال، بگویید «الکسا، دستور پخت کیک شکلاتی را به من بگو» ، و دستیار مجازی آمازون با مواد و روش تهیه پاسخ می‌دهد.

آیا الگوریتم برت گوگل BERT جایگزین RankBrain شد؟

گوگل به طور مداوم در حال مطالعه روش هایی برای بهبود تجربه کاربر و ارائه نتایج برتر است. الگوریتم برت گوگل شروع یا پایان نمی یابد و جزئی از الگوریتم های مهم و کاربردی محسوب میشود. الگوریتم رنک برین RankBrain در سال 2015، به روز رسانی خود را اعلام کرد که جهان جستجو را با خود متحول کرد. این اولین باری بود که الگوریتم هوش مصنوعی را برای درک محتوا و جستجو به کار می گرفتند.

RankBrain نیز مانند الگوریتم برت گوگل از یادگیری ماشینی استفاده می کند اما قادر به پردازش زبان طبیعی نیست. این روش بر تجزیه و تحلیل پرس و جو و گروه بندی کلمات و عباراتی متمرکز است که از نظر معنایی مشابه هستند، اما نمی توانند زبان انسان را به تنهایی درک کند. بنابراین، هنگامی که یک جستجوی جدید در گوگل ایجاد می شود، RankBrain جستجوهای گذشته را تجزیه و تحلیل می کند و مشخص می کند که کدام کلمات و عبارات به بهترین وجه با آن جستجو مطابقت دارند، حتی اگر دقیقاً مطابقت نداشته باشند یا هرگز جستجو نشده باشند.

وقتی ربات‌ها سیگنال‌های تعامل کاربر را دریافت می‌کنند، درباره روابط بین کلمات بیشتر می‌آموزند و رتبه‌ بندی را بهبود می‌بخشند. بنابراین، این اولین قدم گوگل برای درک زبان انسان در موتور جستجو خویش بود. حتی امروزه نیز یکی از روش هایی است که الگوریتم برای درک اهداف جستجو و محتوای صفحه به منظور ارائه نتایج بهتر به کاربران استفاده می کند.

ساخت سایت

بنابراین، الگوریتم برت (BERT) گوگل جایگزین RankBrain نشد. بلکه روشی فارق از الگوریتم رنک برین برای درک زبان انسانی به ارمغان آورد. بسته به جستجو، الگوریتم گوگل می تواند از هر دو روش (یا حتی ترکیب آن دو) استفاده کند تا بهترین پاسخ را به کاربر ارائه دهد. به خاطر داشته باشید که الگوریتم گوگل با پیچیدگی گسترده ای از قوانین و عملیات شکل گرفته است. RankBrain و الگوریتم برت گوگل نقش مهمی ایفا می کنند، اما آنها تنها بخشی از این سیستم جستجوی قوی هستند. این راه حل امروزه در منابع متعددی مانند تعامل با چت بات ها، ترجمه خودکار متون، تجزیه و تحلیل احساسات در نظارت بر شبکه های اجتماعی و البته سیستم جستجوی گوگل استفاده می شود.

الگوریتم برت گوگل یا Google BERT چگونه کار می کند؟

یکی از تفاوت های گوگل با دیگر سیستم های پردازش زبان، ویژگی دو طرفه بودن آن است. اما دو طرفه بودن سیستم های گول به چه معنا است؟ سیستم های دیگر فقط یک طرفه هستند. به این معنا که آنها فقط کلمات را با استفاده از اصطلاحاتی که در سمت چپ یا راست آنها در متن قرار دارند، دسته بندی و تجزیه تحلیل میکنند. اما الگوریتم برت گوگل در هر دو جهت کار می کند. متن را در سمت چپ و راست کلمه تجزیه و تحلیل می کند. این امر درک بسیار عمیق تری از روابط بین اصطلاحات و بین جملات به ارمغان می آورد.

