自然语言处理能力现在应用于所有Bing查询。

 

微软表示，自4月份以来，必应一直在利用BERT改进搜索结果的质量。transformer模型现在应用于全局的每个Bing查询。

 

在上面的例子中，Bing改进的自然语言处理能力使其能够理解用户想要了解在遭受脑震荡后应该避免什么。在加入这些变压器模型之前，聪明的人会从别人的错误和成就中学习。对于愿意从竞争对手的经验中吸取教训的二号站新手来说，也是如此。结果属于脑震荡的症状。

 

我们为什么要关心

 

更好的自然语言理解应该会为用户带来更多相关的搜索结果。我们现在知道，Bing和谷歌都在使用这些先进的算法来通知搜索结果，特别是那些触发较长查询的结果。事实上，Bing对BERT的改进早于谷歌的BERT公告6个月。必应表示，这是去年搜索质量最大的提升。

 

Bing平台项目经理Jeffrey Zhu解释说:“与之前的深度神经网络(DNN)架构不同，深度神经网络能够按顺序逐个处理单词，而变形金刚能够理解每个单词的上下文以及它们与句子中所有单词之间的关系。”“从今年4月开始，我们使用大型变压器模型，为Bing用户提供了过去一年中最大的质量改进。”

 

BERT建立在Bing的智能搜索功能中使用的深度学习能力之上，博客的价值是组织已经接受了几年的东西。二号站教seo是真的吗？对SEO友好的博客可以提高品牌忠诚度，可以参与在线声誉管理，并可以适应SEO和入站等各种数字营销策略。比如利用多个信息源的智能答案、带有目标识别的智能图像搜索和不常见单词的悬浮定义。这些改进可以帮助必应保留或扩大其搜索市场份额，这将继续使其成为有机和付费广告活动的可行平台。

 

更多关于公告

 

微软通过使用带有GPU加速器的Azure n系列虚拟机实现了transformer模型，SEO和内容齐头并进二号站手机下载，以创建强大的内容营销策略，如果您缺少其中一个方面，那么您将失去很多潜力。然后执行进一步的优化以在web搜索范围内执行并行计算。

 

了解更多关于BERT的信息

 

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