年，Google打開了基於語意和實體的搜尋之門，這代表了該搜尋引擎中內容定位方式的典範轉移。了解這種變化對於行銷人員至關重要。因此，在本文中，我們將了解什麼是自然語言處理以及谷歌如何在搜尋中使用它。
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Google 如何使用 NLP 來理解搜尋和內容
什麼是自然語言處理以及它如何應用於搜尋？
自然語言處理（NLP）使得理解單字、句子和文字的含義以產生新的訊息或文字成為可能。它包括自然語言理解（CLN）和自然語言生成（GLN）。
自然語言處理有多種應用例如
語音辨識（文字轉語音和語音到文字）。
將語音分割成單獨的單字、句子和片語。
識別基本詞形並獲取語法資訊
認識句子中各個單字的功能（主詞、動詞、受詞、冠詞等）。
提取句子和句子部分的含義，例如“too long”、“up the road”或“the long run”。
辨識句子出現的上下文、句子與存在的實體之間的關係。
對文本進行語言和觀點分析。
翻譯（包括語音助理的翻譯）。
聊天機器人和其他問答系統。
自然語言處理的關鍵組成部分包括
標記化：將句子分成不同的元素。
詞型標註：受詞、主詞、謂詞、形容詞等。
單字依賴：根據語法規則辨識單字之間的關係。
詞形還原：確定單字是否具有不同的形式並標準 工程師資料庫 化其變體。例如，“cars”的基本形式是“coche”。
實體分析和提取：識別具有已知含義的單字並將其映射到實體。實體通常包括組織、人員、產品、地點和事物（名稱）。在句子中，主詞和受詞被識別為實體。
顯著性分數
決定文本與給定主題的連結程度。通常，顯著性是透過維基百科等資料庫中經常提到的單字和實體之間的關係來確定的。
分析文本中所表達的觀點和態度。
文本分類：確定文本的總體內容
根據功能對文本進行分類：識別文本的功能或目的。
內容類型提取：搜尋引擎可以根據 HTML、格式和資料類型等元素確定文字的內容類型，無需結構化資料。
從格式中辨識隱含意義：例如，我們可以根據字體大小、清單的存在等來推斷文字的重要性。
多年來，Google一直在訓練其語言模型（例如BERT或MUM）來解釋文字、搜尋查詢，甚至是視訊 巴拿馬電話號碼資料庫 和音訊內容。這些模型由自然語言處理提供支援。
以下是Google 使用自然語言處理的主要領域
解釋搜尋查詢。
根據文件的主題和目的對文件進行分類。
分析文件、搜尋查詢和社群媒體貼文中的實體。
產生特色片段和對語音搜尋的回應。
解釋視訊和音訊內容。
擴展和完善知識圖譜
使用 NLP 進行 Google 搜尋：BERT 和 MUM
BERT是自 RankBrain 以來 Google 搜尋中最重要的新事物。這項基於 NLP 的更新旨在改善搜尋查詢的解釋，在發佈時影響了 10% 的搜尋查詢。
BERT 不僅對於解釋查詢很重要，而且對於分類和生成特色片段以及解釋文件中的文本調查問卷也很重要。