الگوریتم تطبیق عصبی ( Neural Matching ) چیست؟

الگوریتم تطبیق عصبی ( Neural Matching ) چیست؟
الگوریتم تطبیق عصبی ( Neural Matching ) گوگل چیست؟
تیم تولید محتوای وب داران در این مقاله قصد دارد شما را با الگوریتم تطبیق عصبی گوگل آشنا کند ، امیدوارم از این مقاله لذت ببرید.
تا انتهای مقاله ما را همراهی کنید و با گذاشتن نظرات خود ما را از میزان مفید بودن این مقاله آگاه کنید.
گوگل اعلام کرده که از الگوریتم تطبیق عصبی استفاده می کند تا مفاهیم را بهتر درک کند.
دنی سولیوان گفته است که برای 30 درصد جستجوهای سوالی یا جملات ، از الگوریتم تطبیق عصبی استفاده می شود.

الگوریتم تطبیق عصبی چه کاری را انجام می دهد؟

الگوریتم تطبیق عصبی چه کاری را انجام می دهد؟

گوگل اخیرا یک مقاله پژوهشی را منتشر کرده است که با موفقیت سوالات یا جملات سرچ شده را تنها با استفاده ازعبارت جستجو شده به صفحات وب سایت ها تطبیق می دهد.

در حالی که این الگوریتم ممکن است به طور کامل در حال استفاده نباشد یا شاید به عنوان بخشی از یک گروه از الگوریتم ها استفاده شود ، گوگل آن را به عنوان نمونه ای از این که چگونه یک الگوریتم تطبیق عصبی می تواند عمل کند ، نشان می دهد.

آیا Google از الگوریتم های منتشر شده استفاده می کند؟

گوگل همیشه از الگوریتم هایی که در پتنت ها و مقالات پژوهشی منتشر می شود استفاده نمی کند.

با این حال ، تعداد نامحدودی از الگوریتم های منتشر شده ، در واقع در الگوریتم های جستجوی گوگل استفاده می شود.

همچنین باید بیان شود که گوگل به طور کلی تایید نمی کند که آیا الگوریتم خاصی در حال استفاده است یا خیر.

بحث های تامل برانگیز گوگل در رابطه با الگوریتم هوش مصنوعی

بحث های تامل برانگیز گوگل در رابطه با الگوریتم هوش مصنوعی

گوگل قبلا به طور کلی در مورد الگوریتم هایی نظیر الگوریتم پاندا و الگوریتم پنگوئن بحث کرده است.

اما به نظر می رسد این بحث باعث شده که دنی سولیوان به عنوان یک سرنخ از الگوریتم تطبیق عصبی استفاده کند زیرا این الگوریتم توسط دنی سولیوان در حساب توییتریش این گونه بیان شده:

“نحوه جستجو افراد در رابطه سوال خود اغلب از طریق اطلاعاتی است که مردم و دوستانشان در مورد راه حل آن پرسش می گویند.”

همچنین بیان کرده اند که : الگوریتم تطبیق عصبی به مثابه هوش مصنوعی است که باعث می شود عبارات جستجو شده بیشتر به محتوای صفحات بالا آمده مربوط شود.

برای فهم بهتر این اظهارات آقای سولیوان به تصویر زیر دقت کنید.

فهم-بهتر

می بینید که نحوه جستجوی ما هم گاهی وقتی اطلاع دقیقی از موضوعی نداریم ، به همین صورتی است که آقای سولیوان اشاره کردند.

هوش مصنوعی ، یادگیری عمیق و رتبه بندی صفحات

هوش مصنوعی گوگل به تازگی لینکی به یک مقاله پژوهشی جدید به نام Deign Relevance Ranking داده که در آن میزان ارتباط کلمه یا جمله مورد جستجو با محتوای صفحات نمایش داده شده در گوگل ، منتشر شده بود.

اگر چه این تحقیق نسبتا جدید است ، اما آن را می توان به عنوان یک روش شبکه عصبی در جهت ارتباط معنایی بین عبارات جستجو شده در گوگل و محتوای صفحاتی که گوگل برای ما به نمایش می گذارد ، یک انقلاب بزرگ نامید.

