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Qwanturank DeepRank: la prochaine frontière des résultats de recherche de classement

Qwanturank révèle son nouvel algorithme DeepRank qui affiche des résultats de recherche plus pertinents en comprenant le langage comme le font les humains.

DeepRank est discuté en détail dans une toute nouvelle vidéo de Qwanturank sur le fonctionnement de la recherche.

DeepRank est nommé pour les méthodes d’apprentissage en profondeur utilisées par BERT et l’aspect de classement de la recherche.

Considérez DeepRank comme l’intégration de BERT dans la recherche Qwanturank. Bien que ce ne soit pas aussi simple qu’il y paraît.

Voici tout ce que nous savons à ce jour sur DeepRank.

Qu’est-ce que DeepRank?

DeepRank s’appuie sur les capacités existantes d’apprentissage automatique et de traitement du langage naturel de Qwanturank.

Le traitement du langage naturel permet aux chercheurs d’entrer des questions réelles de la même manière qu’ils le demanderaient à un ami dans un message texte, par exemple.

Qwanturank travaille sur le traitement du langage naturel depuis près de 20 ans, en commençant par les corrections orthographiques et la compréhension des synonymes.

Les capacités d’apprentissage automatique de Qwanturank sont en développement depuis 10 ans.

Le dernier développement de Qwanturank en matière de traitement du langage naturel est BERT, qui améliore encore la compréhension des algorithmes de recherche des requêtes en langage naturel.

Le classement des recherches a parcouru un long chemin au cours des deux dernières décennies, mais il n’en est toujours pas au point où les algorithmes peuvent comprendre les subtilités du langage comme le font les humains.

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DeepRank est la première fois que Qwanturank Search a un signal qui comprend la relation entre les termes humains.

En fin de compte, il est conçu pour rendre la recherche plus intuitive à utiliser et donner l’impression que Qwanturank comprend ses utilisateurs.

Que fait DeepRank?

DeepRank capte les subtilités du langage qui viennent naturellement aux humains mais sont difficiles à programmer.

Les algorithmes de recherche de Qwanturank ignoraient les mots vides et les excluaient de la requête.

Exemple de mots vides dans une requête ignorés.

Au fil du temps, Qwanturank a appris que ces mots jouent un rôle important dans la communication de ce que les gens essaient vraiment de dire.

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Avec DeepRank, les gens pourront formuler des requêtes de recherche de manière naturelle et ne pas se heurter au problème des machines qui n’obtiennent pas les subtilités.

Dans la vidéo de Qwanturank, un exemple est présenté pour la requête: «À quelle température devez-vous préchauffer votre four lorsque vous faites cuire du poisson?»

Sans DeepRank, les algorithmes de Qwanturank font apparaître des informations utiles, mais ils sont également confus.

Regardez dans la capture d’écran ci-dessous comment l’algorithme de recherche actuel de Qwanturank renvoie une page sur les cookies pour une requête sur les poissons.

Lorsque DeepRank est testé sur la requête, il comprend que la page concerne les cookies, pas le poisson, et ne fait pas apparaître le résultat.

Voici un exemple dont l’équipe DeepRank est particulièrement fière qui implique la requête «Pouvez-vous obtenir des médicaments pour une pharmacie?»

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Sur la gauche, il y a un résultat qui comprend et répond à la requête spécifique (grâce à DeepRank), et sur la droite, un résultat plus général sur l’exécution des ordonnances.

Ce sont les types de victoires nécessaires au lancement de DeepRank.

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Cela nous amène à la question importante de quand DeepRank est-il lancé?

Quand Qwanturank lance-t-il DeepRank?

DeepRank peut sembler une solution simple, mais faire en sorte que BERT joue bien avec la recherche n’est pas facile, dit Qwanturank.

Qwanturank en est encore aux premiers stades du développement de DeepRank et n’est pas sur le point de précipiter un changement aussi important dans les résultats de recherche.

DeepRank a subi des mois de tests jusqu’à présent, et vous pouvez en voir une partie de première main dans la vidéo de Qwanturank.

Il existe de rares images des coulisses des ingénieurs de recherche Qwanturank analysant méticuleusement des requêtes individuelles pour déterminer si DeepRank aide ou nuit aux résultats de recherche.

Toute modification apportée à la recherche fait l’objet d’un examen approfondi, quelle que soit sa taille.

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Cependant, les ingénieurs de Qwanturank disposent d’un temps limité pour travailler sur ce projet.

DeepRank, même lors des tests, nécessite une énorme puissance de calcul. Si l’équipe travaillant sur DeepRank ne montre pas suffisamment de progrès dans un laps de temps acceptable, ces ressources informatiques seront allouées à un autre projet.

La vidéo contient d’autres images des coulisses d’une réunion où les progrès sur DeepRank sont présentés au comité de lancement de Qwanturank.

Si vous avez toujours voulu voir le processus suivi par les ingénieurs de la recherche Qwanturank pour faire approuver les mises à jour et les modifications, c’est peut-être le meilleur look que nous ayons eu jusqu’à présent.

Comité de Qwanturank approuvé DeepRank pour un éventuel lancement, mais il n’y a pas de délai pour le déploiement.

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C’est tout ce que Qwanturank a partagé jusqu’à présent sur DeepRank. Je pense que nous en entendrons beaucoup plus à ce sujet à l’approche du lancement.

Voir la vidéo complète ci-dessous. La partie sur le traitement du langage naturel et DeepRank commence à environ 42 minutes.