Разное

Поиск людей мл: Поиск людей в социальных сетях

02.04.1976

Содержание

Как найти людей рядом в ВК ☑ ☑ ☑

В социальной сети “ВКонтакте” на сегодняшний день более полумиллиарда личных страниц! С растущей по часам популярностью руководство ВК старается как можно чаще внедрять в свое приложение новые функции. Одной из таких стало введение поиска людей, которые находятся поблизости. Это возможно с 2014 года и на данный момент активно используется зарегистрированными в ВК людьми. 

Поиск ведется в радиусе до двух километров. И если у системы не получается найти пользователя, то можно прибегнуть к возможностям камеры для считывания QR-кода. В данном материале мы расскажем, как найти в приложении новых друзей, которые находятся поблизости.

Особенности инструмента

Самое главное преимущество этой функции в том, что вы можете легко найти друг друга в соцсети, если только что познакомились. Привычный поиск людей в ВК занимает довольно много времени. Нужно узнать имя и фамилию. Не лишним будет получить информацию о городе, образовании и даже семейном положении.

Это объясняется тем, что в социальной сети зарегистрировано очень много пользователей, зачастую имена совпадают, и найти определенного человека без особых данных о нем оказывается весьма проблематично. 

Часто появляется необходимость быстро поделиться информацией, ответом, фотографией с человеком, который только что стал знакомым. В таком случае не хочется тратить время на поиск его страницы. Иногда лучше доверить системе то, что уже автоматизировано. Поэтому данный инструмент может сильно сэкономить ваше время и силы.

Как найти людей рядом через приложение ВК?

Чтобы воспользоваться функцией, нужно для начала включить геопозицию на вашем мобильном устройстве. Далее алгоритм прост:

  • Заходите в приложение “ВКонтакте” в свой профиль;
  • Кликаете на графу “Друзья”;
  • Нажимаете на “плюс”, который находится в правом верхнем углу окна;

  • Выбираете “Найти рядом со мной”.

Важным моментом является то, что обоим пользователям одновременно нужно найти на эту страницу с поиском. Тогда система сможет быстро предоставить вам аккаунты друг друга. Пользуйтесь функцией для оперативного поиска людей, которые сидят в приложении и находятся рядом с вами.

 

Как найти человека ВКонтакте по одной фотографии

В эпоху социальных сетей остаться неузнанным может только тот, кто так и не обзавелся личной страницей ни в одной из них. Если у вас нет контактов человека, но есть его фото — не беда. При должном везении вы сможете найти его профиль в ВК по одной лишь улыбке на фотографии.

Факторы успешного поиска

К сожалению, гарантии стопроцентного успеха при поиске по фото вам не даст никто. Но следующие факторы увеличивают такую вероятность:

  • Фотография, которую вы используете (или сильно похожая на неё), загружена в один из альбомов искомой персоны. Если же тот, кого вы пытаетесь найти, нигде ее не публиковал, поиск будет малоуспешен.
  • Изображение лица человека хорошо различимо и узнаваемо — чем выше чёткость и разрешение фотографии, тем больше шансов на успех.
  • Вы используете оригинал фотографии, то есть скопировали ее в первоначальном виде, а не пересняли на камеру телефона.
  • Профиль искомого человека открыт для всех. К сожалению, поиск по фотографиям, находящимся в закрытом доступе, по понятным причинам невозможен.

Иногда отыскать нужный профиль помогает присутствие на снимке других людей. Если вы не найдёте того, кто вам нужен, сразу, попробуйте поискать тех, кто изображен на фото вместе с ним. Может быть, их страницы выведут вас на интересующий аккаунт.

Как и где искать

Принцип поиска человека по фото заключается в том, что мы пытаемся найти в Интернете копии конкретного изображения. И одна из копий может оказаться именно на страничке VK у того, кто вам нужен.

Встроенные возможности соцсети

Соцсеть ВКонтакте имеет неплохие встроенные возможности по поиску изображений, хотя они не особо на виду.

Чтобы ими воспользоваться:

  1. Загрузите искомое изображение в любой открытый альбом, что есть в вашем аккаунте. Для этого достаточно перетащить фотографию из папки на компьютере на страницу альбома.
  2. Затем нажмите на загруженное изображение.
  3. Обратите внимание на поисковую строчку браузера. Нас интересует только слово photo и два прилегающих к нему длинных числа. Скопируйте их.
  4. Перейдите в раздел «Новости»—«Фотографии». Введите в строку поиска слово «copy:» (без кавычек), а затем вставьте то, что скопировали. Нажмите Enter. Соцсеть найдёт страницы, где размещена данная фотография.

Описанная выше функция — не единственная возможность найти нужного пользователя. Помимо нее есть неофициальные группы, которые специализируются на поиске людей по фотографиям, вроде Find Face.

Однако такие группы, как правило, предлагают услуги на платной основе, а те, что помогают бесплатно, обычно малочисленны и неэффективны.

Поисковые системы

Любая крупная поисковая система имеет собственные уникальные алгоритмы для поиска изображений, а значит, потенциально может вам помочь.

Яндекс

Неплохо справляется с поиском людей по фото отечественный поисковик Яндекс.

Как с ним работать:

  1. Перейдите в раздел «Картинки».
  2. Перетащите предварительно сохранённую фотографию прямо на поисковую строку.
  3. Прокрутите результаты выдачи вниз, пока не появится список источников, на которых нашлась подходящая картинка. Найдите среди них ВКонтакте или другую соцсеть, где, как вы предполагаете, может быть ссылка на профиль VK, и щёлкните по ссылке.
Google

Использование международного поискового гиганта Google не менее эффективно, а принцип действия приблизительно такой же.

  1. Перейдите в раздел изображений, нажав на его название.
  2. Перетащите предварительно сохранённое фото на поисковую строку.
  3. Найдите в списке сайтов, который подгрузился ниже, источник ВКонтакте.

Многие другие — менее популярные поисковые системы также умеют искать по заданному изображению (например, TinEye или IQDB), но их результаты, как правило, менее точны, чем у Google и Яндекс. А порядок использования тот же.

Альтернативные методы

Не помогло? Вот ещё несколько сервисов, которые могут быть вам полезны.

Tofinder.ru

Tofinder — это простой бесплатный сервис для поиска фотографий людей. К сожалению, он не всегда выдает то, что нам требуется, но пользоваться им очень легко: введите в специальное поле капчу, нажмите на кнопку выбора файла с вашего устройства, загрузите файл и кликните «Искать».

Findmevk.com (уже не работает)

Сервис FindMeVK аналогичен по принципу действия Findmevk. Вам достаточно перетащить файл с фотографией на строчку «Загрузите лицо человека», нажать на поиск, а потом на распознанную картинку.

Встроенные средства браузеров

Почти все популярные браузеры имеют собственные инструменты для поиска похожих изображений. Они используют практически одинаковый алгоритм, поэтому посмотрим, как это работает, только на примере Яндекс.Браузера.

  1. Перетащите изображение в поисковую строку, чтобы оно открылось в отдельной вкладке.
  2. Нажмите правой кнопкой на картинку, выберите пункт поиска похожих изображений. После этого откроется уже знакомая вам страница с результатами выдачи Яндекса.

Если вы используете экзотический браузер, который так не умеет, можете установить в него специальное расширение (для большинства браузеров подойдут расширения от Chrome, их можно найти тут), например, Image Search. После добавления его в браузер щелчок правой кнопки мыши по фото будет открывать меню с командой поиска (Find similar image). А клик по команде — список поддерживаемых поисковых систем, включая VK.com.

