الگوریتم برت (BERT) چیست و چگونه مفهوم کلمات را درک می‌کند؟

الگوریتم برت (BERT) یک پیشرفت بزرگ در حوزه پردازش زبان طبیعی (NLP) است که توسط گوگل توسعه یافته است. این الگوریتم به موتور جستجوی گوگل این امکان را می‌دهد تا جستجوهای پیچیده و ظریف کاربران را بهتر درک کند و نتایج دقیق‌تری را ارائه دهد.

به زبان ساده‌تر، برت به گوگل کمک می‌کند تا زبان انسان را مانند یک انسان درک کند. قبل از برت، موتورهای جستجو اغلب کلمات کلیدی را به صورت جداگانه بررسی می‌کردند. اما برت به کل جمله یا عبارت نگاه می‌کند و روابط بین کلمات را در نظر می‌گیرد. این به معنای آن است که برت می‌تواند منظور واقعی شما را از جستجو بهتر بفهمد، حتی اگر از عبارات پیچیده یا اصطلاحات خاص استفاده کرده باشید.

قبل از اینکه بیشتر با برت آشنا شویم باید با ۲ مفهوم “شبکه عصبی” و “NLP” آشنا شویم.

شبکه عصبی چیست؟

شبکه عصبی یک مدل محاسباتی است که از ساختار و عملکرد مغز انسان الهام گرفته شده است. این مدل به کامپیوترها اجازه می‌دهد تا به شیوه‌ای مشابه مغز انسان، اطلاعات را یاد بگیرند، پردازش کنند و تصمیم‌گیری کنند.

شبکه عصبی از واحدهای کوچکی به نام نورون‌های مصنوعی تشکیل شده است. این نورون‌ها به هم متصل هستند و سیگنال‌ها را بین خود رد و بدل می‌کنند. این ساختار شباهت زیادی به شبکه‌های عصبی در مغز انسان دارد.

اجزای اصلی یک شبکه عصبی

• نورون‌های مصنوعی: هر نورون یک واحد محاسباتی ساده است که سیگنال‌های ورودی را دریافت می‌کند، آن‌ها را پردازش می‌کند و یک خروجی تولید می‌کند.
• لایه‌ها: نورون‌ها در لایه‌های مختلف سازماندهی شده‌اند. لایه ورودی داده‌های خام را دریافت می‌کند، لایه‌های پنهان داده‌ها را پردازش می‌کنند و لایه خروجی نتیجه نهایی را تولید می‌کند.
• وزن‌ها: وزن‌ها اعدادی هستند که نشان می‌دهند هر نورون در لایه قبلی چقدر بر نورون بعدی تاثیر می‌گذارد.
• Bias: یک مقدار ثابت است که به خروجی هر نورون اضافه می‌شود.

یک شبکه عصبی چگونه یاد می‌گیرد؟

شبکه‌های عصبی با استفاده از فرآیندی به نام یادگیری، دانش را کسب می‌کنند. در طول یادگیری، شبکه عصبی وزن‌ها و biasهای خود را به گونه‌ای تنظیم می‌کند که بتواند به بهترین شکل ممکن به داده‌های ورودی پاسخ دهد.

کاربردهای شبکه‌های عصبی

شبکه‌های عصبی در بسیاری از زمینه‌ها از جمله:

• تشخیص تصویر: تشخیص اشیاء در تصاویر، تشخیص چهره و تشخیص پزشکی
• پردازش زبان طبیعی: ترجمه ماشینی، تولید متن، تحلیل احساسات
• توصیه‌گرهای شخصی: پیشنهاد محصولات، فیلم‌ها و موسیقی
• خودروی خودران: تشخیص عابر پیاده، تشخیص علائم راهنمایی و رانندگی
• پیش‌بینی سری‌های زمانی: پیش‌بینی قیمت سهام، پیش‌بینی آب و هوا

و بسیاری از زمینه‌های دیگر مورد استفاده قرار می‌گیرند.

پردازش زبان طبیعی (NLP) چیست؟

پردازش زبان طبیعی یا NLP (Natural Language Processing) شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به کامپیوترها توانایی درک، تفسیر و تولید زبان انسانی را می‌دهد. به عبارت دیگر، NLP به کامپیوترها کمک می‌کند تا مثل انسان‌ها بتوانند متن را بخوانند، درک کنند و به آن پاسخ دهند.

