谷歌正在透露其 DeepRank 算法的新细节，该算法通过像人类一样理解语言来显示更相关的搜索结果。
DeepRank 在 Google 的一个全新视频中详细讨论了搜索的工作原理。
在搜索的其他方面，谷歌的视频介绍了每个算法更新所经历的开发、测试和批准过程。
DeepRank 于 2019 年作为 BERT 推出，以 BERT 使用的深度学习方法和搜索的排名方面而得名。
将 DeepRank 视为 BERT 与 Google 搜索的集成。 虽然它不像听起来那么简单。
以下是 Google 新视频中显示的内容的回顾。
DeepRank/BERT
DeepRank 建立在 Google 现有的机器学习和自然语言处理能力之上。
例如，自然语言处理允许搜索者输入实际问题，就像他们在短信中询问朋友一样。
20 年来，谷歌一直致力于自然语言处理，首先是拼写更正和理解同义词。
谷歌的机器学习能力已经发展了 10 年。
BERT 进一步增强了搜索算法对自然语言查询的理解。
在过去的二十年里，搜索排名已经取得了长足的进步，但在 BERT 算法之前，它无法像人类那样理解语言的微妙之处。
DeepRank 是谷歌搜索第一次有一个信号来理解人类术语之间的关系。
最终，它旨在让搜索使用起来更加直观，并让人感觉 Google 了解其用户。
DeepRank 的开发和测试
DeepRank 发现了人类自然而然但难以编程的语言的微妙之处。
谷歌的搜索算法过去常常忽略停用词并将它们排除在查询之外。
随着时间的推移，谷歌了解到这些词在传达人们真正想说的话方面起着重要作用。
使用 DeepRank，人们可以以自然的方式对搜索查询进行短语化，而不会遇到机器无法获得细微之处的问题。
在谷歌的视频中显示了一个查询示例： “煮鱼时，你应该把烤箱预热到什么温度？”
如果没有 DeepRank，Google 的算法会显示一些有用的信息，但它们也会感到困惑。
请参阅下面的屏幕截图，Google 的旧搜索算法如何返回有关 cookie 的页面以查询有关鱼的信息。
当 DeepRank 在查询上进行测试时，它了解该页面是关于 cookie 的，而不是鱼，并且不会显示结果。
这是 DeepRank 团队特别引以为豪的示例，其中涉及查询 “你能为某人药房买药吗？”
左边是理解并回答特定查询的结果（感谢 DeepRank），右边是关于获得处方的更一般的结果。
谷歌表示，DeepRank 听起来可能是一个简单的解决方案，但让 BERT 与搜索很好地配合并不容易。
DeepRank 经历了数月的测试，您可以在 Google 的视频中直接看到其中的一些内容。
很少有 Google 搜索工程师仔细分析单个查询以确定 DeepRank 是帮助还是损害搜索结果的幕后花絮。
对搜索的任何更改都会受到严格审查，无论其大小。
然而，谷歌的工程师在这个项目上的工作时间是有限的。
DeepRank，即使是在测试中，也需要大量的计算能力。 如果从事 DeepRank 的团队在测试方面没有取得足够的进展，计算资源就会被分配给另一个项目。
该视频包含更多关于 DeepRank 进展的会议幕后花絮，该会议将向 Google 的启动委员会介绍了 DeepRank 的进展。
如果您曾经想查看 Google 搜索工程师为更新和更改获得批准所经历的过程，那么这可能是我们迄今为止看到的最好的外观。
谷歌委员会 得到正式认可的 DeepRank 最终推出，谷歌工程师的兴奋之情溢于言表。
请参阅下面的完整视频。 关于自然语言处理和 DeepRank 的部分从大约 42 分钟开始。