Можно ли найти человека через мобильное приложение ВК

К сожалению, удобной возможности поиска людей по фотографиям через мобильное приложение ВК не предусмотрено. Но вы всегда можете воспользоваться браузерной версией соцсети.

Чтобы получить результат как можно быстрее и точнее, рекомендуем совмещать несколько методов поиска по картинке, а при возможности дополнять их поиском по имени или по любым другим данным о человеке, которые у вас есть.

Тогда вас однозначно ждёт успех!

SearchFace – новый сервис для поиска людей в VK по фото

SearchFace – новый сервис для поиска людей в VK по фото

Выпуски программы «Наноновости» / 13 февраля 2019


Так вот живешь-живешь, сидишь в соцсетях и думаешь, что ты относительно анонимен. В том смысле, что найти тебя можно только если знать, где искать. И тут — случайно, заметим! — выясняется, что по любой твоей фотке и тебя находят даже там, где ты сам не ожидал себя увидеть. Я имею в виду историю с тяжбой Вконтакте с доселе никому не известным сайтом SearchFace. Само это название стало известно только после того, как соцсеть подала на этот сайт в суд. И заявила, что портал собирает и использует данные без согласия пользователей, что является «грубым нарушением правил» ВК.

Я любопытный и, разумеется, пошел на сайт http://searchface.ru. Проверить, действительно ли можно найти человека по фотографии. Там очень просто: на главной странице загружаем фотку. Я использовал свою, причем это был даже не портрет — снято издалека и я вполоборота и с микрофоном. И что вы думаете? Мгновенно я получил десятки собственных фото из соцсети. Некоторым уже лет 15 и я про них и думать забыл. Они разбиты по источникам. Первой — подборка из моего аккаунта Вконтакте. Затем — мои снимки из ВК моей жены. А вишенкой на торте — мои фотки из ВК моей тещи. Можно кликнуть по ссылке и попасть непосредственно в их аккаунты. А можно прямо на фотку и тогда она откроется в полном размере в соответствующем аакаунте ВК. Первые 30 секунд я пребывал в восхищении — надо же, какую штуку запилили. А когда понял, что вот так любой человек может найти мою семью — тут стало муторно и не по себе. Ну потому что вы понимаете — мало ли больных людей и как они эти контакты используют. И это может произойти с любым из нас.

 Что характерно: там не было ни одной моей фотки, например, из Facebook. Или с сайта Серебряного Дождя. Только снимки из ВК. То есть этот сервис как-то собирает личные данные и выдает их просто кому угодно. И тут, с одной стороны, я как-то стал понимать, зачем Вконтакте пошла судиться с этим сервисом. Мне такая открытость и доступность личных данных очень не нравится. А с другой стороны — а что, мы не знаем, как сама Вконтакте распоряжается нашими картинками, перепиской и прочими активностями? Это после того, как сеть за руку ловили на том, что она эти данные — безо всякого решения суда — сливает полиции и любым силовикам по первому свистку! А не после этого ли эти данные оказываются вот так, в открытом доступе, интересно. И вот тут начинаешь задумываться — а так ли нелепы советы выпиливаться из ВК ко всем чертям. Ну потому что нет данных — нечего и защищать.

Как найти комментарии пользователя ВКонтакте

Социальная сеть ВКонтакте предоставляет большое количество функций, включая инструменты для взаимодействия пользователей друг с другом. Одну из таких опций составляют комментарии, размещать которые можно в разных местах ресурса в зависимости от настроек приватности записи или обсуждения. По ходу сегодняшней статьи мы расскажем, как можно найти некогда опубликованные сообщения людей, используя преимущественно стандартные средства.

Способ 1: Поиск своих комментариев

Если вас интересует поиск в основном собственных комментариев, стоит ознакомиться с отдельной инструкцией по представленной ниже ссылке. И хотя сами по себе способы не сильно отличаются в разных случаях, дальше в рамках статьи мы будем акцентировать внимание только на чужих страницах.

Подробнее: Как искать свои комментарии ВК

Способ 2: Внутренний поиск

Во ВКонтакте внутренний поиск позволяет без проблем находить не только людей, сообщества или контент, но и отдельные комментарии пользователей. Работает данная система весьма нестабильно, так как нужная возможность изначально не была предусмотрена разработчиками сайта, но все же вполне позволяет получить доступ к некоторым сообщениям. К тому же для поиска подойдет любая страница, включая закрытые аккаунты.

  1. Перейдите на веб-сайт социальной сети и через основное меню откройте раздел
    «Новости»
    . Отсюда необходимо переключиться на вкладку «Поиск».
  2. Разверните представленный ниже блок «Параметры поиска» в списке «Тип сообщения» установите значение «Только комментарии». В результате лента начнет обновляться, предоставляя список по большей части рандомных сообщений от разных пользователей.
  3. Если вам нужно произвести поиск комментариев конкретного человека, воспользуйтесь строкой «Поиск новостей». Здесь необходимо ввести идентификатор, установив в начало символ
    «*»
    и нажав клавишу «ENTER».
  4. К сожалению, представленные результаты являются скорее упоминаниями, рассмотренными нами отдельно. Однако в их числе могут быть и ответы нужного человека, ведущие к соответствующим сообщениям и просто к записям.

    Читайте также: Как посмотреть упоминания человека ВК

Несмотря на отсутствие точности, данный способ является отличным решением, которое следует попробовать в первую очередь. Тем более, что инструменты не зависят от статуса профиля и наличия пользователя в списке друзей.

Способ 3: Специальная ссылка

Исключительно в качестве альтернативы и одновременно дополнения к предыдущему способу, важно упомянуть возможность поиска комментариев по ссылке. Такой способ не сильно отличается от предыдущего по эффективности, но может быть полезен в некоторых случаях.

  1. Для начала вычислите идентификатор страницы пользователя, комментарии которого вы пытаете найти. Данная процедура была нами описана в отдельной инструкции.

    Подробнее: Как узнать ID человека ВК

  2. После этого скопируйте представленную ниже ссылку и вставьте в адресную строку браузера. Чтобы продолжить, обязательно замените «XXX» на полученный прежде идентификатор.

    https://vk.com/feed?obj=XXX&q=&section=mentions

На странице будут представлены все комментарии, содержащие имя нужного пользователя и по сути позволяющие перейти к самому посту или конкретному сообщению.

Способ 4: Просмотр обновлений

Уже более точный метод поиска комментариев заключается в использовании еще одного стандартного раздела новостей, предоставляющего информацию обо всех обновлениях друзей. Как нетрудно догадаться, актуален он будет только при поиске сообщений, опубликованных вашими приятелями.

  1. Откройте «Новости» через главное меню веб-сайта и перейдите на страницу «Обновления»
    . Здесь будут представлены все упоминания пользователей из списка друзей.
  2. Чтобы выделить комментарии среди прочих событий, в блоке «Фильтр» установите соответствующую галочку. После этого вы сможете увидеть, кто и где именно оставил сообщение в последнее время.

Посмотреть непосредственно само содержимое комментариев вы не сможете, но зато без проблем получите доступ к посту. Это в свою очередь можно использовать для следующего варианта.

Способ 5: Ручной поиск

Наиболее простой метод поиска заключается в использовании функции поиска в браузере с целью обнаружения нужного человека из общего списка. Этот метод актуален лишь в определенных ситуациях, например, если вы уже нашли запись с комментариями ранее рассмотренными способами, но все еще пытаетесь найти конкретные сообщения.

