الگوریتم smith چیست؟ گوگل همواره برای ارائه بهترین و نزدیک ترین نتایج به کاربر، هوش مصنوعی خود را قوی تر کرده است. یکی از جدیدترین الگوریتم های گوگل، smith است که نسخه پیشرفته الگوریتم BERT می باشد. این الگوریتم به صورت دقیق تر
معنای پرس و جوها، پاراگراف ها و کوئری ها را درک می کند. در واقع الگوریتم smith نوعی از هوش مصنوعی است که با استفاده از آن گوگل می تواند محتوای موجود در اینترنت و سایت های مختلف را درک کند. با معرفی این الگوریتم قوانین و قواعد مختلفی در دنیای سئو ایجاد شده که در ادامه این مقاله به معرفی کامل آن می پردازیم. با ما همراه باشید.
الگوریتم اسمیت، یک الگوریتم موثر روی موتور جستجو می باشد که برای درک بهتر متون طولانی به وجود آمده است. این یک سبک جدید برای درک کل اسناد می باشد. در حالی که مدل هایی مانند برت تنها برای درک کلمات هوشمند هستند. در یک توصیف بسیار ساده، الگوریتم smith برای درک متن و کل سند آموزش داده شده است. در حالی که الگوریتم هایی مانند bert بر روی مجموعه داده ها متمرکز هستند تا کلماتی که به طور تصادفی در میان جستارها پنهان شده اند را پیش بینی کنند که از ساختار خود جمله درک می شوند. الگوریتم اسمیت برای پیش بینی بخش بعدی جملات فرد جستجوگر نیز آموزش داده و بهینه شده است. طبق تحقیقات متعددی که صورت گرفته، این الگوریتم کمک می کند تا اسناد و حتی کلمات بهتری در اختیار کاربر قرار گیرد، بدون آنکه بخواهد منظور خود را به طور دقیق در باکس جستجو وارد نماید.
یکی از بهترین ویژگی های الگوریتم smith این است که می تواند بلوک های جمله را تشخیص دهد. در واقع می توانید یک پاراگراف به این الگوریتم بدهید تا جمله حذف شده را برای شما مجددا تولید کند. به همین دلیل می توان گفت این الگوریتم معجزه NLP گوگل می باشد. طبق تست هایی که توسط حوزه NLP روی این الگوریتم انجام شده، می توان گفت میزان همبستگی الگوریتم اسمیت از الگوریتم Bert بیشتر است. به گونه ای که حتی برای محتواهای طولانی و درک معنایی به درستی عمل می کند.
تطابق معنایی بین متون طولانی به چند دلیل چالش برانگیز است. هر دو متن طولانی هستند و تطبیق آن ها به درک دقیق تری از روابط معنایی از جمله الگوی تطبیق بین قطعات طولانی متن نیاز دارد. اسناد بلند شامل ساختارهای داخلی مانند بخش ها، متن ها و جملات می باشد. برای خوانندگان ساختار سند معمولا نقش کلیدی در درک مطلب دارد. به طور مشابه، یک مدل برای عملکرد بهتر تطبیق سند باید ساختار سند را در نظر بگیرد. پردازش متون طولانی احتمالا باعث خطاهای بیشتری در مدلی می شود که طراحی خوبی ندارد.
به طور کلی، گوگل در بازه های زمانی مختلف از الگوریتم های متفاوت استفاده می کند و گوگل به طور دقیق نمی گوید که از کدام الگوریتم استفاده می نماید. زیرا این اطلاعات، راه متخصصین سئو را برای تقلب و مهندسی معکوس باز می گذارد. از طرفی جایگزین کردن الگوریتم های مختلف گوگل با یک دیگر دشوار و زمان بر می باشد. حتی گوگل برخی مواقع این الگوریتم ها را ابتدا روی درصد خاصی از وب سایت ها و یا کوئری ها پیاده سازی می کند و بعد به کل سیستم تعمیم می دهد. پس نمی توان گفت که آیا گوگل در حال حاضر از این الگوریتم استفاده می کند یا خیر. اما با قدرتی که این الگوریتم دارد ممکن است گوگل کم کم آن را پیاده سازی کند و افراد کم کم نتایج آن را در سایت های خود ببینند.
