Las patentes otorgadas recientemente por Google abordan temas interesantes como paneles de conocimiento, aprendizaje automático y más Lea sobre ellos aquí.
Bienvenido de nuevo a otra semana para los geeks.
Las últimas semanas fueron un poco tranquilas, pero se me ocurrieron algunas que realmente vale la pena leer.
Como siempre, las patentes toman algún tiempo para entrar, pero cuanto más lea, más fácil se vuelve.
Por lo tanto, tómese un tiempo para hacer clic y darles una lectura completa.
Solo puede hacerte un mejor SEO.
Además, mi primera publicación de 2021 será un resumen de todas las patentes relacionadas con la búsqueda de Google que recopilé durante el año 2020. Asegúrese de estar atento a eso.
Aprendizaje automático para identificar opiniones en documentos
- Archivado: 26 de abril de 2020
- Concedido: 10 de noviembre de 2020
Resumen
“Example aspects of the present disclosure are directed to systems and methods that employ a machine-learned opinion classification model to classify portions (e.g., sentences, phrases, paragraphs, etc.) of documents (e.g., news articles, web pages, etc.) as being opinions or not opinions. Further, in some implementations, portions classified as opinions can be considered for inclusion in an informational display. For example, document portions can be ranked according to importance and selected for inclusion in an informational display based on their ranking. “
“Los aspectos de ejemplo de la presente divulgación están dirigidos a sistemas y métodos que emplean un modelo de clasificación de opinión aprendido por máquina para clasificar partes (por ejemplo, oraciones, frases, párrafos, etc.) de documentos (por ejemplo, artículos de noticias, páginas web, etc. Además, en algunas implementaciones, las partes clasificadas como opiniones se pueden considerar para su inclusión en una pantalla informativa. Por ejemplo, las partes del documento pueden clasificarse según su importancia y seleccionarse para su inclusión en una pantalla informativa en función de su clasificación.
Notas de Dave
Esta, como la mayoría de las patentes, se puede adaptar y usar de varias maneras, parece que gran parte del ímpetu original se dirige a las noticias (o potencialmente a los blogs).
Al comprender el tenor/la opinión de un documento, se puede clasificar en consecuencia.
Como se indica en la patente, “una porción del documento que ha sido clasificada como opinión y/o clasificada como de alta importancia”.
de la patente
“Understanding of content (e.g., textual content) contained in a document by a computing system is a challenging problem. Even in the professional news journalism space, where articles are typically written in high quality language and syntax, computing systems are currently able to understand only very little about the actual content of news articles. Furthermore, determining how a given article compares to other, related news articles written by other journalists is an even more challenging task.”
“Example aspects of the present disclosure are directed to systems and methods that employ a machine-learned opinion classification model to classify portions (e.g., sentences, phrases, paragraphs, etc.) of documents (e.g., news articles, web pages, etc.) as being opinions or not opinions. Further, in some implementations, portions classified as opinions can be considered for inclusion in an informational display. For example, document portions can be ranked according to importance and selected for inclusion in an informational display based on their ranking. “
“La comprensión del contenido (p. ej., contenido textual) de un documento por parte de un sistema informático es un problema desafiante. Incluso en el espacio del periodismo de noticias profesional, donde los artículos generalmente se escriben en lenguaje y sintaxis de alta calidad, los sistemas informáticos actualmente solo pueden comprender muy poco sobre el contenido real de los artículos de noticias. Además, determinar cómo un artículo determinado se compara con otros artículos de noticias relacionados escritos por otros periodistas es una tarea aún más desafiante”.
“Los aspectos de ejemplo de la presente divulgación están dirigidos a sistemas y métodos que emplean un modelo de clasificación de opinión aprendido por máquina para clasificar partes (por ejemplo, oraciones, frases, párrafos, etc.) de documentos (por ejemplo, artículos de noticias, páginas web, etc. Además, en algunas implementaciones, las partes clasificadas como opiniones se pueden considerar para su inclusión en una pantalla informativa. Por ejemplo, las partes del documento pueden clasificarse según su importancia y seleccionarse para su inclusión en una pantalla informativa en función de su clasificación.
Personalización de los resultados de la búsqueda web utilizando perfiles de usuario basados en términos, categorías y enlaces
- Archivado: 27 de marzo de 2019
- Concedido: 1 de diciembre de 2020
Toma de Dave
Mientras investigaba, esta patente (sobre personalización) analiza (en parte) el enfoque de PageRank/Random Surfer Y las limitaciones en el mismo.
Para aquellos que no están tan familiarizados con él, ese es el elemento central de los enlaces, que es un área obviamente importante.