  1. Откройте нужный пост ВКонтакте на новой вкладке браузера и пролистайте страницу до самого низа, чтобы загрузить все комментарии. Учтите, что при большом количестве сообщений это может вызвать зависания браузера и некоторые другие проблемы.
  2. На клавиатуре нажмите сочетание клавиш «CTRL+F», чтобы открыть окно поиска. Как правило, данная комбинация является единой для всех популярных интернет-браузеров.
  3. В представленное текстовое поле введите имя и фамилию нужного человека, не задумываясь о регистре. Если поиск будет завершен успешно, вы будете автоматически перенаправлены к ближайшему сообщению.

    Для переключения между комментариями используйте стрелочки в том же блоке. Кроме того, здесь можно ознакомиться и с точным количеством совпадений.

При условии не слишком большого количества сообщений под выбранной записью представленный способ демонстрирует высокую эффективность. Однако в случае, когда комментарии достигают количества в несколько десятков тысяч, поиск может быть нецелесообразен из-за серьезных затрат времени на полную загрузку страницы и попросту из-за возможных совпадений имени пользователя.

Способ 6: Онлайн-сервис

Единственной актуальной альтернативой весьма ограниченным стандартным средствам социальной сети ВКонтакте выступают сторонние онлайн-сервисы, выполняющие роль шпионов. Это позволит в автоматическом режиме достаточно быстро проверить записи на сайте и найти интересующие вас сообщения. В качестве же сервиса, предоставляющего соответствующие услуги, будет выступать VK.CITY4ME.

Читайте также: Как узнать, кого лайкает пользователь ВК

Перейти к онлайн-сервису VK.CITY4ME

  1. Щелкните по представленной выше ссылке и, оказавшись на главной странице онлайн-сервиса, воспользуйтесь кнопкой «Войти ВК» в левом верхнем углу.
  2. По необходимости выполните авторизацию на странице и после этого нажмите «Разрешить» в нижней части окна браузера, чтобы добавить приложение сервиса.
  3. Завершив авторизацию, найдите блок «Введите ID или адрес страницы ВК» и в представленное ниже поле добавьте идентификатор нужного пользователя. Для продолжения необходимо нажать «Статистика».
  4. Если за человеком ранее не была установлена слежка, это придется сделать с помощью кнопки «Начать следить» в нижнем левом углу под фотографией.
  5. Установив слежку, под изображением профиля кликните по ссылке «Перейти в статистику онлайна».
  6. Оказавшись в разделе с подробной информацией, на верхней панели воспользуйтесь кнопкой «Комменты».
  7. Пролистайте открывшуюся страницу ниже до строки «Настройки» и выставьте подходящие вам параметры. Чтобы начать поиск, воспользуйтесь кнопкой «Поиск в группах» или «Поиск в друзьях» в строке «Комментарии».

    Данный этап займет много времени и вполне может завершиться неудачей, поэтому мы не рекомендуем проверять пользователей с большим количеством друзей и подписок.

  8. В случае успеха вы сможете ознакомиться с оставленными сообщениями, выполнив быстрый переход на сайт социальной сети. Однако из-за сомнительной точности и многих других минусов, представленный вариант подходит только в качестве вспомогательного, когда не работают другие.

Рассмотренные способы позволят вам найти комментарии практически любого пользователя при должном желании, особенно если комбинировать варианты между собой. Затруднения же могут возникать только в случае с популярными пользователями, постоянно оставляющими сообщения и получающими ответы под огромным количеством записей.

Мы рады, что смогли помочь Вам в решении проблемы.
Опишите, что у вас не получилось. Наши специалисты постараются ответить максимально быстро.
Помогла ли вам эта статья?
ДА НЕТ

Как найти человека в интернете. Поиск людей по имени и фамилии, телефону, E-mail и пр.

Доброго дня!

Многие люди даже не представляют, сколько всего можно найти о человеке в сети Интернет (начиная от номера мобильного телефона, и заканчивая долгами. ..).

Причем, для начала поисков нужно знать не так уж и много, хотя бы как зовут человека (в идеале еще бы знать город, в котором он живет, и иметь фото). В любом случае, чем больше исходных данных — тем выше вероятность узнать о человеке больше… 😉

Сразу отмечу, что в этой заметке я приведу только те «ссылки» (и способы), которые доступны любому пользователю (только открытые источники информации, и только белые способы).

Примечание: некоторые специалисты считают, что если какая-нибудь информация попала в сеть — то ее рано или поздно можно будет найти (т.к. ее проиндексируют поисковые машины, сервис веб-архива и пр..). Так что, будьте аккуратнее с теми фото и высказываниями, которые публикуете в сети!

Теперь ближе к теме…

 

Важно! Все совпадения с реальными людьми в статье — случайны! 

 

👉 Примечание!

Если вы ищите информацию о своем дедушке, который участвовал в ВОВ (его наградах, боевом пути и пр. ), рекомендую ознакомиться вот с этой заметкой.

 

*

Поиск людей в интернете: с чего начать

❶ 

Люди (Яндекс)

Сайт: https://yandex.ru/people

(в 2020г. поиск «по людям» был встроен в основной поиск https://yandex.ru/. Добавляйте к поисковому запросу «ВК», или аббревиатуру др. соц. сети)

Пожалуй, сервис «Люди» от Яндекса нужно поставить на первое место. Он пригодится для того, чтобы «быстро» прошерстить основные соц. сети (Вконтакте, Инстаграм, Одноклассники, Google+, Мой круг, Мой Мир, Живой журнал и пр.).

Для начала поисков: нужно указать имя, фамилию, примерный возраст, город проживания (учеба, работа — если известны). Далее сервис предоставит вам десятки анкет, из которых нужно отобрать то, что вы искали…

Люди (сервис от Яндекс) — поиск сразу в нескольких соц. сетях // Все совпадения случайны!

Примечание:

1) Обратите внимание, что вместо имени и фамилии можно использовать ник (обычно ники есть у всех любителей игр и форумов).

2) не могу не отметить, что слабо-заполненные профили в соц. сетях сервис не находит! Т.е. всецело полагаться на него не стоит, однако, для первоначальной базовой «разведки-боем» — более чем…

*

👉 Альтернатива для Yandex-people — поиск контактов с Email Finder  

Сайт: https://snov.io/ru/

Быстрый инструмент для поиска корпоративной почты работников компаний. Сервис является частью платформы для автоматизации email-маркетинга и продаж. С его помощью можно сделать поиск по email как одного сотрудника, так и всего персонала.

Скриншот с сайта Snov.io

 

Поисковик может находить адреса по таким вводным данным как:

  • Имя и фамилия сотрудника;
  • Навыки, должность и место работы;
  • Домен или список доменов компаний;
  • Профиль в соцсетях LinkedIn и Twitter.

Поиск контактов!

После регистрации доступен бесплатный тариф, позволяющий найти электронную почту и выполнить проверку ее актуальности.

Списки почтовых адресов

Список найденных контактов

Email Finder собирает все найденные контакты в списки, которые можно группировать, дополнять новыми данными и скачивать в виде таблиц. Каждый раз выполняя поиск почты, вы можете создавать новые базы контактов или пополнять старые.

 

Social Searcher

Сайт: https://www.social-searcher.com/

Довольно интересный сервис, который помогает найти последние сообщения человека в следующих соц. сетях: Facebook, Flickr, Tumblr, Instagram, Vimeo, Reddit (сайты постоянно добавляются).

Сервис в данное время активно развивается, и возможно в него скоро будет добавлены Вконтакте, Одноклассники и Мой Мир.