این روش همچنین به عنوان Retroach Ad-hoc نیزشناخته می شود.

در حالی که به طور قطعی نمی توان گفت که این بخشی از چیزی است که گوگل آن را تطبیق عصبی  نامیده ، اما به نظر شباهت زیادی بین آنها وجود دارد.

خلاصه ایی از تحقیق

خلاصه ایی از تحقیق

این تحقیق بدین صورت شرح داده می شود:

“رتبه بندی طبق محتوای صفحات ، همچنین به عنوان ad hoc retrieval نیز شناخته می شود، وظیفه رتبه بندی صفحات تنها با استفاده از محتوا و متن هر صفحه ، انجام می پذیرد.”

در مقاله پژوهشی روشن شده است که این فرم رتبه بندی فقط به عبارت مورد جستجو و صفحه وب بستگی دارد.

همچنین در ادامه بیان می شود که :

در بیانیه فوق گفته شده است که رتبه بندی مربوط به وب سایت ها متفاوت از سایر فناوری های جستجو ، (سیستم های بازیابی اطلاعات) است که بر ساختار شبکه متکی هستند و بر پیج رنک لینک های وارد شده ، بستگی دارند.

در این تحقیق واضح است که این نوع از رتبه بندی مربوط به صفحات ، یک روش نسبتا جدید برای رتبه بندی صفحات وب است و بر روی لینک های ارائه شده متکی نیست.

آیا سیستم رتبه بندی گوگل از لینک ها استفاده نمی کند؟

الگوریتم جدیدی که در وبلاگ هوش مصنوعی منتشر شد ، به طور مستقیم از عوامل رتبه بندی سنتی استفاده نمی کند.

با این حال، در اولویت بندی ابتدا ازعوامل سنتی استفاده می شود ، سپس بخش Ad-hoc retrieval استفاده می شود.

این مقاله پژوهشی بیان می کند که رتبه بندی صفحات وب که قبلا رتبه بندی شده اند ، مجددا رتبه بندی می شوند.

این به این معنی است که هر کدام از صفحاتی که قبلا رتبه بندی شده اند باید از بین برود تا بتوان دوباره رتبه بندی را انجام داد.

با این حال ، فاکتور های رتبه بندی سنتی تعیین نمی کند که چه صفحاتی در ده لینک اول رتبه بندی شود.

بنابراین می توان گفت که فاکتور های رتبه بندی سنتی به نوعی به بازرسی اولیه می پردازند ، فاکتورهای رتبه بندی اسپم را حذف می کند و صفحات مرتبط را جمع آوری می کند.

آنچه این الگوریتم جدید انجام می دهد این است که صفحات وب را با توجه به مجموعه ای از معیارهای مختلف برای مطابقت با آنچه دنی سولیوان ، “سوپر مترادف” نامیده است هماهنگ می کند.

الگوریتم در واقع چه کاری انجام می دهد؟

هدف الگوریتم مطابقت و ارتباط صحیح یک عبارت جستجو شده با محتوای یک صفحه وب است ، تنها با استفاده از جستجوی عبارت و محتوای صفحه وب سایت ها.

صفحات وب که توسط این نوع الگوریتم رتبه بندی می شوند ، دیگر به واسطه بک لینک ها یا کلمات کلیدی به سمت بالا نمی روند.

محتوا مهم تراز هر بازه زمانی دیگر می شود

محتوا مهم تراز هر بازه زمانی دیگر می شود

آیا این به معنی این است که تولید کنندگان محتوا باید از کلمات مترادف بیشتری در متن خود استفاده کنند؟

اضافه کردن مترادف همیشه هم کار ساز نیست ، زیرا اگر زیاد از حد از کلمات مترادف استفاده شود گوگل آن را نشانه ایی از اسپم در نظر می گیرد.

پس با توجه به توضیحات قبل موضوعی که واضح است ، این است که گوگل به دلیل وجود مترادف های زیاد در محتوا ، رتبه بندی بهتری به آن صفحات نخواهد داد.

هدف از به کار بردن کلمات مترادف درک بهتر کلمه مترادف فقط برای فهمیدن و تشخیص زمینه تولیدی محتوا و معنای یک صفحه توسط گوگل است.

