FENYKC БУДУЩЕЕ СЕГОДНЯ

Усть-Каменогорск

Идею серии статей в рамках передачи информации - Дайджест, я подсмотрел на страницах журнала "Мир Фантастики" mirf.ru когда у меня ещё не было свободного и безлимитного доступа в Сет, а сам журнал, я покупал в киосках бывшей СоюзПечати, в 2003 году.

Реализовать эту идею, удалось лишь сегодня. ИТАК:

«Яндекс» «ловит» ответы нейронными сетями

нейронные сети,яндекс,палех

Февраль 2017

Яндекс» запустил новый поисковый алгоритм «Палех», в основе которого лежат нейронные сети. Благодаря «Палеху», «Яндекс» стал лучше подбирать ответы на редкие и уникальные поисковые запросы. Такие запросы редко повторяются, но в совокупности их очень много - около 100 млн в день. При подборе ответов на запросы поисковые системы используют ключевые слова. Если слова из запроса есть на веб-странице, то она, вероятно, будет интересна пользователю. Но только на слова опираться нельзя: один и тот же смысл можно выразить совершенно по-разному. Тогда на помощь приходят дополнительные данные, например обезличенная статистика: на какие страницы перешли пользователи, задавшие такой же запрос. В случае с уникальными запросами статистики мало или нет вовсе - а значит, поиску труднее понять, какие страницы хорошо отвечают на запрос, а какие нет. Поисковая модель на нейронных сетях, которую использует «Палех», умеет устанавливать смысловые соответствия между поисковым запросом и заголовками веб-страниц. С её помощью можно выявить, что в запросе и на странице говорится об одном и том же, даже если у них нет общих ключевых слов. Так, поиск поймёт, что в запросе «Фильм про человека, который выращивал картошку на другой планете», речь идёт о «Марсианине», хотя релевантные страницы могут и не содержать слов «картошка» или «планета». Искусственные нейронные сети - один из методов машинного обучения. Он показывает отличные результаты в анализе естественной информации: изображений, звука, текста. В «Яндексе» нейронные сети задействованы в поиске по картинкам и в смежных задачах - например модерации рекламных объявлений и фильтрации взрослого контента. На их основе также построены модели, отвечающие за распознавание речи.


ВВЕРХ

Auto Web Pinger

СОЗДАНО ©Zinorov 2003-2018 Fenykc.comсайт феникс

Besucherzahler
счетчик посещений