Social Searcher — кто-то недавно оставил сообщение…

В любом случае, сервис может быть полезным, если вы хотите отслеживать все открытые публикации вашего знакомого…

 

Соц. сети

Как уже говорил выше, если человек плохо заполнил свой профиль (и не очень активно пользуется соц. сетями) — то тот же сервис Яндекс-Люди может ничего и не найти (впрочем, как и его аналоги).

Поэтому совсем не лишним будет прошерстить основные сети вручную (как искать в них — описывать, наверное, нет смысла. Там все просто! А вот указать несколько не очевидных моментов, наверное, стоит…).

Вконтакте — https://vk.com/search

Одноклассники — https://ok.ru/

Мой Мир — https://my.mail.ru/

Фейсбук — https://www.facebook.com

 

Момент 1

Если вы не можете найти профиль человека — попробуйте поискать профили его близких друзей, родственников и т.д. Наверняка, в писке их друзей сможете увидеть ссылку и на его страничку.

Момент 2

Если используете Facebook — попробуйте перейти на англ. версию (в англоязычной версии гораздо больше фильтров для поиска).

Момент 3

Если вы знаете где человек часто проводит время (парк, бассейн и пр. ) — попробуйте поискать именно это место. Возможно гео-метки помогут вам в поисках (особенно актуально для Твиттера и Инстаграма).

Момент 4

Если у вас есть e-mail или телефон человека — попробуйте вбить их в строку поиска в соц. сетях. Если он их указывал где-нибудь на страничке — вы ее (скорее всего) найдете. Также попробуйте начать процедуру восстановления забытого пароля, указав тот же e-mail (например) — и вы можете найти страничку, фото, а возможно и имя учетной записи…

Восстановление пароля — Facebook

 

Поисковики 

Огромный массив информации «спрятан» в индексе поисковых машин. И если вы овладеете основными операторами — сможете достаточно много найти интересного о человеке (особенно, если он активно и давно пользуется интернетом).

Яндекс — https://yandex.ru/

Google — https://www.google.ru/

Mail.ru — https://mail.ru/

Bing — https://www.bing.com/

Ниже покажу несколько простых примеров, как можно искать информацию (разумеется, это лишь самые азы, операторов гораздо больше).

Пример 1

Напишите в поисковую строку имя человека и его телефон (или e-mail) — в результатах очень вероятно найдите все странички, где они упоминаются. Можно очень быстро найти не только профили в соц. сетях, но и сайт или статьи человека (если он их где-нибудь пишет).

Поиск в Яндекс

 

Пример 2

Если вы ищите девушку, у которой профиль может быть зарегистрирован на фамилию до замужества (или после) — можно воспользоваться оператором «OR». Как будет выглядеть запрос представлен на скрине ниже.

Google — пример поиска или

 

Пример 3

Если вы знаете имя и фамилию, и примерную дату рождения — можно попробовать сформировать более сложный запрос (пример ниже). Обратите внимание, там где звездочка — будут использоваться любые даты.

Пример запроса (измените данные на свои): !Александр & !Петров && !»*.10.1982″

Поиск по имени и дате рождения

Разумеется, слегка изменив формулу, можно ее использовать для поиска по телефонному номеру (и др. данным).

 

Веб-архив (архив времени)

Сайт: http://web.archive.org/

Если вы хотите посмотреть, как выглядел какой-нибудь сайт или профиль человека в соц. сети ранее (например, 3-5 лет назад) — можно воспользоваться сайтом веб-архива. В его поисковую строку нужно указать всего лишь URL-адрес странички, которая вам нужна.

Далее, если что-то найдется, вы увидите календарь с предложением выбрать дату. В моем случае (на скрине ниже) нашлось 9 снимком (9 captures). Я открыл страничку, датированную 25 октября 2016 г.

Смотрим какой страничка была в прошлом… / Скрин с сайта веб-архива / Кликабельно

 

Узнаем IP-адрес через сообщение в почте

Если вы получили письмо по электронной почте, то вы можете узнать не только e-mail отправителя (и прошерстить его по соц. сетям и мессенджерам), имя и фамилию, но и IP-адрес (а по нему узнать город, где человек находится в данное время). Всё это в купе может быть полезно для более расширенного поиска.

Для этого откройте оригинал письма (т.е. его код). Как это сделать на почте Gmail (от Google) показано на скрине ниже.

Просмотр оригинала письма / Gmail

Далее найдите строку «Received»: в ней в квадратных скобках будет указан IP. Скопируйте его и попробуйте проверить с помощью спец. сервисов (их достаточно много в сети интернет).

Ищем строку Received

Например, весьма неплохой https://ru.infobyip.com/ — позволяет узнать не только город, но и просмотреть карту, район, провайдера и пр.

Получаем максимум информации по IP

 

Скайп, Вайбер, Телеграмм, Аська и др.

Попробуйте поискать человека в приложениях для общения (по крайней мере проверьте все самые популярные). Нередко многие не пользуются соц. сетями (особенно люди старшего поколения), но почти наверняка разговаривают по Скайпу! Поэтому, поиск в них может давать очень неплохие результаты!

Обратите внимание, что искать в них можно как по ФИО и номеру телефона, так и по E-mail адресу или нику.  Если вам повезет, то вы найдете профиль человека, увидите его фотографию и пр.

Поиск в Skype

Поиск по E-mail в Skype

Совет!

Если у вас есть только номер телефона человека — то попробуйте занести этот номер к себе в контакты в Вайбере или Телеграмме. Возможно вы увидите его фото профиля, сможете его сохранить, ну а после продолжить поиск по фото (о котором рассказано чуть ниже).

 

Поиск по фото

Если у вас есть только фотография человека (возможно даже сделанная случайно, просто на улице), и вы хотели бы его найти — можно воспользоваться спец. функциями поисковых систем. Google, Yandex и пр. имеют в своем арсенале возможность искать по картинке — т.е. они анализируют, что запечатлено на снимке, и пытаются найти такие же фото (о том, как это сделать, рассказано в одной моей прошлой статье, ссылка ниже).

👉 В помощь!

Как найти человека по его фото — см. инструкцию

Спросить картинкой (Яндекс)

 

Сайт судебных приставов

Сайт: http://fssprus.ru/

Если вы хотите узнать есть ли у человека долги, то совсем не лишним будет проверить сайт ФССП. Конечно, в нем отображаются только те долги, по которым вынесено судебное решение и которые хотят взыскать (но тем не менее…).

Банк исполнительных производств (перс. данные закрашены) / Скрин с сайта судебных приставов

 

Жди Меня

Сайт: https://poisk.vid.ru/

Наверное, большинство людей хотя бы раз видело одноименную передачу по ТВ. Для того, чтобы воспользоваться их поиском — совсем не обязательно куда-то писать и просить, достаточно перейти на их сайт… На нем можно как самому добавить в поиск человека, так и просмотреть тех, кого ищут.

Сервис может пригодится в особенности тем, кто уже опробовал все другие способы и ничего самостоятельно не смог найти. ..

Скриншот с сайта «Жди Меня»

 

PS

1) Обратите внимание, что некоторые пользователи пишут имя, фамилию и отчество на латинице (разумеется, и ник тоже).

2) Девушки могли выйти замуж и сменить фамилию. При поиске используйте обе фамилии (если они вам известны).

3) Если вы не можете найти информацию о человеке и его профиль в соц. сетях — попробуйте поискать его близких, родственников и т.д. Возможно, что в их списке друзей будет занесен тот, кого вы ищите.

4) При поиске заведите документ (например, Word) и заносите в него все крупицы информации, которые вам удалось собрать. Многие даже не представляют, как подобная «фишка» может облегчить поиск.

