• 语义搜索引擎优化算法

谷歌的 BERT(来自变压器的双向编码器表示法)

  • Felix Rose-Collins
  • 2 min read

介绍

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是谷歌开发的一种深度学习模型,它能更有效地理解搜索查询和文本数据中的上下文,从而增强自然语言处理(NLP)能力。

BERT 如何工作

BERT 采用基于转换器的架构,旨在根据上下文理解单词的含义。与以顺序方式处理单词的传统 NLP 模型不同,BERT 采用双向语境处理来捕捉句子的全部含义。

1.双向语境理解

  • 与以往从左到右从右到左处理文本的型号不同,BERT 可同时读取两个方向的文本。
  • 这提高了模型把握句子中单词关系的能力。

2.屏蔽语言模型(MLM)预训练

  • BERT 的训练方法是随机屏蔽句子中的单词,然后根据周围的上下文进行预测。
  • 例如"____在叫"。→ BERT 预测为 "狗"。

3.下一句预测 (NSP)

  • BERT 通过预测两个句子在逻辑上是否相互关联来学习句子关系。
  • 举例说明:
    • 句子 A:"我喜欢搜索引擎优化"。
    • 句子 B:"它有助于提高网站排名"。(BERT 预测逻辑关系)。

BERT 的应用

✅ 谷歌搜索算法

  • 为谷歌搜索排名更新提供动力,以便更好地理解自然语言查询。

✅ 聊天机器人和虚拟助理

  • 通过提高句子理解能力,加强人工智能驱动的客户支持。

情绪分析

  • 检测用户生成的内容和评论中的情感和观点。

✅ 文本摘要和问题解答

  • 帮助人工智能生成简明摘要,为用户查询提供更准确的答案。

使用 BERT 的优势

  • 通过更好地理解搜索意图,提高搜索相关性
  • 在 NLP 应用中实现卓越的情境感知
  • 多语言功能,支持 100多种语言

优化 BERT 的最佳做法

✅ 撰写自然、对话式的内容

  • 注重方便用户的答疑形式。

✅ 针对语义搜索引擎优化进行优化

  • 围绕搜索意图编排内容,而不是填充关键词。

✅ 使用模式标记

  • 为搜索引擎提供结构化数据,提高内容理解能力。

应避免的常见错误

❌ 在内容中加入过多关键词

  • BERT 优先考虑上下文而非关键词频率。

❌ 忽略基于问题的查询

  • 根据 BERT 的理解,优化长尾会话查询。

实施 BERT 的工具和框架

  • 拥抱脸部变换器:用于 NLP 应用的预训练 BERT 模型。
  • 谷歌云 NLP API:使用 BERT 模型进行人工智能驱动的文本分析。
  • TensorFlow 和 PyTorch:用于微调基于 BERT 的模型的库。

结论:BERT 对 NLP 和搜索引擎优化的影响

BERT 使人工智能能够更自然地解释上下文,改善搜索引擎排名、聊天机器人和情感分析,从而彻底改变了 NLP。针对 BERT 优化内容可确保更好的用户参与度和搜索可见性。

Felix Rose-Collins

Felix Rose-Collins

Ranktracker's CEO/CMO & Co-founder

Felix Rose-Collins is the Co-founder and CEO/CMO of Ranktracker. With over 15 years of SEO experience, he has single-handedly scaled the Ranktracker site to over 500,000 monthly visits, with 390,000 of these stemming from organic searches each month.

开始使用Ranktracker...免费的!

找出阻碍你的网站排名的原因。

创建一个免费账户

或使用您的证书登录

Different views of Ranktracker app