算法的这一变化意味着什么？

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BERT 的双向性可以让你从两个方向阅读句子并关联所有内容，即获得必要的上下文来理解其含义。

变形金刚：这是一种神经网络，最初用于完善机器翻译。

就 BERT 而言，Transformers 将注意力集中在一些使上下文难以理解的单词上，例如链接或代词。

例如，通过这种方式，他们可以理解代词、直接甚至间接宾语的引用。

例如，“我姐姐的车坏了。 “我应该去接她”

在这种情况下，BERT 理解“她”指的是“我的妹妹”，因为 哥斯达黎加客户电子邮件列表 它专注于代词并寻找两个短语之间的关系。

双向性和 Transformer 这两个元素结合在一起，使 BERT 能够非常精确地理解句子的上下文、理解较长的短语，甚至将两个短语相互关联。


谷歌算法的这次更新使得搜索结果更加精确，尤其是长尾关键词。

此外，它对搜索意图的精确度、模糊搜索的理解和语音搜索的影响也很显着。

结果更精确：BERT 更好地理解用户搜索意图
Pandu Nayak 在“比以往更好地理解搜索”一文中详细介绍了这种搜索意图改进的明显例子 。