Google explica cómo la inteligencia artificial mantiene la búsqueda segura a través de MUM y BERT

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Una nueva publicación de blog de Pandu Nayak, Socio de Google y Vicepresidente de Búsqueda, explica cómo la Búsqueda de Google usa MUM y BERT para proporcionar resultados de búsqueda más seguros.

Mejores momentos:

  • Google usa MUM para identificar mejor cuando una consulta indica que un investigador está en crisis y comenzará a mostrar estas mejoras en unas semanas.
  • Google usa BERT para mejorar su comprensión de cuándo un investigador está buscando contenido inapropiado.
  • El uso de BERT de esta manera redujo los “resultados inesperados” para los investigadores en un 30% el año pasado, según Google.

Google usa MUM para servir mejor a los investigadores en su juicio personal

“O las personas en crisis personales miran de muchas maneras, y no siempre es obvio para nosotros que estén en necesidad. “Y si no podemos identificarlo con precisión, no podemos codificar nuestros sistemas para mostrar los resultados de búsqueda más útiles”, escribió Nayak.

El uso del aprendizaje automático para mejorar la comprensión del idioma ayuda a Google a identificar con mayor precisión cuándo los resultados de búsqueda deben incluir números de teléfono de crisis relevantes, por ejemplo.

“MUM puede comprender mejor la intención detrás de las preguntas de las personas para identificar cuándo una persona lo necesita”, explicó Nayak, y agregó que esto ayuda a Google a “mostrar información más confiable en el momento adecuado”.

Google planea revelar estas mejoras en las próximas semanas.

Google ha reducido sus impresionantes resultados de búsqueda en un 30% este año

Los resultados de búsqueda inesperados rara vez son una buena experiencia y, a veces, pueden ser dañinos y angustiantes.

Por eso es importante que Google pueda leer mejor las intenciones de cada investigador, para que los resultados presentados estén en línea con sus expectativas.

SafeSearch permite a los investigadores filtrar resultados explícitos. Sin embargo, hay momentos en que esto es exactamente lo que una persona puede estar buscando.

“BERT ha mejorado nuestra comprensión de si las búsquedas realmente buscan contenido explícito, lo que nos ayuda a reducir en gran medida sus posibilidades de encontrar resultados de búsqueda sorprendentes”, escribió Nayak.

El año pasado, usar BERT de esta manera redujo los resultados “inesperados e impactantes” en un 30 %, reveló.

Según Nayak, BERT fue “particularmente eficaz para reducir el contenido explícito de las búsquedas relacionadas con el origen étnico, la orientación sexual y el género, que pueden afectar de manera desproporcionada a las mujeres, especialmente a las mujeres de color”.

Google utilizará MUM para ampliar la lucha contra el spam en varios idiomas

Google utiliza inteligencia artificial para reducir los mensajes no deseados y los resultados inútiles en varias ubicaciones.

Y en los próximos meses, pondrá a MUM a trabajar para escalar estas medidas de seguridad incluso cuando tenga muy pocos datos de entrenamiento.

Esto es posible porque, como explicó Nayak, “cuando entrenamos un modelo MUM para realizar una tarea, como clasificar la naturaleza de una consulta, aprende a hacerlo en todos los idiomas que conoce”.

Google ha asegurado a los investigadores que estos últimos cambios han sido probados y seguirán siendo monitoreados de cerca, incluidas las calificaciones de los evaluadores de búsqueda manual.

Google promocionó la publicación a través de la cuenta de @SearchLiaison:


Fuente de la imagen: Shutterstock / metamorworks

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