Buscan adaptar esto mediante un enfoque más personalizado y una «clasificación de perfil» para adaptar mejor los resultados de búsqueda existentes (creados por PageRank)… De todos modos, cosas interesantes.
de la patente
“In reality, a user like the random surfer never exists. Every user has his own preferences when he submits a query to a search engine. The quality of the search results returned by the engine has to be evaluated by its users’ satisfaction. When a user’s preferences can be well defined by the query itself, or when the user’s preference is similar to the random surfer’s preference with respect to a specific query, the user is more likely to be satisfied with the search results. However, if the user’s preference is significantly biased by some personal factors that are not clearly reflected in a search query itself, or if the user’s preference is quite different from the random user’s preference, the search results from the same search engine may be less useful to the user, if not useless.”
“En realidad, un usuario como el navegante aleatorio nunca existe Cada usuario tiene sus propias preferencias cuando envía una consulta a un motor de búsqueda. La calidad de los resultados de búsqueda devueltos por el motor tiene que ser evaluada por la satisfacción de sus usuarios Cuando las preferencias de un usuario pueden estar bien definidas por la consulta en sí, o cuando la preferencia del usuario es similar a la preferencia del navegante aleatorio con respecto a una consulta específica, es más probable que el usuario esté satisfecho con los resultados de la búsqueda. Sin embargo, si la preferencia del usuario está significativamente sesgada por algunos factores personales que no se reflejan claramente en una consulta de búsqueda en sí, o si la preferencia del usuario es bastante diferente de la preferencia del usuario aleatorio, los resultados de búsqueda del mismo motor de búsqueda pueden ser menos útiles.
Paneles de conocimientos contextualmente relevantes en un entorno de aplicación
- Archivado: 23 de mayo de 2019
- Concedido: 15 de diciembre de 2020
Resumen
“From the content of a document, a factual entity that relates to the content of the document is determined. Content for a knowledge panel is requested. A knowledge panel is a user interface element that provides a collection of content related to the factual entity. The contents of the knowledge panel is received for contemporaneous display on the user device with the content of the document.”
“A partir del contenido de un documento, se determina una entidad fáctica que se relaciona con el contenido del documento. Se solicita contenido para un panel de conocimiento Un panel de conocimiento es un elemento de la interfaz de usuario que proporciona una colección de contenido relacionado con la entidad fáctica. El contenido del panel de conocimiento se recibe para su visualización simultánea en el dispositivo del usuario con el contenido del documento”.
Notas de Dave
Curiosamente, este realmente no tiene un montón de elementos nuevos con los que no estaríamos familiarizados cuando se trata de paneles de conocimiento, pero en realidad no he visto un montón de patentes descriptivas sobre ellos. Por lo tanto, vale la pena incluirlo aquí hoy.
Por ejemplo, si no está completamente familiarizado con lo que es una entidad, sí la describen como: «Las entidades pueden incluir, entre otras, una persona, un lugar, un país, un hito, un animal, un evento histórico, una organización, un negocio».
de la patente
“However, when developing search queries to submit to the search engine, the user often needs to provide contextual information of the document in the query. For example, a user may be authoring a document to describe bears in the Smokey Mountains. The query the user will need to formulate will need to express this informational need.”
“In some implementations, a knowledge panel provides a summary of information for the entity. For example, a knowledge panel for a singer may include the name of the singer, an image of the singer, a description of the singer, one or more facts about the singer, and content that identifies songs and albums recorded by the singer.”
“In some implementations, a knowledge panel can provide more granular information. For example, if a document section is about the singer’s childhood, the knowledge panel can provide information regarding the school the singer attended, a snippet about the town the singer grew up in, and the singer’s recollections of growing up there.”
“Sin embargo, al desarrollar consultas de búsqueda para enviar al motor de búsqueda, el usuario a menudo necesita proporcionar información contextual del documento en la consulta. Por ejemplo, un usuario puede estar creando un documento para describir osos en las Montañas Humeantes. La consulta que el usuario deberá formular deberá expresar esta necesidad de información”.
“En algunas implementaciones, un panel de conocimiento proporciona un resumen de información para la entidad Por ejemplo, un panel de conocimiento para un cantante puede incluir el nombre del cantante, una imagen del cantante, una descripción del cantante, uno o más datos sobre el cantante y contenido que identifique canciones y álbumes grabados por el cantante”.
“En algunas implementaciones, un panel de conocimiento puede proporcionar información más granular Por ejemplo, si la sección de un documento trata sobre la infancia del cantante, el panel de conocimiento puede proporcionar información sobre la escuela a la que asistió el cantante, un fragmento sobre la ciudad en la que creció el cantante y los recuerdos del cantante sobre su infancia allí”.
Eso es todo por esta semana amigos Si hay un área específica de búsqueda que le interesaría leer, no dude en ponerse en contacto conmigo.
Siempre estoy feliz de ayudar.
¡Te veo la proxima semana!
Más recursos:
Leer el articulo original en Search Engine Journal.