الگوریتم برت گوگل چیست؟
الگوریتم برت

تفاوت دیگر این است که الگوریتم برت گوگل (BERT) یک مدل زبان را با یک مجموعه متن کوچک می سازد. در حالی که مدل‌های دیگر از مقادیر زیادی داده برای آموزش یادگیری ماشین استفاده می‌کنند و توانایی کمی نسبت به این الگوریتم دارند همچنین رویکرد دو طرفه الگوریتم برت گوگل (BERT) به شما امکان می‌دهد سیستم را با دقت بیشتری و با داده‌های بسیار کمتر آموزش دهید.

الگوریتم BERT چگونه ایجاد شد؟

مدل الگوریتم برت در یک مجموعه متن مانند ویکی پدیا آموزش داده شد که با تنظیمات دقیق تر میتواند نتایج بهتری به شما ارائه کند. در این مرحله، الگوریتم برت گوگل (BERT) با آنالیز ورودی ها و خروجی ها مطابق با آنچه شما می خواهید انجام دهد، به وظایف خاص خود عمل کرده و مداوم تصحیح میشود. بعد از کامل شدن زمان آن میرسه که شروع به تجزیه و تحلیل جست وجو کاربران میکند تا بهترین نتایج را مطابق با روش جست وجو ارائه دهد.

توجه داشته باشید که الگوریتم برت گوگل (BERT) الگوریتمی است که در بسیاری از برنامه ها قابل استفاده است. بنابراین وقتی در مورد Google الگوریتم برت گوگل (BERT) صحبت می کنیم، در مورد کاربرد آن در سیستم موتور جستجو صحبت می کنیم. در گوگل، الگوریتم برت گوگل (BERT) برای درک اهداف جستجوی کاربران از مطالبی که توسط موتور جستجو به کاربر نمایش داده می شود، استفاده می کند تا به درک بهتر شما بپردازد. برخلاف RankBrain، برای درک منظور کاربران نیازی به تجزیه و تحلیل پرس و جوهای گذشته ندارد. الگوریتم برت گوگل (BERT) کلمات، عبارات و کل محتوا را دقیقاً مانند ما درک می کند.

اما همچنین بدانید که این مدل NLP تنها بخشی از الگوریتم است. Google الگوریتم برت گوگل (BERT) معنی کلمات و ارتباط آنها با یکدیگر را درک می کند. اما گوگل همچنان به تمام کارهای بقیه الگوریتم نیاز دارد تا جستجو را به صفحات فهرست مرتبط کند، بهترین نتایج را انتخاب کند و آنها را به ترتیب ارتباط با کاربر رتبه بندی کند.

چرا الگوریتم برت گوگل (Google BERT) برای تجربه جستجو مهم است؟

اکنون، اصطلاحات فناوری اطلاعات را برای مدتی کنار می گذاریم تا در مورد معنای الگوریتم برت برای جستجوهای Google صحبت کنیم. می دانید که این الگوریتم به گوگل کمک می کند تا زبان انسان را رمزگشایی کند، اما چه تفاوتی با تجربه جستجوی کاربر دارد؟

مهم است که به یاد داشته باشید که ماموریت گوگل این است که تمام محتوای وب را سازماندهی کند تا بهترین پاسخ ها را به کاربران ارائه دهد. برای این کار، موتور جستجو باید بفهمد که مردم به دنبال چه چیزی هستند و صفحات وب در مورد چه چیزی صحبت می کنند. بنابراین، می تواند تطابق صحیح بین کلمات کلیدی و محتوای وب را ایجاد کند.

به عنوان مثال، هنگامی که شما برای «بانک غذا» جستجو می‌کنید، جستجوگر متوجه می‌شود که «بانک» در جست‌وجو شما به یک موسسه مالی یا یک بانک خون اشاره نمی‌کند. همچنین اگر در جستجوی خود غلط املایی داشته باشید هم منظور شما را یا حتی معنی آن کلمه را در عبارات جستجوی شما و ارتباط آن را محتوای صفحات SERP درک می کند.