چرا NLP مهم است؟

• ارتباط بهتر انسان و ماشین: NLP به ما اجازه می‌دهد تا به طور طبیعی با دستگاه‌هایمان تعامل کنیم، مانند جستجوی صوتی در گوگل، چت‌بات‌ها و دستیارهای صوتی مثل سیری و الکسا.
• تحلیل احساسات: با استفاده از NLP می‌توان احساسات موجود در متن را تشخیص داد. این برای تحلیل بازخورد مشتریان، نظرات در شبکه‌های اجتماعی و سنجش احساس عمومی بسیار مفید است.
• ترجمه ماشینی: NLP در بهبود کیفیت ترجمه ماشینی نقش مهمی دارد.
• خلاصه‌سازی متن: NLP می‌تواند متن‌های طولانی را خلاصه کند و اطلاعات مهم را استخراج کند.
• تولید متن: مدل‌های زبانی مبتنی بر NLP می‌توانند متن‌های جدیدی مانند شعر، کد و مقالات خبری تولید کنند.

NLP چگونه کار می‌کند؟

NLP از تکنیک‌های مختلفی مانند یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و الگوریتم‌های آماری استفاده می‌کند. مراحل اصلی در NLP شامل موارد زیر است:

1. پیش‌پردازش متن: متن خام قبل از پردازش باید تمیز شود و به اجزای کوچکتر مانند کلمات و جملات تقسیم شود.
2. تجزیه واژگان: کلمات در متن تجزیه و تحلیل می‌شوند تا اطلاعاتی مانند نوع کلمه (اسم، فعل، صفت)، نقش کلمه در جمله و معنای کلمه استخراج شود.
3. تحلیل نحوی: ساختار جمله و ارتباط بین کلمات بررسی می‌شود.
4. تحلیل معنایی: معنای کلی جمله و روابط بین مفاهیم مختلف در متن درک می‌شود.
5. تولید زبان طبیعی: مدل‌های NLP می‌توانند متنی را بر اساس ورودی تولید کنند.

الگوریتم برت چه زمانی در جستجوی گوگل راه‌اندازی شد؟

الگوریتم برت (BERT) در سال ۲۰۱۹ توسط گوگل معرفی شد و به صورت تدریجی در جستجوی گوگل پیاده‌سازی شد. با این حال، تاریخ دقیق راه‌اندازی و تاثیرگذاری کامل برت در تمامی جستجوها، مشخص نیست و به عوامل مختلفی مانند زبان، نوع جستجو و منطقه جغرافیایی بستگی دارد.

الگوریتم برت یک پیشرفت بزرگ در زمینه درک زبان طبیعی (NLP) محسوب می‌شود. برت به گوگل کمک می‌کند تا معنای واقعی کلمات و عبارات را در یک جمله بهتر درک کند و نتایج جستجو را دقیق‌تر و مرتبط‌تر با پرسش کاربر ارائه دهد.

الگوریتم BERT چیست؟

برت مخفف Bidirectional Encoder Representations from Transformers است و یک مدل پردازش زبان طبیعی (NLP) بسیار قدرتمند است که توسط گوگل توسعه داده شده است. این مدل به گوگل کمک می‌کند تا معنای واقعی کلمات و عبارات را در یک جمله بهتر درک کند و در نتیجه، نتایج جستجو را دقیق‌تر و مرتبط‌تر با پرسش کاربر ارائه دهد.

مثالی برای درک بهتر الگوریتم BERT

جستجوی “چگونه یک کیک شکلاتی درست کنم بدون فر؟” را در نظر بگیرید. قبل از BERT، ممکن بود نتایج متنوعی درباره درست کردن کیک شکلاتی با فر و بدون فر به شما نشان داده شود. اما BERT می‌تواند تشخیص دهد که شما به دنبال دستور پختی هستید که نیازی به فر نداشته باشد و نتایج بسیار دقیق‌تری را ارائه دهد.

هدف الگوریتم BERT گوگل

الگوریتم BERT یک پیشرفت بزرگ در زمینه پردازش زبان طبیعی (NLP) است که توسط گوگل توسعه یافته است. هدف اصلی BERT این است که به گوگل کمک کند تا معنای واقعی کلمات و عبارات را در یک جمله بهتر درک کند.

1. با درک بهتر معنای جستجو، گوگل می‌تواند نتایج مرتبط‌تری را به کاربران ارائه دهد، حتی اگر از کلمات کلیدی دقیق استفاده نکنند.
2. BERT به گوگل اجازه می‌دهد تا به سوالات پیچیده‌تری که شامل چندین کلمه کلیدی و عبارات هستند، پاسخ دهد.
3. BERT به گوگل کمک می‌کند تا زبان محاوره و عبارات پیچیده‌تری را که انسان‌ها به طور روزمره استفاده می‌کنند، بهتر درک کند.