5) Если у вас есть номер телефона человека, которого вы ищите — попробуйте перевести ему средства или оплатить какие-нибудь его квитанции (прим.: именно платить за него не нужно, просто начните процедуру оплаты, но не проводите платеж). Нередко, можно узнать адрес человека или хотя бы его инициалы. Например, такую информацию можно получить через Сбербанк-онлайн.

Перевод средств по номеру телефона

6) Если вы ничего не смогли найти — возможно вам стоит обратится к профессиональным частным детективам. У них есть определенный опыт и знакомства (а значит и выше вероятность найти больше, чем смогли вы).

 

*

Дополнения приветствуются…

Удачи!

Первая публикация: 17.04.2019

Корректировка: 28.01.2021

Полезный софт:

  • Видео-Монтаж

  • Отличное ПО для создания своих первых видеороликов (все действия идут по шагам!).
    Видео сделает даже новичок!
  • Ускоритель компьютера

  • Программа для очистки Windows от «мусора» (удаляет временные файлы, ускоряет систему, оптимизирует реестр).

Другие записи:

Как найти одноклассников «ВКонтакте» с компьютера и с телефона

В социальной сети «ВКонтакте» можно находить своих старых знакомых и добавлять их в друзья. При этом многие пользователи, вероятно, будут заинтересованы в том, чтобы конкретно найти именно тех людей, с которыми они раньше учились в одной школе. Функции «ВКонтакте» позволяют быстро произвести такой поиск и добавить нужных людей в друзья, либо списаться с ними при необходимости.

С помощью специальной функции «ВКонтакте» можно найти людей:

  • Которые учились с пользователем в одной школе;
  • Которые выпустились из школы в один год с пользователем;
  • Которые были одноклассниками с пользователем.

Как найти одноклассников «ВКонтакте» на компьютере?

Перед тем, как начать искать своих одноклассников, в полной компьютерной версии сайта сначала потребуется указать свою школу и год выпуска. Для этого нужно кликнуть на «Редактировать» под своей аватаркой, чтобы перейти к изменению личной информации.

На открывшейся странице в правом меню нужно перейти на вкладку «Образование», после чего сверху нужно перейти на вкладку «Среднее и дополнительное образование». Далее потребуется указать основную информацию о своем обучении в школе: страну и город, а также непосредственно саму школу, после чего можно указать период обучения и год выпуска вместе с буквой того класса, где обучался пользователь. В завершении нужно кликнуть на «Сохранить» для применения этих изменений.

После того, как информация об обучении в школе будет добавлена, можно перейти обратно на свою личную страницу и раскрыть детальную информацию о себе. Теперь здесь должна отражаться добавленная информация в разделе «Образование». Здесь можно нажать либо на свою школу, чтобы найти всех пользователей, которые указали ее у себя, либо тех людей, что выпустились одновременно с пользователем, нажав на год выпуска. Также здесь можно нажать на кнопку с буквой класса, чтобы найти конкретно своих одноклассников, что указали такую же информацию «ВКонтакте».

Нажав на один из этих вариантов, пользователь попадет на новую страницу, где можно в правом меню скорректировать параметры поиска в разделе «Школа». Также здесь можно сразу же добавить в друзья своих одноклассников, нажав на соответствующую кнопку рядом с их профилем.

Обратите внимание!

Не все пользователи «ВКонтакте» указывают реальную информацию о себе, поэтому через такой поиск, скорее всего, получится найти не всех одноклассников. В таком случае можно просто воспользоваться поиском по имени.

Как найти одноклассников «ВКонтакте» в мобильной версии сайта?

На сайте m.vk.com, который оптимизирован для работы в браузерах с мобильных устройств, доступны практически все те же функции, что и в полной компьютерной версии сайта. Если пользователь правильно указал сведения о своем обучении в школе, он может просто перейти на свою страницу и в подробной информации о себе нажать либо на название школы, либо на год выпуска, либо на букву класса, чтобы найти соответствующих людей.

После выбора подходящего варианта, откроется страница с теми людьми, что могли учиться с пользователем. Если на этой странице нажать на кнопку «Параметры», то в разделе «Школа» получится также дополнительно отредактировать эти сведения. Далее в появившемся списке людей можно выбрать конкретного человека и перейти к нему на страницу, чтобы добавить в друзья, либо отправить ему сообщение.

Заключение

К сожалению, данных функций нет в мобильном приложении «ВКонтакте», и в нем также не получится найти своих одноклассников, используя параметры поиска. Поэтому, если пользователь хочет найти своих одноклассников с мобильного устройства, ему стоит открыть сайт m.vk.com.

Почему не работает поиск в контакте: что делать — МирДоступа

Расскажем что делать если не работает поиск вконтакте…

Проблема почему не работает поиск в контакте актуальна для многих пользователей социальной сети.

Развитие ВКонтакте продолжается каждый день — добавляется новый функционал, разделы и возможности. Текущие функции дорабатываются и совершенствуются.

В последнее время поиск ВК иногда работает некорректно — сбои напрямую связаны с техническими изменениями сайта

Ответить почему не работает поиск в контакте чаще просто. Первым делом необходимо выполнить следующие действия:

  1. Очистить cookie-файлы и кэш используемого браузера.
  2. Если поиск всё равно не работает нужно установить другой браузер, например — Google Chrome.
  3. Подождать несколько часов — иногда поиск на сайте не работает во время технических работ на сайте.
  4. Завершить все активные закачки в браузере.

Самая частая причина когда не работает поиск ВК — технические работы на серверах социальной сети. Такие сбои носят временный характер — через некоторое время, после окончания регламентных работ, ошибка исчезнет сама собой.

Кроме этого поиск вк не работает на старых браузерах, которые не поддерживают современные мультимедиа платформы, например, Adobe Flash. Если поиск вк не работает нужно скачать другой современный браузер и открыть ВК через него.

Если поиск вк не работает во всех браузерах следует очистить cookie-файлы и кэш. Скорее всего проблема почему не работает поиск в контакте будет успешно решена

ВК имеет огромную аудиторию по всему миру — сервера социальной сети всегда испытывают колоссальную нагрузку, ведь её пользователи не только открывают свои профили, но и загружают музыку, видео, фотографии. Технический сбои случаются не так часто — нужно просто подождать несколько часов.

Если поиск вк висит, то причиной этого скорее будет проблема на стороне интернет-провайдера или в самой системе — для работы ВК требуется достаточно мощная машина. Функция поиска в социальной сети требует от компьютера достаточно больших вычислительных мощностей

Часто ответом почему не работает поиск в контакте бывают банальные перебои соединения…

Facebook

Twitter

Мой мир

Вконтакте

Одноклассники

Обзор поиска людей

К счастью, как мы все знаем, Интернет — это место, где вы можете получить большую часть своих ответов. Что ж, есть несколько сервисов поиска людей, которые позволяют вам искать людей и получать информацию о них. Итак, без лишних слов, вот 10 лучших поисковых систем для людей, которые вы должны использовать. Проверьте, поддерживается ли ваша страна перед покупкой платной подписки. Лучшие поисковые системы для людей, которые вы должны использовать Прежде чем мы перейдем к нашему списку, позвольте нам сначала обсудить некоторые причины, по которым имеет смысл использовать следующие поисковые системы для поиска информации.

Поиск людей в Интернете

Когда вам следует использовать поисковые системы людей Когда вы слышите термин поисковая система людей, мы в основном думаем о поиске людей, с которыми мы были связаны в прошлом, но с тех пор потеряли связь. Хотя поисковые системы также помогут вам найти этих людей, существует множество реальных сценариев, в которых они пригодятся и могут даже избавить вас от головной боли и сожалений в будущем.