هنگامی که یک صفحه با کلمه “بانک” فهرست می شود، الگوریتم بانک غذا، مبلمان و صفحات بانکی را در کادرهای مختلف قرار می دهد. اما جستجوگر فراتر می رود و قصد شما در پشت این جستجو را درک می کند.

با انجام این جستجو، گوگل متوجه می شود که شما در حال جستجوی بانک های مواد غذایی در نزدیکی محل خود هستید. بنابراین صفحه نتایج احتمالاً مؤسساتی را نشان می دهد که این نوع خدمات را در منطقه شما ارائه می دهند، به خصوص اگر آنها استراتژی SEO محلی خوبی داشته باشند.

اثرات BERT بر SERP چیست؟

زمانی که گوگل الگوریتم BERT را راه اندازی کرد، گفت که این به روز رسانی بر 10 درصد از جستجوها در ایالات متحده تأثیر می گذارد.
مانند بروزرسانی های دیگری که از الگوریتم ها اتفاق افتاده بود، این اعلامیه بازار سئو سایت را دگرگون کرد، زیرا بسیاری از سایت‌ها می‌ترسیدند موقعیت خود را در نتایج بالا از دست بدهند.

با این حال، برخلاف به‌روزرسانی‌هایی که هدفشان مقابله با اقدامات بد است، الگوریتمBERT هیچ سایتی را جریمه نکرد. و تنها کاری که انجام می دهد بهبود هم ترازی بین جستجوهای کاربران و محتوای صفحات وب است. بنابراین، اگر شخصی موقعیت های خود را برای یک کلمه کلیدی خاص از دست داد، به این معنی است که پاسخ خوبی برای آن جستجو ارائه نکرده است.

گوگل مثالی را برای توضیح تغییرات BERT در SERP ها نشان داد. در تصویر زیر می توانید ببینید که جستجو قبل و بعد از BERT چگونه به نظر می رسد.

الگوریتم برت گوگل (BERT)

کلمه کلیدی “مسافر برزیلی 2019 به ایالات متحده آمریکا نیاز به ویزا دارد”. BERT قصد کاربر را درک می کند که آیا مسافران برزیل برای ورود به ایالات متحده نیاز به ویزا دارند یا خیر.

با این حال، قبل از به روز رسانی، گوگل متوجه شد که جستجو برای اطلاعاتی در مورد ویزای توریستی ایالات متحده به برزیل بوده است.

تفاوت بزرگ در یک جزئیات است: کلمه  “to”  که نشان دهنده جهت سفر (از برزیل به ایالات متحده آمریکا) است.

قبل از BERT، این کلمه توسط ربات ها نادیده گرفته می شد و نتایج نادرستی را برای جستجوگر به ارمغان می آورد. در حال حاضر، همه کلمات در زمینه خود تجزیه و تحلیل می شوند. در این صورت حرف اضافه کل معنای عبارت را تغییر می دهد.

محتوا و سئو: چگونه برای الگوریتم BERT بهینه سازی کنیم؟

  • درست بنویس
  • بهینه سازی برای اهداف جستجو کاربران (Search intent)
  • روابط معنایی بین کلمات را جستجو کنید
  • محتوای با کیفیت تولید کنید
  • بهترین تجربه خواندن را ارائه دهید
Rate this post

3 دیدگاه دربارهٔ «آموزش الگوریتم گوگل برت (Google BERT)»

  1. مرجان دیانتی

    مقالعه جالبی است ممنونم که زحمت کشیدید bert را معرفی کردید
    اتفاقا با زبان کاربر محتوا تولید کردن بمراتب بهتر از زبان ماشینی است

  2. فاطمه پرنیان

    مقاله جالبی است ممنونم که زحمت کشیدید bert را معرفی کردید.
    اتفاقا با زبان کاربر محتوا تولید کردن بمراتب بهتر از زبان ماشینی است.

دیدگاه‌ خود را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.