欢迎回到极客们的另一周。
过去几周有点平静，但我确实想出了一些真正值得一读的东西。
与往常一样，专利需要一些时间才能进入，但是您阅读的越多，就越容易获得。
所以，请花一些时间点击并给他们一个完整的阅读。
它只能让你成为一个更好的 SEO。
此外，我 2021 年的第一篇文章将是对 全部 我在 2020 年收集的与 Google 搜索相关的专利。请务必继续关注。
- 提起： 2020 年 4 月 26 日
- 获奖： 2020 年 11 月 10 日
抽象的
“本公开的示例方面针对采用机器学习的意见分类模型来对文档（例如，新闻文章、网页等）的部分（例如，句子、短语、段落等）进行分类的系统和方法。 ) 作为意见或非意见。 此外，在一些实施方式中，可以考虑将分类为意见的部分包括在信息显示中。 例如，可以根据重要性对文档部分进行排序，并根据它们的排序选择包含在信息显示中。 “
戴夫的笔记
与大多数专利一样，这项专利可以以多种方式进行调整和使用，似乎很多最初的动力都来自新闻（或潜在的博客）。
通过了解文档的主旨/观点，可以对其进行相应的排名。
如专利中所述，“文件中被归类为意见和/或被列为具有高度重要性的部分。” 还可以暗示，它通过显示高度排名的信息来进一步限制用户对新信息的曝光，这些信息强化了他们自己对主题（查询）的感知意见。
来自专利
“计算系统对文档中包含的内容（例如，文本内容）的理解是一个具有挑战性的问题。 即使在专业的新闻新闻领域，文章通常以高质量的语言和语法编写，计算系统目前也只能了解很少的新闻文章的实际内容。 此外，确定一篇给定文章与其他记者写作的其他相关新闻文章的比较是一项更具挑战性的任务。”
“本公开的示例方面针对采用机器学习的意见分类模型来对文档（例如，新闻文章、网页等）的部分（例如，句子、短语、段落等）进行分类的系统和方法。 ) 作为意见或非意见。 此外，在一些实施方式中，可以考虑将分类为意见的部分包括在信息显示中。 例如，可以根据重要性对文档部分进行排序，并根据它们的排序选择包含在信息显示中。 “
- 提起： 2019 年 3 月 27 日
- 获奖： 2020 年 12 月 1 日
戴夫的看法
当我挖掘这项专利（关于个性化）时，它（部分）讨论了 PageRank/Random Surfer 方法。 以及其中的局限性。
对于那些不太熟悉它的人来说，这是链接的核心元素，这显然是一个重要的领域。
他们寻求通过更个性化的方法和“个人资料排名”来适应这一点，以更好地定制现有的（PageRank 创建的）搜索结果……无论如何，有趣的东西。
来自专利
“实际上，像随机冲浪者这样的用户永远不会存在。 每个用户在向搜索引擎提交查询时都有自己的偏好。 引擎返回的搜索结果的质量必须通过其用户的满意度来评估。 当用户的偏好可以由查询本身很好地定义时，或者当用户的偏好与随机冲浪者对特定查询的偏好相似时，用户更有可能对搜索结果感到满意。 但是，如果用户的偏好受到搜索查询本身没有明确反映的一些个人因素的显着偏差，或者如果用户的偏好与随机用户的偏好有很大差异，那么来自同一搜索引擎的搜索结果可能不太有用对用户来说，如果不是无用的话。”
- 提起： 2019 年 5 月 23 日
- 获奖： 2020 年 12 月 15 日
抽象的
“从文件的内容，确定与文件内容相关的事实实体。 请求知识面板的内容。 知识面板是提供与事实实体相关的内容集合的用户界面元素。 接收知识面板的内容，以便与文档内容同时显示在用户设备上。”
戴夫的笔记
有趣的是，在知识面板方面，这个并没有很多我们不熟悉的新元素，但我实际上并没有看到很多关于它们的描述性专利。 所以，今天值得一提。
例如，如果您不完全了解实体是什么，他们会将其描述为：“实体可以包括但不限于人、地点、国家、地标、动物、历史事件、组织、企业、运动队、体育赛事、电影、歌曲、专辑、游戏、艺术品或任何其他适当的实体。”
来自专利
“然而，在开发要提交给搜索引擎的搜索查询时，用户通常需要在查询中提供文档的上下文信息。 例如，用户可能正在创作描述烟熏山脉中熊的文档。 用户需要制定的查询将需要表达这种信息需求。”
“在某些实现中，知识面板为实体提供信息摘要。 例如，歌手的知识面板可能包括歌手的姓名、歌手的图像、歌手的描述、关于歌手的一个或多个事实，以及识别歌手录制的歌曲和专辑的内容。”
“在某些实施中，知识面板可以提供更细粒度的信息。 例如，如果文档部分是关于歌手童年的，知识面板可以提供关于歌手就读的学校的信息，关于歌手长大的小镇的片段，以及歌手在那里长大的回忆。”
这就是本周的人们。 如果您有兴趣阅读特定的搜索领域，请随时与我联系。
我总是很乐意提供帮助。
下周见！
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