Например, если вы владеете бизнесом и работаете с несколькими удаленными сотрудниками, всегда полезно узнать о них информацию, прежде чем сообщать им важные сведения о бизнесе.Возможно, вы студент колледжа, который ищет соседа по квартире, чтобы разделить квартплату. Вы должны убедиться, что ваш потенциальный сосед по комнате не собирается грабить вас, когда вас нет дома.

10 лучших поисковых систем для быстрого поиска людей () | Beebom

Вы можете быть тем, кто хочет купить недвижимость и убедиться, что продавец имеет хорошую репутацию. В сотнях подобных случаев поисковые системы людей, о которых мы упоминали ниже, могут вам очень помочь. Проще говоря, эти поисковые системы могут помочь вам найти адреса электронной почты и номера телефонов, чтобы вы могли связаться с тем, кого трудно найти.В целом, при правильном использовании поисковые системы людей, упомянутые в этом списке, могут вам очень помочь. Теперь, когда вы знаете, насколько важны поисковые системы для людей, давайте взглянем на лучшие из них.

Pipl — поиск людей и проверка личности Pipl, возможно, является самой популярной службой поиска людей и заслуженно, учитывая, что она работает почти во всех странах и предлагает очень точные результаты. Вы можете ввести имя, адрес электронной почты, имя пользователя или телефон и выбрать, вводить местоположение или нет, и просто нажать кнопку поиска, чтобы получить результаты.


  • 13 веб-сайтов для поиска людей в Интернете.
  • файл на развод бесплатно Огайо.
  • получить записи о смерти Техаса.
  • Будьте в курсе;

В нашем тестировании он работал очень хорошо, и результаты были довольно точными. Я искал, используя имена 10 разных моих друзей, и нашел 9 из них в результатах.

Причины для поиска людей

Семь из них попали в пятерку лучших результатов поиска.Я до сих пор шокирован тем, насколько точен этот поиск. Обратите внимание, что я не подключал к нему учетную запись в социальных сетях, использовал свой рабочий адрес электронной почты и перешел в режим инкогнито.

Мне также нравится, что это совершенно бесплатно, если вы используете его в личных целях. Хотя адреса электронной почты, безусловно, являются полезным инструментом при попытке восстановить связь с кем-либо, бывает очень сложно найти правильный адрес электронной почты для связи. В отличие от телефонных номеров, на которые у большинства людей одновременно есть только несколько активных номеров, таких как домашний, мобильный и рабочий номера, количество активных адресов электронной почты у каждого человека может сильно отличаться.

Просто запустите поиск по любому человеку, и вы получите список его самых активных писем в своем полном отчете.

Получить PCWorld’s Digital Editions

Одно из первых мест, куда многие люди обращаются, пытаясь восстановить связь со старым другом или любимым человеком, — это социальные сети. Даже если вы случайно наткнетесь на правильный профиль, часто он будет заблокирован или установлен как частный. Однако при использовании Kiwi Searches ваши результаты поиска проходят тщательный процесс проверки, гарантируя, что наиболее вероятные совпадения будут показаны вам в первую очередь.Больше не нужно искать на страницах результатов поиск нужного профиля. Это особенно полезно для тех, кто впервые покупает дом, так как им достаточно ввести адрес, который они хотят приобрести, чтобы узнать контактную информацию продавца.

7 лучших полностью бесплатных сайтов для поиска людей в Интернете (2019)

Одно из главных достоинств инструмента Kiwi Searches People Search — это огромное количество информации в его базе данных.Вы когда-нибудь задумывались, чем занимается кто-то из ваших знакомых?

Для получения более простых отчетов вы можете попробовать выполнить поиск по любому номеру телефона или адресу в США с помощью наших мощных инструментов обратного поиска по телефону и обратного поиска адресов. Оба этих поиска извлекают информацию из той же обширной базы данных, что и наш инструмент поиска людей. Кроме того, вы также можете запустить один из наших расширенных поисковых запросов, который будет включать информацию, отсутствующую в типичном отчете. Каждый раз, когда за моими детьми будет присматривать кто-то другой, а не я или мой муж, я провожу расследование.У Kiwi Searches есть отличные инструменты, которые позволяют мне найти кого угодно! Поиск людей в Интернете.

телефон. У меня нет времени навестить их всех.

Spock: Этот сайт ищет информацию о школе, работе и социальной принадлежности человека, а затем отображает фотографии, ссылки на страницы социальных сетей, веб-сайты, видео и блоги об этом человеке. Facebook: Я знаю, я знаю, что рекомендовать такой хорошо известный резерв, как Facebook, все равно что рекомендовать вам пользоваться солнцезащитным кремом на пляже. Но в самом деле, какая социальная сеть более функциональна, организована и более многолюдна, чем эта?

Glassdoor: этот сайт предлагает вам войти в систему и анонимно написать, что вы действительно думаете о компании, в которой работаете, о культуре, в которой вы работаете, здесь, где вы беспокоитесь о своем боссе, и о зарплате, которую вы снижаете.Тогда и только тогда вы сможете найти компромат на нынешних или бывших коллег и, что лучше всего, посмотреть, сколько они зарабатывают.

Поисковые системы: сайты общедоступных архивов выполняют работу по сбору всех видов публичных архивов со всей страны, а затем продают доступ к ним через Интернет. Search Systems, одна из старейших и наиболее надежных из этих компаний, применяет серьезный подход к продаже доступа к 36 общедоступным базам данных со всей страны.

NETRonline www.

15 поисковых систем для поиска старых друзей

NETR также предлагает проверку биографических данных и поиск судимости за определенную плату. Криминальные поиски: вы действительно знаете людей в вашем районе? Есть ли у некоторых из них криминальное прошлое, в том числе преступления на сексуальной почве, насильственные преступления и кражи, или просто нарушения правил дорожного движения, о чем также подробно говорится на сайте? Criminal Searches бесплатно предоставляет свои фотографии и даже наносит их адреса на карту.

9 вещей, которые мы знаем наверняка

Технические гиганты вкладывают значительные средства в машинное обучение.

В 2019 году Microsoft инвестировала в 11 стартапов в области искусственного интеллекта (AI), из которых 1 миллиард долларов был вложен только в OpenAI. И они даже не являются крупнейшим источником корпоративного венчурного капитала в стартапах в области ИИ.

В том же году Intel Capital сделала 19 инвестиций, а Google Ventures — 16 инвестиций.

Этот огромный приток капитала означает, что вычислительные мощности ИИ стремительно развиваются в целом ряде секторов, от здравоохранения до строительства, маркетинга и поисковой оптимизации.

Однако, прежде чем мы перейдем к последствиям машинного обучения для специалистов по SEO, давайте определимся, что мы подразумеваем под ИИ.

Существует 3 типа ИИ:

  • Узкий или слабый ИИ: Этот тип ИИ предназначен для выполнения специализированных задач, которым необходимо «научить» алгоритм (например, поисковые алгоритмы Google). Будучи чрезвычайно специализированным по своему охвату, узкий ИИ (ANI) способен быстро распознавать закономерности и выполнять задачи, опережая человеческие способности.
  • Общий или сильный ИИ: Способный к автономному обучению и решению задач ИИ общего назначения (AGI) выводит машинное обучение на новый уровень. Этот ИИ основан на процессах глубокого обучения, разработанных для отражения нейронных сетей человеческого мозга, что позволяет алгоритму принимать решения без инструкций.
  • Искусственный суперинтеллект: В настоящее время искусственный суперинтеллект (ИСИ) все еще полностью относится к категории научной фантастики. Этот тип ИИ теоретически мог бы превзойти человеческие возможности для решения «неразрешимых» проблем нашего времени.