اما از نظر کارشناسان سئو وب داران ، برقراری ارتباط واضح و پیوسته بین مفاهیم ، مهم تر از اسپم کردن یک صفحه با کلمات کلیدی و مترادف بیش از حد است.

آنچه گوگل رسما اعلام کرده است این است که قادر به درک مفاهیم است.

بنابراین به طریقی این موضوع عنوان می کند که فهم گوگل صرفا فراتر از استفاده از کلمات و مضامین مترادف است.

در واقع این موضوع درک بالاتری از گوگل را نشان می دهد ، در رابطه با ارتباط یک صفحه وب با مشکل یا سوالی را که در کادر جستجوی گوگل مطرح می کنید.

بر اساس اعلام رسمی گوگل:

بر اساس اعلام رسمی گوگل

“… ما اکنون به نقطه ای رسیده ایم که شبکه های عصبی می توانند به ما کمک کنند یک جهش بزرگ و رو به جلو داشته باشیم ، تا از درک کلمات برای درک مفاهیم استفاده کنیم.

مفاهیم عصبی ، یک رویکرد توسعه یافته در زمینه شبکه های عصبی هستند که ما را قادر می سازد تا کلمات درهم را به بازنویسی از مفاهیم پایه تبدیل کنیم و سپس مفاهیم عبارات در کادر جستجوی گوگل را با محتوای در صفحات وب سایت ها مطابقت دهیم.

ما این روش را با تطابق عصبی نام می بریم. ”

آیا این تطبیق عصبی است؟

ممکن است عناصر الگوریتم تطبیق عصبی را با عناصر الگوریتم های دیگر ترکیب کنیم.

این که آیا گوگل از این الگوریتم دقیق استفاده می کند ، اهمیت کمتری نسبت به درک این موضوع دارد که رتبه بندی صفحات ، به ارتباط عبارت جستجو شده و محتوای صفحه های وب نمایش داده شده ارتباط مستقیم دارد.

درک این امر به محتوا نویسان کمک می کند تا از چرخاندن چرخ های خود با استراتژی های نامناسب مانند اضافه کردن مترادف های زیاد اجتناب کنند.

این نوع جدید رتبه بندی هوش مصنوعی نشان می دهد که چگونه می توان نتایج جستجو را نمایش داد ، به طوری که صفحات بالا آمده از نتیجه جستجو ، مستقیما توسط عوامل رتبه بندی سنتی مانند لینک ها یا کلمات کلیدی بالا نیایند.

و این نیاز به توجه بیشتر به چیزهایی مانند قصد کاربر از جستجوی آن کلمه و یا درک این که چگونه محتوای یک صفحه به یک کاربر کمک می کند ، دارد.

جمع بندی

جمع بندی

اکنون که متوجه مفهوم هوش مصنوعی گوگل و نحوه کار الگوریتم تطبیق عصبی شدید لازم است به نکاتی از قبیل حذف بیش از حد کلمات مترادف ( توجه کنید که این به معنای حذف تمامی کلمات مترادف نیست ) و همچنین ایجاد محتوای با کمیت و با کیفیت توجه کنید.

در این صورت دو عدد از فاکتورهای با اهمیت گوگل را انجام داده اید و قطعا رتبه سایت تان در مقایسه با قبل تغییر چشمگیری خواهد کرد.

زیرا همان گونه که متوجه شدید گوگل هر روز با هوش تر از روز قبل می شود و همچنین هدف از معرفی تمامی الگوریتم های گوگل ، رضایت هرچه بیشتر کاربران است.

تیم طراحی سایت و سئو وب داران همیشه کنار شماست و آماده ارائه خدمات در جهت طراحی وب سایت ، سئو سایت ، و سایر خدمات مربوط به وب سایت شما عزیزان است.

شما می توانید برای اطلاع از تعرفه های مربوط به طراحی سایت و یا سئو سایت به صفحات ” تعرفه سئو سایت “و ” قیمت طراحی سایت ” وب سایت ما مراجعه کنید و از طریق پر کردن فرم و یا تماس با شماره های گذاشته شده از قیمت ها اطلاع پیدا کنید.

امیدوارم این مقاله برای شما مفید بوده باشد.

5/5 ( 2 نظر )

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *