Portaltic.-Google mejora la comprensión de las peticiones de búsqueda para resultados más precisos

Publicado 25/10/2019 10:59:20CET
Google mejora la comprensión de las peticiones de búsqueda para resultados más p
Google mejora la comprensión de las peticiones de búsqueda para resultados más p - GOOGLE - Archivo

   MADRID, 25 Oct. (Portaltic/EP) -

   Google ha desarrollado una herramienta que mejora el entendimiento de las búsquedas que los usuarios hacen en el Buscardor a través de una tecnología que relaciona cda una de las palabras de una frase con el resto para entender el contexto con el fin de entener la forma en que se expresan las personas y ofrecer resultados de búsqueda más precisos y acertados.

   Google ha anunciado a través de un comunicado el lanzamiento de una técnica basada en una red neural para el procesamiento natural del lenguaje (NLP) denominada 'Representaciones de Codificador Bidireccional de Transformadores (BERT) que, gracias al aprendizaje automático, mejora la forma en que las búsquedas de Google entienden las peticiones que los usuarios hacen a través del Buscador.

   La herramienta fue presentada el año pasado y desde la empresa aseguran que ha sido el resultado "de la investigación de Google en 'transformadores'", una arquitectura de red neural para el entendimiento del lenguaje que nació en 2017. Basándose en este sistema, Google ha creado un modelo que "procesa las palabras en relación a todas las otras palabras en una frase, en lugar de una por una en orden", explican.

   De esta forma, el sistema permite que cada palabra esté relacionada con el contexto que le proporciona el resto de palabras que le acompañan dentro de una búsqueda lo que resulta "particularmente útil para el entendimiento de la intención tras las peticiones de búsqueda" que hacen los usuarios.

   Esto sobre todo afectará, de acuerdo con la compañía, a las peticiones "más conversacionales o a las búsquedas donde preposiciones como 'para' o 'a' importan mucho en el significado". Así, si ahora un usuario busca '2019 viajero brasileño a USA necesita una visa', el sistema entenderá que se trata de un usuario brasileño viajando a Estados Unidos y no al contrario, como sucedía anteriormente, lo que ofrecerá un resultado más preciso para su petición.

   Los modelos BERT se aplicarán tanto a los fragmentos como a la clasificación en las búsquedas de Google, es decir, al orden de prioridad por el que aparecen los resultados cuando se hace una búsqueda. De hecho, Google mejorará la comprensión de una de cada diez peticiones realizadas en el inglés de Estados Unidos en cuestiones de clasificación, una posibilidad que ofrecerán en más idiomas "con el tiempo".

   En el caso de los fragmentos, afirman que están haciendo uso de este modelo para mejorarlos en "dos docenas de países donde esta herramienta está disponible," y que ya observan "mejoras significativas" en coreano, hindi y portugués.

   Además, desde Google aseguran que para acompañar a la nueva herramienta, también era necesaria la creación de un nuevo 'hardware' para hacer esto posible. Es por ello por lo que BERT les ha permitido "por primera vez" usar las últimas unidades de procesamiento tensorial (TPU) Cloud para "ofrecer resultados de búsqueda y conseguir más información relevante rápidamente". Las TPU consisten en un circuito integrado acelerador de inteligencia artificial desarrollado por Google para el aprendizaje automático.