En común Google y un niño? Ambos necesitan aprender a escuchar

En la Sexta Conferencia Internacional de Representaciones de Aprendizaje, Jannis Bulian y Neil Houlsby, investigadores de Google AI, presentaron un documento que arroja luz sobre los nuevos métodos que están probando para mejorar los resultados de búsqueda.

Si bien la publicación de un documento ciertamente no significa que los métodos se estén utilizando, o incluso lo serán, es probable que aumente las probabilidades cuando los resultados sean muy exitosos. Y cuando esos métodos también se combinan con otras acciones que está tomando Google, uno puede estar casi seguro.

Creo que esto está sucediendo, y los cambios son importantes para los especialistas en optimización de motores de búsqueda (SEO) y creadores de contenido.

Entonces, ¿Qué está pasando?

Comencemos con los conceptos básicos y veamos tópicamente lo que se está discutiendo.

Se dice que una imagen vale más que mil palabras, así que comencemos con la imagen principal del periódico.

Esta imagen definitivamente no vale más que mil palabras. De hecho, sin las palabras, probablemente estás bastante perdido. Probablemente estés visualizando un sistema de búsqueda para que se parezca más a:

En la forma más básica, un sistema de búsqueda es:

Un usuario hace una pregunta.

El algoritmo de búsqueda interpreta la pregunta.El / los algoritmo (s) se aplican a los datos indexados y brindan una respuesta.Lo que vemos en la primera imagen, que ilustra los métodos discutidos en el documento, es muy diferente.

En la etapa intermedia, vemos dos partes: el Reformulate y el Agregado. Básicamente, lo que está sucediendo en este nuevo proceso es:

El usuario hace una pregunta a la parte Reformular del agente activo de preguntas y respuestas (AQA).La etapa Reformular toma esta pregunta y, usando varios métodos discutidos a continuación, crea una serie de preguntas nuevas.Cada una de estas preguntas se envía al Entorno (podemos pensar libremente en esto como el algoritmo central como se lo pensaría hoy) para obtener una respuesta.Se proporciona una respuesta para cada consulta generada de vuelta al AQA en la etapa Agregar.Se selecciona y brinda una respuesta ganadora al usuario.Parece bastante sencillo, ¿verdad? La única diferencia real aquí es la generación de preguntas múltiples y un sistema que determina cuál es el mejor, y luego proporciona eso al usuario.

Diablos, uno podría argumentar que esto es lo que sucede ya con

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