Хотя такие компании, как OpenAI и Conversion.ai, движутся к разработке общего ИИ для обработки естественного языка, в настоящее время нет четких примеров AGI.

Реклама

Продолжить чтение ниже

Для перехода от ANI к AGI глубокое обучение станет ключом к созданию более сильного ИИ, способного использовать дедуктивное мышление для анализа сложных неструктурированных данных и принятия независимых решений.

Еще в 2016 году Google заявила о своем намерении стать компанией, которая в первую очередь занимается машинным обучением.С тех пор они неуклонно продвигались к этой цели, запустив Google AI в 2017 году и развернув BERT в 2019 году.

Какова их цель в том, чтобы полностью использовать машинное обучение?

Что ж, по словам Google, они хотят не только облегчить нашу жизнь, но и использовать ИИ, чтобы найти «новые способы взглянуть на существующие проблемы, от переосмысления здравоохранения до научных открытий».

Помимо этих высоких целей на будущее, человечество уже видит эти достижения машинного обучения в меньшем масштабе в том, с чем мы взаимодействуем каждый день, — в алгоритмах поисковых систем.

Google добивается стабильного прогресса в том, как связывать пользователей с контентом, который они ищут, включая эти девять способов, которыми, как мы знаем, поисковые системы используют машинное обучение прямо сейчас.

Реклама

Продолжить чтение ниже

1. Обнаружение шаблонов

Поисковые системы используют машинное обучение для обнаружения шаблонов, которые помогают идентифицировать спам или дублированный контент.

Низкокачественный контент обычно имеет явные сходства, например:

  • Наличие нескольких исходящих ссылок на несвязанные страницы.
  • Множество употреблений стоп-слов или синонимов.
  • Частота появления идентифицированных ключевых слов «спам».

Машинное обучение распознает эти шаблоны и помечает их. Он также использует данные о взаимодействиях пользователей, чтобы определять, когда используются новые структуры и методы спама, распознавать новые шаблоны и успешно их отмечать.

Несмотря на то, что Google по-прежнему использует оценщиков качества, использование машинного обучения для обнаружения этих закономерностей резко сокращает количество людей, необходимых для проверки контента.

Таким образом, Google может автоматически отсеивать страницы, чтобы отсеивать некачественный контент, прежде чем в них будет вовлечен реальный человек.

Машинное обучение — это постоянно развивающаяся технология, поэтому чем больше страниц анализируется, тем она точнее (по крайней мере, теоретически).

2. Выявление новых сигналов

RankBrain — это алгоритм машинного обучения, разработанный Google, который не только помогает идентифицировать шаблоны в запросах, но также помогает поисковой системе определять возможные новые сигналы ранжирования.

До RankBrain алгоритм Google кодировался полностью вручную. Это зависело от команды инженеров, которая анализировала результаты поискового запроса, запускала тесты для улучшения качества этих результатов и внедряла изменения.

Сейчас, пока над алгоритмом работают инженеры-люди, RankBrain незаметно работает в фоновом режиме, выполняя тесты и оценивая, как изменения влияют на взаимодействие с пользователем.

RankBrain решает некоторые сложные проблемы, с которыми Google сталкивался с традиционными алгоритмами, в том числе то, как обрабатывать поисковые запросы, которые никогда раньше не вводились в Google.

Согласно Гэри Иллису из Google в Reddit AMA 2019:

«RankBrain — это PR-сексуальный компонент ранжирования машинного обучения, который использует исторические данные поиска, чтобы предсказать, что пользователь [sic], скорее всего, нажмет для ранее невидимого запроса. . »

Реклама

Продолжить чтение ниже

Поскольку поисковые системы могут обучать технологии, как самостоятельно выполнять прогнозы и данные, сокращается объем ручного труда, а сотрудники могут заниматься другими вещами, которые машины не могут делать, например инновациями или проекты, ориентированные на человека.

3. Взвешивается как небольшая часть

Однако, хотя машинное обучение медленно меняет способ поиска и ранжирования веб-сайтов поисковыми системами, это не означает, что оно оказывает серьезное, значительное влияние (в настоящее время) на наши результаты поиска.

В обсуждении часов работы центрального офиса веб-мастеров в 2019 году Джон Мюллер из Google ссылается на то, как машинное обучение помогает инженерам Google лучше понимать различные проблемы, но он осторожно отмечает, что:

«… машинное обучение — это не просто один черный ящик, который все для вас, где вы подключаете Интернет с одной стороны, а с другой стороны выдает результаты поиска.

Совсем недавно, в ходе обсуждения рабочих часов в мае 2021 года, он объяснил, что машинное обучение может регулировать вес различных сигналов ранжирования. Но опять же, есть еще реальные люди, которые вручную проверяют и корректируют эти значения.

Реклама

Читать ниже

Конечная цель Google — использовать технологии, чтобы пользователям было удобнее работать. Они не хотят автоматизировать весь процесс, если это означает, что у пользователя не будет того опыта, который они ищут.

Так что не думайте, что машинное обучение скоро возьмет на себя все поисковые рейтинги; это всего лишь небольшой кусочек головоломки, реализованной поисковыми системами, чтобы, надеюсь, упростить нашу жизнь.

4. Пользовательские сигналы на основе определенного запроса

В текущей политике конфиденциальности Google обсуждается, как поисковая система в настоящее время создает персонализированные результаты поиска на основе поведения пользователя.

В патенте Google на персонализированный поиск, US20050102282A1, говорится, что:

«… персонализированный поиск генерирует разные результаты для разных пользователей поисковой системы в зависимости от их интересов и поведения в прошлом.”

Мы ясно видим это в действии. Часто используется в презентациях на конференциях, чтобы доказать, что этот процесс так же прост, как ввести строку запроса в Google за один присест и посмотреть, как меняются результаты в зависимости от того, что вы в последний раз искали.

Реклама

Продолжить чтение ниже

Например, если я ищу [New York Football stadium] в браузере в режиме инкогнито, я получаю ответ [MetLife Stadium].

Затем, если я ищу в том же браузере только [jets], Google предполагает, что, поскольку мой последний запрос был о футбольном стадионе, то этот запрос также касается футбола.

По мере того, как я продолжаю поиск, Google узнает, когда мой интерес начинает меняться.

Поиск [Jaguars] в том же браузере приведет к появлению информации о команде NFL Jacksonville Jaguars (которая связана с моими последними двумя поисковыми запросами).

Но как только я начинаю искать [зоопарк недалеко от Сан-Диего] и набираю [зоопарк] в поле запроса, Google предлагает [зоопарки с ягуарами], хотя я не искал ягуаров во второй раз.

История поиска — это лишь один из компонентов процесса поиска, который машинное обучение использует для улучшения результатов.

Реклама

Продолжить чтение ниже

5. Обработка естественного языка

Для поисковой системы важно уметь распознавать, насколько похож один фрагмент текста на другой. Это касается не только используемых слов, но и их более глубокого значения.

Двунаправленные представления кодировщика от Transformers (сокращенно BERT) — это естественная среда обработки обучения, которую Google использует для лучшего понимания контекста поискового запроса пользователя.

Люди не всегда говорят так, как того ожидает машина. Мы играем с языком, чтобы придумывать новые обороты.

Мы используем одно слово для описания разных вещей. Иногда мы даже намеренно двусмысленны.

Однако, поскольку все больше людей используют и ищут новые фразы в Интернете, машинное обучение может отображать более точную информацию по этим запросам.

