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Il nuovo aggiornamento Google BERT spiegato semplice

Google BERT è l’ultimo aggiornamento dell’algoritmo di ricerca di Google.

La definizione esatta di Google Bert è: “Bidirectional Encoder Representations from Transformers” ma senza stare troppo sui tecnicismi andiamo a vedere in modo semplice cosa cambierà.

L’obiettivo di questo aggiornamento è migliorare le capacità di comprensione della lingua da parte del motore di ricerca. Google Bert cercherà quindi di comprendere l’intento del ricercatore quando digita determinate parole chiave.

Non è una cosa da poco, si stima che avrà effetto sul 10% del totale delle ricerche, rendendo Bert uno dei più grandi aggiornamenti dell’algoritmo di Google.

 

Come funziona Google Bert?

Prendiamo degli esempi direttamente dalla pagina di Google.

Google Bert Query

Qui, l’intento dell’utente che sta facendo la ricerca è scoprire se un membro della famiglia di un paziente può ritirare una prescrizione per suo conto.

Ecco cosa ha restituito Google prima dell’integrazione di BERT:

Google senza Bert

 

Come puoi vedere, Google ha restituito un risultato di ricerca che potremmo dire insoddisfacente. Non è stato in grado di elaborare il significato della parola “qualcuno” nella query.

Infatti il primo risultato della ricerca si concentra su come ottenere una ricerca medica.

Ecco cosa ha restituito Google dopo l’integrazione di BERT :

Google dopo Bert

 

Questo risultato di ricerca risponde esattamente alla domanda posta. Google ha compreso il significato della parola “qualcuno” nel contesto corretto dopo aver elaborato l’intera ricerca.

Prima Google elaborava una parola alla volta e non assegnava un “peso” ai termini, BERT aiuta Google ad elaborare ogni singola parola di quelle ricercate e a comprendere il significato generale. Questo si traduce in risultati di ricerca molto più accurati.

In un altro esempio, le parole di ricerca sono “libro di matematica per adulti“, l’utente sta probabilmente cercando di acquistare libri di matematica per adulti:

Google Bert Ricerca

 

Prima di BERT, Google restituiva risultati suggerendo libri per i gradi 6-8 anni, risultati che potremmo definire sbagliati. Google ha fornito questa risposta perché nella descrizione del prodotto è contenuta la frase “giovane adulto“, ma nel nostro caso “giovane adulto” è del tutto irrilevante per ciò che l’utente voleva ricercare:

Google Bert Prima

 

Con l’implementazione di BERT, Google è in grado di discernere correttamente la differenza tra “giovane adulto” e “adulto” ed esclude i risultati con corrispondenze fuori contesto:

Google Bert dopo

Cos’è la Google PNL e Come Funziona?

La PNL è l’acronimo di Programmazione Neuro Linguistica, ed è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale. Nasce dalla fusione dell’apprendimento automatico e della linguistica.

Questo è la materia che si occupa di rende possibile la comunicazione tra computer e umani in un linguaggio dal suono naturale. 

La PNL è la tecnologia alla base di tali applicazioni linguistiche popolari come:

  • Google Traduttore
  • Microsoft Word
  • OK Google, Siri, Cortana e Alexa

La PNL è ciò che alimenta Google BERT e comprende cinque pilastri:

 

1) Analisi della sintassi

Google suddivide ogni ricerca in singole parole. Poi estrae informazioni linguistiche per ciascuna di esse.

Ad esempio, la ricerca “chi è il padre della scienza?” Viene suddivisa tramite l’analisi della sintassi in singole parti come:

Chi = pronome
È (presente singolare) = singolare
Il = determinativo
Padre (numero del sostantivo) = singolare
Della = preposizione
Science = sostantivo

 

2) Analisi del sentimento

Google analizza “sentimentalmente” le ricerche assegnando un punteggio emotivo alla parole chiave. Ecco un esempio di analisi del sentimento:

Ricerca Punteggio
Qualità iPhone11 0.6 (Positivo)
Il mio ragazzo non mi parla 0.7 (Negativo)
Scaricare video da youtube 0.0 (Neutrale)

Nota: i valori e gli esempi sopra riportati sono tutti fatti in modo casuale. Questo esempio è utile solo per farti comprendere il concetto di analisi dei sentimenti di Google. L’attuale algoritmo utilizzato da Google è diverso e riservato.