الگوریتم bert به عنوان یک تبدیل کننده در هوش مصنوعی گوگل شناخته می شود. به این صورت که می تواند کوئری ها را به المان ها و وکتورهایی تبدیل کند که برای هوش مصنوعی گوگل قابل درک باشد و گوگل آن ها را بفهمد. در واقع این الگوریتم می تواند کلمات را در یک بستر بزرگتری آنالیز کند. می توان گفت الگوریتم برت برای متن ها و پاراگراف های کوتاه مناسب می باشد. زیرا برای آنالیز کردن حجم زیادی از کلمات و پاراگراف های طولانی نیاز به زمان زیادی دارد. به همین دلیل ممکن است این ویژگی باعث کاهش قدرت و سرعت جستجوی گوگل شود. زیرا موتور جستجوی گوگل برای هر بار جستجو کردن باید در مدت زمان بسیار سریعی تعداد زیادی از محتواهای موجود در سایت ها را آنالیز کند. از طرفی روزانه 16 درصد از پرس و جوهایی که در گوگل توسط کاربران جستجو می شود، کاملا جدید است. در واقع می توان گفت گوگل حتی اطلاعاتی در مورد این کوئری ها ندارد. زمانی که کوئری های جدید در گوگل جدید باشند، گوگل باید برای آنالیز کردن و جستجو در بین سایت های مختلف برای یافتن بهترین پاسخ سریع تر عمل کند. بنابراین محتواهای طولانی برای این الگوریتم که سرعت کمی دارد، مناسب نیست. به همین دلیل الگوریتم smith وارد کار شد. چون این الگوریتم قابلیت درک محتواهای طولانی تر را دارد.
به طور کلی، عملکرد الگوریتم های گوگل مبتنی بر یادگیری است. به این صورت که برای اجرا شدن و دیدن عملکرد مطلوب به یک data اولیه نیاز دارند. در واقع بدون داشتن دیتای اولیه هوش مصنوعی عمل نمی کند. الگوریتم های گوگل نیز ابتدا روی یک زبان خاص مانند زبان انگلیسی پیاده سازی می شوند. سپس طی آن حجم زیادی از data های اولیه به الگوریتم های گوگل داده می شود. بعنوان مثال، برای الگوریتم های اسمیت و برت نیز بازی های زبانی، استعاره ها و تغییرات کلمات در بازه های زمانی مشخص تعریف می گردد. عملکرد منحصر به فرد الگوریتم smith به گونه ای می باشد که به طور کامل آموزش دیده است. به گونه ای که به صورت کامل به کل پارادایم های زبانی مسلط می باشد. این الگوریتم می تواند مدل های زبانی و حتی مدل های تغییر یافته را تشخیص دهد. همچنین می تواند متناسب با آن ها کلماتی که در پاراگراف ها و متن های طولانی حذف شده اند را شناسایی کند.
گوگل همواره سعی دارد برای افزایش رضایت کاربران و حتی جذب کاربران جدید دقیق تر و هوشمندتر عمل کند. به همین دلیل همواره از الگوریتم های جدید رونمایی می کند. یکی از بهترین الگوریتم جامع گوگل که در راستای درک معنایی کوئری ها، طراحی و ایجاد شده، الگوریتم smith است. در این مقاله به طور کامل به معرفی عملکرد و دقت عمل این الگوریتم پرداخته شد. تمرکز اصلی این الگوریتم روی تولید محتوایی است که به صورت موثر فقط به کاربر محتوایی ارزشمند و با کیفیت و مفید ارائه کند. الگوریتم smith که ادامه دهنده راه برت است روی توسعه ی درک بهتر زبان طبیعی انسان تمرکز دارد. با توجه به این الگوریتم نتایج جستجوی صوتی کاربران نیز بهبود داده می شود. معمولا جستجوگران که از کلمات و جملات بلند استفاده می کنند، می توانند نتیجه مناسبی را در صفحه گوگل دریافت کنند. گوگل به خوبی این را درک کرده است که با توجه به هوشمند شدن عصر جدید باید روی درک بهتر زبان انسان نیز کار کند.
هرچند مقالاتی در سال ۲۰۲۰ منتشر شد مبنی بر اینکه قرار است روی موتورهای جستجوی گوگل تاثیر بگذارد، اما هنوز از سمت گوگل بیانیهای قطعی مبنیبر انتشار و اعمال آن مطرح نشده است. بههمین دلیل هم ما بهیقین نمیتوانیم بیان کنیم که این الگوریتم در حال حاضر روی خزندههای گوگل تاثیر گذاشتهاست یا خیر؟! اما هر چه که باشد به بهبود رضایت کاربری فوقالعاده اهمیت میدهد.
فلکه اول صادقیه
ستارخان پلاک ۵۷۵ ساختمان دانش
فلکه اول صادقیه
ستارخان پلاک ۵۷۵ ساختمان دانش