به طور خلاصه، هدف اصلی BERT این است که گوگل بتواند زبان انسان را به شکلی بسیار نزدیک به درک انسان درک کند و در نتیجه نتایج جستجوی دقیق‌تر و مرتبط‌تری را به کاربران ارائه دهد.

الگوریتم برت چگونه کار‌ می‌کند؟

1. برت از یک شبکه عصبی دو جهته استفاده می‌کند. این بدان معناست که برت نه تنها کلمات قبلی در جمله را بررسی می‌کند، بلکه کلمات بعدی را نیز در نظر می‌گیرد تا بتواند معنای کلی جمله را بهتر درک کند.
2. برت از مکانیزمی به نام توجه استفاده می‌کند که به آن اجازه می‌دهد تا روی کلمات مهم‌تر در جمله تمرکز کند.
3. برت با پیش‌بینی کلمات حذف شده از یک جمله، درک خود از زبان را بهبود می‌بخشد.

تأثیر الگوریتم BERT بر سئو

الگوریتم برت به گوگل کمک می‌کند تا معنای واقعی کلمات و عبارات را در یک جمله بهتر درک کند. در نتیجه، برت تأثیر قابل توجهی بر نحوه رتبه‌بندی نتایج جستجو و در نهایت، سئو گذاشته است.

در اینجا برخی از مهم‌ترین تأثیرات برت بر سئو را بررسی می‌کنیم:

درک بهتر معنای جستجو

• برت قادر است جستجوهای پیچیده‌تری را که شامل چندین کلمه کلیدی و عبارات هستند، بهتر درک کند.
• برت به گوگل کمک می‌کند تا زبان محاوره و عبارات پیچیده‌تری را که انسان‌ها به طور روزمره استفاده می‌کنند، بهتر درک کند.
• برت به جای تمرکز صرف بر کلمات کلیدی دقیق، به معنای کلی جمله توجه می‌کند.

اهمیت محتوای باکیفیت

• برت به وبسایت‌هایی که محتوای باکیفیت، مرتبط و قابل درک تولید می‌کنند، امتیاز بیشتری می‌دهد.
• محتوا باید به طور مستقیم و واضح به سوالات کاربران پاسخ دهد.
• استفاده از عنوان‌های فرعی، لیست‌ها و پاراگراف‌های کوتاه به گوگل کمک می‌کند تا ساختار محتوای شما را بهتر درک کند.

اهمیت لینک‌سازی طبیعی

• برت به لینک‌هایی که از نظر معنایی با محتوای صفحه مرتبط هستند، اهمیت بیشتری می‌دهد.
• لینک‌هایی که از سایت‌های معتبر و مرتبط دریافت می‌شوند، تأثیر بیشتری بر رتبه‌بندی سایت دارند.

پيشنهاد وب رمز: بک لینک چیست؟ ۸ روش دریافت بک لینک‌های باکیفیت

توجه به تجربه کاربری

• برت به سرعت بارگذاری سایت اهمیت می‌دهد.
• طراحی سایت باید برای دستگاه‌های مختلف بهینه باشد.
• سایت باید برای کاربران آسان و قابل استفاده باشد.

چگونه‌ می‌توانیم سایت خود را برای برت بهینه‌سازی کنیم؟

طبق گفته گوگل هیچ راهی برای بهینه‌سازی سایت مطابق با الگوریتم برت (BERT) وجود ندارد اما روش‌هایی وجود دارد که می‌توانیم تا حدی سایتمان را بهینه کنیم. در ادامه، راهکارهایی برای بهینه‌سازی سایت برای برت ارائه شده است:

۱- درک عمیق از محتوای باکیفیت

• محتوای منحصر به فرد و ارزشمند: تولید محتوای باکیفیت، اصلی‌ترین عامل برای جذب مخاطب و بهبود رتبه سایت است. محتوای شما باید پاسخگوی نیازهای کاربران باشد و اطلاعات دقیق و مفیدی را ارائه دهد.
• ساختار محتوای منظم: استفاده از عنوان‌های فرعی، لیست‌ها و پاراگراف‌های کوتاه به گوگل کمک می‌کند تا ساختار محتوای شما را بهتر درک کند.
• استفاده از کلمات کلیدی طبیعی: کلمات کلیدی را به صورت طبیعی در متن بگنجانید و از پرکردن بیش از حد متن با کلمات کلیدی خودداری کنید.

پيشنهاد وب رمز: سئو محتوا چیست؟ راهنمای جامع تولید محتوا سئو شده

۲- بهینه‌سازی برای جستجوهای گفتگویی

• پرسش و پاسخ: محتوای خود را به صورت پرسش و پاسخ بنویسید تا به گوگل نشان دهید که شما به سوالات کاربران پاسخ می‌دهید.
• استفاده از کلمات سوال‌برانگیز: کلماتی مانند “چگونه”، “چرا”، “کدام” و “چه” را در عنوان‌ها و متن خود استفاده کنید.
• توجه به نتایج جستجوی مرتبط: نتایج جستجوی مرتبط با موضوع خود را بررسی کنید و سعی کنید محتوای خود را با آن‌ها هماهنگ کنید.

۳- ساختار HTML قوی

• تگ‌های عنوان (H1، H2، …): از تگ‌های عنوان برای ساختاردهی محتوا استفاده کنید و کلمات کلیدی مهم را در آن‌ها قرار دهید.
• تگ‌های alt برای تصاویر: برای تصاویر توضیحات مناسب و مرتبط با محتوا بنویسید.
• استفاده از schema markup: با استفاده از schema markup، می‌توانید به گوگل اطلاعات بیشتری درباره محتوای خود بدهید.

۴- سرعت بارگذاری سایت

• بهینه سازی سرعت سایت: سرعت بارگذاری سایت یکی از عوامل مهم در رتبه‌بندی سایت است. از تصاویر با اندازه مناسب استفاده کنید و کدهای اضافی را حذف کنید.
• بهینه سازی موبایل: اطمینان حاصل کنید که سایت شما برای موبایل بهینه شده است، زیرا گوگل به سایت‌های موبایل فرندلی اولویت می‌دهد.

۵- ایجاد لینک‌های داخلی و خارجی

• لینک‌های داخلی: با ایجاد لینک‌های داخلی بین صفحات مختلف سایت، به گوگل کمک کنید تا ساختار سایت شما را بهتر درک کند.
• لینک‌های خارجی: به سایت‌های معتبر و مرتبط با موضوع خود لینک دهید.

۶- به روز نگه داشتن محتوا

• محتوای تازه: به طور منظم محتوای جدید و باکیفیت منتشر کنید تا نشان دهید سایت شما فعال است.
• به‌روزرسانی محتواهای قدیمی: محتواهای قدیمی خود را به روزرسانی کنید تا مطمئن شوید که اطلاعات موجود در آن‌ها دقیق و به‌روز است.

۷- استفاده از ابزارهای سئو

• ابزارهای تحلیل کلمات کلیدی: از ابزارهایی مانند Google Keyword Planner برای پیدا کردن کلمات کلیدی مناسب استفاده کنید.
• ابزارهای بررسی سئو: از ابزارهایی مانند Google Search Console و SEMrush برای بررسی وضعیت سئوی سایت خود استفاده کنید.

پيشنهاد وب رمز: آموزش Google keyword planner برای پیدا کردن کلمات کلیدی

تفاوت الگوریتم برت و رنک برین چیست؟

هر دو الگوریتم برت (BERT) و رنک برین (RankBrain) از مهم‌ترین الگوریتم‌های گوگل محسوب می‌شوند و نقش مهمی در بهبود نتایج جستجوی گوگل دارند. رنک برین به گوگل کمک کرد تا اولین قدم‌ها را در جهت درک بهتر معنای جستجو بردارد، در حالی که برت یک پیشرفت بزرگ در این زمینه بود و توانایی گوگل را در درک زبان طبیعی به سطح بالاتری رساند.

• رنک برین بر اساس نتایج قبلی، معنای جستجو را درک می‌کند.
• برت درک عمیق‌تری از ساختار زبان و معنای جمله دارد.

آیا گوگل از برت برای ایجاد معنی در همه جستجوها استفاده‌ می‌کند؟

خیر، لزوماً گوگل از برت برای همه جستجوها استفاده نمی‌کند.

اگرچه برت یک پیشرفت بزرگ در زمینه درک زبان طبیعی است و گوگل به طور گسترده از آن استفاده می‌کند، اما عوامل مختلفی بر انتخاب الگوریتم مناسب برای هر جستجو تأثیر می‌گذارند.