 

3) Analisi delle entità

In questo passaggio, Google raccoglie “entità” dalla ricerca e generalmente utilizza Wikipedia come database per trovare risconti su queste ricerche.

Ad esempio, nella ricerca: “Qual è l’età di Selena Gomez?“, Google rileva “Selena Gomez” come entità e restituisce una risposta diretta al ricercatore utilizzando i dati di Wikipedia:

Google Bert Selena Gomez

 

4) Analisi del sentimento delle entità

Google fa un ulteriore passo avanti e identifica il sentimento nel documento complessivo contenente le entità.

Durante l’elaborazione delle pagine Web, Google assegna un punteggio “sentimento” a ciascuna entità in base al modo in cui vengono utilizzate nel documento. Il punteggio è simile al punteggio eseguito durante il procedimento visto prima.

 

5) Classificazione del testo

Immagina il web come un ampio database di categorie e sottocategorie. Google cerca la sotto-categoria più vicina di pagine Web in base alle parole di ricerca immesse dall’utente.

Ad esempio, per una ricerca come “design di una farfalla”, Google potrebbe identificare diverse sottocategorie come “arte moderna”, “arte digitale”, “disegno artistico”, “illustrazione”, “architettura”, ecc., Poi andrà a scegliere la sotto-categoria che ritiene più vicina.

Utilizzando le stesse parole di Google:

“Una delle sfide più grandi nell’elaborazione del linguaggio naturale è la carenza di dati di formazione. Poiché la PNL è un campo diversificato con molte attività distinte, la maggior parte dei set di dati specifici per attività contengono solo alcune migliaia o alcune centinaia di migliaia di di datti formattati con un’elaborazione umana”.

Per risolvere il problema della carenza di dati formattati, Google ha fatto un ulteriore passo avanti e ha progettato il linguaggio naturale AutoML Google. Questo consente agli utenti di creare modelli di apprendimento automatico personalizzati.

Può sembrare complicato ma la sua utilità è incredibile. Questa la piattaforma ha consentito a Google Photo di riconoscere gli oggetti nelle foto, ed è utilizzata da molte grande imprese come Disney.

Il modello BERT di Google è un’estensione del linguaggio naturale AutoML di Google.

Nota: Google BERT comprende il testo di una pagina Web e presenta i migliori documenti al ricercatore. Non pensare a BERT come a un metodo per affinare le query di ricerca; piuttosto, è anche un modo per comprendere il testo contenuto nelle pagine web.

 

Cos’è la PNL di Google Bert?

Google BERT è nato come modello open source ed è un’estensione del linguaggio AutoML di Google, come spiegato sopra. BERT è il metodo che verrà utilizzato per ottimizzare la PNL negli anni a venire.

Come suggerisce Google:

“Abbiamo aperto una nuova tecnica per l’apprendimento autonomo del linguaggio: BERT. Con questa versione, chiunque nel mondo può addestrare il proprio sistema di risposta alle domande (o una varietà di altri modelli) all’avanguardia in circa 30 minuti su un singolo TPU Cloud o in poche ore utilizzando una singola GPU. ”

BERT rappresenta la nuova era della PNL ed è probabilmente il miglior algoritmo di linguistica applicata che sia stato creato finora.

Thang Luong, ricercatore presso Google , ha twittato questi dati prima del lancio di BERT:

 

Risultati bert

Secondo lo studio della Cornell University, il nuovo algoritmo di ricerca garantirebbe risultati migliori addirittura della performance umana nel comprendere la ricerca.

 

BERT aiuta Google nelle ricerche: “conversazionali”

L’aggiornamento Google BERT è finalizzato all’elaborazione di ricerche “conversazionali” e, come afferma il colosso dei motori di ricerca:

“In particolare per ricerche più lunghe e più conversazionali o ricerche in cui le preposizioni contano molto sul significato generale della frase, la ricerca sarà in grado di comprendere il contesto delle parole nella query. Puoi fare le ricercare utilizzando il tuo linguaggio naturale.”

Strategie linguistiche di questo tipo hanno dimostrato di migliorare molte attività di elaborazione del linguaggio naturale:

Bert schema

 

In questo schema a primo impatto molto difficile da capire, è evidenziato come BERT migliora la strategia di rappresentazione del linguaggio.

Utilizza un nuovo “modello di linguaggio mascherato” (MLM). Prova a mascherare casualmente alcune delle parole dalla frase guardando se il risultato cambia, poi prova a prevedere il vocabolario originale delle parole immaginando un contesto.

Ora, senza andare sui tecnicismi della linguistica applicata, il risultato è questo:

BERT è un potente aggiornamento di tutti gli algoritmi di PNL esistenti che Google attualmente utilizza per elaborare le ricerche al fine di presentare all’utente i migliori risultati possibili.

BERT esegue 11 attività differenti di PNL e migliora il punteggio di accuratezza di ciascuna di esse, ottenendo risultati di ricerca accurati come mai visti prima.

 

Il vero potere di Google BERT

Il nucleo del funzionamento di BERT risiede in un “Transformer“, una nuova architettura di rete per la comprensione del linguaggio. Supera tutti gli altri precedenti processi di modellizzazione del linguaggio e traduzione automatica.

Google può ora elaborare le parole in una ricerca utilizzando questi strumenti:

“I trasformatori sono modelli che elaborano le parole in relazione a tutte le altre parole in una frase, anziché una per una in ordine. Il modello BERT può quindi considerare per la prima volta l’intero contesto di una frase capendo meglio tutte le singole parole. Questo lo fa osservando le parole che precedono e seguono ogni elemento della frase, particolarmente utili per comprendere l’intento alla base della ricerca. “

Ora, senza andare sui tecnicismi della linguistica applicata, il risultato è questo:

  • “Domani andiamo a pesca?”
  • “Mangio una pesca”

Per un essere umano è facile capire che nelle due frasi, la parola “pesca” ha due significati diversi, ma com’è possibile?

Perché riusciamo a capire il contesto della frase. (Il campo semantico se siete studenti di scienze della comunicazione)

Questo per un computer è più difficile. BERT ha reso possibile questo giochino in maniera molto più semplice per il suo algoritmo.

 

BERT è un modo per comprendere le relazioni tra le frasi

Google BERT ha anche il compito di comprendere le relazioni tra le frasi.

Date due frasi: “A” e “B”, come capiamo se B è la frase successiva che segue A o solo una frase casuale?

Per esempio:

  • Frase A: L’uomo che è venuto in negozio ieri
  • Frase B: Ha comprato un litro di latte
  • Risultato: La frase è consecutiva

 

  • Frase A: L’uomo che è venuto in negozio ieri
  • Frase B: La lotta dei pinguini
  • Risultato: Non ci sono correlazioni

 

BERT aggiunge un ulteriore livello all’architettura di Google, è quindi in grado di identificare la relazione tra le frasi.

Ora è addestrato a pensare come un essere umano e comprende sia il significato che la relazione tra le parole in una frase o una combinazione di frasi.

Potresti dire: Ma io quando cerco su Google, non utilizzo più frasi…

Ma Bert sarà capace di ascoltare, è quindi fondamentale per tutti quegli strumenti di analisi vocale come l’assistente vocale.

 

Domande frequenti su Google BERT

Ecco alcune delle domande più frequenti su BERT.

 

Quando è uscito BERT?

BERT è stato lanciato il 24 ottobre 2019. Questo lancio è stato solo per ricerche in lingua inglese. Tuttavia, l’implementazione è ancora in corso per altre lingue come il coreano, l’hindi e il portoghese.

 

Che effetto avrà Google BERT sul mio sito Web?

Google ha applicato BERT sia al posizionamento che agli snippet in primo piano nella ricerca.

Ha un impatto su una ricerca su dieci negli Stati Uniti. Pertanto, se il tuo sito Web è in inglese e stai indirizzando ricerche in lingua inglese, BERT influenzerà sicuramente la presenza organica del tuo sito Web.

BERT influisce su ricerche lunghe e conversazionali in cui il contesto delle parole sono difficile da capire. Se stai acquisendo traffico organico sul tuo sito Web tramite questo tipo di ricerche (dette a coda lunga), devi seguire questo aggiornamento da più da vicino.

Eventuali modifiche al traffico da parole chiave a coda lunga potrebbero essere dovute all’algoritmo BERT.

Suppongo che tutti i siti Web abbiano una certa percentuale di traffico che viene acquisito tramite queste ricerche, quindi questo traffico potrebbe essere influenzato dall’aggiornamento BERT. Tuttavia, BERT non influirà sul posizionamento per parole chiave più brevi e più importanti.

 

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