برخی از این عوامل عبارتند از:

• نوع جستجو: برای جستجوهای ساده و کوتاه، ممکن است الگوریتم‌های ساده‌تری کافی باشند. اما برای جستجوهای پیچیده و طولانی، الگوریتم‌های قدرتمندتری مانند برت مورد نیاز است.
• زبان جستجو: برت برای زبان‌های مختلف با دقت‌های متفاوتی آموزش دیده است. بنابراین، برای زبان‌هایی که برت برای آن‌ها به خوبی آموزش دیده است، از این الگوریتم استفاده می‌شود.
• منابع محاسباتی: اجرای الگوریتم‌های پیچیده مانند برت به منابع محاسباتی زیادی نیاز دارد. بنابراین، گوگل ممکن است برای جستجوهایی که حجم آن‌ها زیاد است، از الگوریتم‌های ساده‌تری استفاده کند.

به طور کلی، گوگل از ترکیبی از الگوریتم‌ها برای درک جستجوهای کاربران استفاده می‌کند. برت یکی از مهم‌ترین این الگوریتم‌ها است، اما تنها الگوریتم نیست. گوگل به طور مداوم در حال بهبود و توسعه الگوریتم‌های خود است تا بتواند نتایج جستجوی دقیق‌تر و مرتبط‌تری را به کاربران ارائه دهد.

تأثیر الگوریتم برت بر featured snippetها

الگوریتم برت (BERT) یک پیشرفت بزرگ در زمینه درک زبان طبیعی توسط گوگل بوده است. این الگوریتم توانایی گوگل را در درک معنای پیچیده عبارات جستجو و ارائه نتایج دقیق‌تر افزایش داده است. به طور طبیعی، این پیشرفت بر نحوه نمایش نتایج جستجو، از جمله featured snippetها نیز تأثیر گذاشته است.

featured snippet یا همان پاسخ برجسته، بخشی از نتایج جستجو است که به صورت کوتاه و مستقیم به پرسش کاربر پاسخ می‌دهد. با آمدن برت، گوگل قادر شده است تا featured snippetهای مرتبط‌تر و دقیق‌تری را ارائه دهد.

در اینجا برخی از مهم‌ترین تأثیرات برت بر featured snippetها را بررسی می‌کنیم:

• درک بهتر معنای جستجو: برت به گوگل کمک می‌کند تا معنای دقیق عبارات جستجو را درک کند، حتی اگر این عبارات پیچیده یا مبهم باشند. این امر باعث می‌شود که featured snippetهایی که به نمایش گذاشته می‌شوند، دقیقاً به پرسش کاربر پاسخ دهند.
• انتخاب بهتر منابع: با درک بهتر معنای جستجو، گوگل می‌تواند منابعی را که بهترین پاسخ را برای پرسش کاربر ارائه می‌دهند، با دقت بیشتری انتخاب کند. این بدان معنی است که featured snippetهایی که نمایش داده می‌شوند، از منابع معتبر و باکیفیت هستند.
• تنوع بیشتر در featured snippetها: برت به گوگل اجازه می‌دهد تا featured snippetهایی را با فرمت‌های مختلف نمایش دهد، مانند لیست‌ها، جدول‌ها و پاراگراف‌های کوتاه. این تنوع باعث می‌شود که featured snippetها برای کاربران جذاب‌تر و مفیدتر باشند.
• بهبود کیفیت featured snippetها: با استفاده از برت، گوگل می‌تواند featured snippetهایی را تولید کند که از نظر دستوری و گرامری صحیح‌تر باشند و اطلاعات دقیق‌تری را ارائه دهند.

به طور خلاصه، الگوریتم برت باعث شده است که featured snippetها دقیق‌تر، مرتبط‌تر و مفیدتر شوند. این امر به کاربران کمک می‌کند تا به سرعت و به راحتی پاسخ سوالات خود را پیدا کنند.

جمع بندی

الگوریتم برت به عنوان یکی از مهم‌ترین دستاوردهای اخیر در حوزه هوش مصنوعی شناخته می‌شود. الگوریتم برت یک مدل پیشرفته یادگیری عمیق است که توانایی درک زبان طبیعی در ماشین‌ها را به شدت بهبود بخشیده است. برت با در نظر گرفتن کل متن و روابط بین کلمات، می‌تواند معانی پیچیده و ابهامات زبانی را بهتر از الگوریتم‌های قبلی تشخیص دهد.

این پیشرفت، تأثیر قابل توجهی بر نتایج جستجوی گوگل و بهبود تعامل انسان با ماشین داشته است. برت با بهبود تعامل انسان و ماشین، راه را برای توسعه کاربردهای جدید هوش مصنوعی هموارتر کرده است.