Google Trends — отличный тому пример. Новая фраза или слово, которое набирает обороты (например,g., «светиться» или «пролить чай») могут поначалу давать бессмысленные результаты поиска.

Реклама

Продолжить чтение ниже

BERT разработан для максимально точной имитации человеческого распознавания для декодирования этих контекстных нюансов путем изучения того, как пользователи взаимодействуют с контентом, и сопоставления поисковых запросов с более релевантными результатами.

По мере развития и преобразования языка машины могут лучше предсказывать наши значения слов, которые мы говорим, и предоставлять нам более точную информацию.

6. Поиск изображений для понимания фотографий

Каждую секунду в Instagram загружается примерно 1087 фотографий, а в Facebook — 4000. Это сотни миллионов фотографий, загружаемых только в эти две социальные сети каждый день.

Анализ и каталогизация такого количества представленных материалов было бы сложной (если не невозможной) задачей для человека, но это идеально подходит для машинного обучения.

Машинное обучение анализирует образцы цвета и формы и связывает их с любыми существующими схемными данными о фотографии, чтобы помочь поисковой системе понять, что на самом деле представляет собой изображение.

Таким образом Google может не только каталогизировать изображения для результатов поиска Google Image, но также обеспечивает обратный поиск изображений, который позволяет пользователям выполнять поиск, используя изображение вместо текстового запроса.

Реклама

Продолжить чтение ниже

После этого пользователи могут найти другие экземпляры фотографии в Интернете, а также похожие фотографии с такими же предметами или цветовой палитрой и информацией о предметах на фотографии.

В свою очередь, то, как пользователь взаимодействует с этими результатами, может формировать их результаты поиска в будущем.

7. Улучшение качества рекламы и таргетинга

Как и в случае с обычными результатами поиска, Google хочет предоставлять наиболее релевантную рекламу для своих отдельных пользователей. Согласно патентам Google US20070156887 и US9773256 о качестве рекламы, машинное обучение можно использовать для улучшения «в противном случае слабой статистической модели».

Это означает, что на рейтинг объявления может влиять система машинного обучения.

«Сумма ставки, качество вашего объявления во время аукциона (включая ожидаемый рейтинг кликов, релевантность объявления и качество целевой страницы), пороговые значения рейтинга объявления, контекст поиска человека» вводятся в систему по ключевым словам на основе ключевых слов, чтобы определить, какие пороговые значения рассматриваются Google для каждого ключевого слова.

8. Идентификация синонимов

Когда вы видите результаты поиска, которые не включают ключевое слово во фрагменте, это, вероятно, связано с тем, что Google использует RankBrain для определения синонимов.

Реклама

Продолжить чтение ниже

При поиске по запросу [сохранение леса] вы увидите различные результаты со словом «защита», поскольку в данном случае оно может использоваться как синонимы слова «сохранение».

В некоторых случаях Google даже выделяет синонимы, что дополнительно указывает на то, что он распознает синонимы.

9. Уточнение запроса

Одна из моих любимых тем — намерение пользователя поискового запроса.

Есть много причин запустить поисковую систему. Пользователи могут искать, чтобы купить (транзакционный), исследовать (информационный) или найти ресурсы (навигационный) для любого заданного поиска.

Реклама

Продолжить чтение ниже

Кроме того, одно ключевое слово может быть полезно для одного или любых из этих намерений.

Анализируя шаблоны кликов и тип контента, с которым взаимодействуют пользователи (например,g., CTR по типу контента) поисковая система может использовать машинное обучение для определения цели поиска пользователя.

Пример можно увидеть с запросом «лучшие колледжи» в поиске Google.

Результаты представляют собой обзоры и список колледжей в одной поисковой выдаче с указанием университетов вверху. Это демонстрирует понимание Google возможных целей поиска.

Реклама

Продолжить чтение ниже

Это меняет то, как оптимизаторы поисковых систем смотрят на структуру и размещение ссылок, поскольку алгоритм Google использует такие инструменты, как BERT, чтобы все лучше и лучше оценивать контекст, в котором размещены эти ссылки.

Резюме

Хотя машинное обучение несовершенно (и, вероятно, никогда не будет) совершенным, чем больше людей будут с ним взаимодействовать, тем точнее и «умнее» оно станет.

Некоторых это может настораживать, создавая видения Скайнета из фильмов «Терминатор».

Однако фактическим результатом может быть лучший опыт работы с технологиями, которые решают сложные проблемы и позволяют людям сосредоточиться на стимулировании творчества и инноваций.

В 2018 году Pew Research провела опрос, в котором 63% респондентов заявили, что надеются на будущее человечества в том, что касается ИИ, и согласились с тем, что к 2030 году люди будут жить лучше с помощью искусственного интеллекта.

Один из способов повышения качества жизни, который мы уже видим, — это поиск. Поскольку Google и другие поисковые системы совершают революцию в машинном обучении, мы можем легче находить нужную информацию и услуги, когда они нам нужны.

Реклама

Продолжить чтение ниже

Дополнительные ресурсы по машинному обучению:


Кредиты на изображения

Все скриншоты сделаны автором, июнь 2021 года

5 лучших советов

для поиска людей

ZabaSearch — это базовая система поиска людей и лишь один из инструментов, которые вам нужны в вашем арсенале.Ему действительно удается показать, как можно связать небольшие кусочки изолированной публичной информации. Вы успешно нашли друга или родственника в Интернете с помощью поисковых систем?

Поиск по именам и номерам Местные белые страницы в Интернете для резиденций

Или социальные сети превзойдут их всех? Узнайте больше о: веб-поиске.


  • Белые страницы — Поиск людей и поиск телефонных номеров — itoxmafgieda.ml;
  • прекращает дело о разводе в грузии.
  • Поиск людей и обратный поиск?
  • полностью бесплатных whitepages люди находят обратный поиск телефона.
  • телефонных справочников для мудрых изданий в тысяче дубов?

Ваш электронный адрес не будет опубликован. Лучшие предложения.

Поиск людей в Интернете

Электронная почта Facebook Whatsapp Pinterest Twitter. Понравилась эта статья? Будьте в курсе, подписавшись на нашу рассылку! Введите адрес электронной почты. Прочтите нашу политику конфиденциальности.Это отстой, как и все остальное. Не могу найти даже телефонный номер! Очень полезный инструмент, мне тоже помогает. Прокрутите вниз до следующей статьи.


  • Что такое поиск людей ??
  • Бесплатный поиск людей, обратный поиск по телефону, телефонный справочник предприятий | Канадака?
  • Бесплатный поиск людей | Найдите людей бесплатно | itoxmafgieda.ml;
  • ГА Управление исправительных учреждений по розыску сокамерников.
  • округ Даллас и Техас и брак.

DuckDuckGo vs. Он прост в использовании и обладает удивительными функциями. Вы можете искать людей, используя имя, номер телефона, электронную почту и обратный поиск адреса.


  1. Брайан Патрик Дэвис Список сексуальных преступников.
  2. Бесплатный поиск телефонного номера по имени | Введите имя, получите телефон | SPYTOX;
  3. Так много людей, так много причин их найти.
  4. Он предоставляет такую ​​информацию, как изображения, фоновые записи, учетные записи в социальных сетях, друзья и связи и многое другое.Просто зарегистрировавшись, вы можете найти основные сведения о человеке, использующем Проверку. Чтобы получить некоторые фоновые записи о ком-либо, вам необходимо подписаться на членство. Он дает вам подробную информацию о людях со всего мира, но некоторые функции доступны только для США.

    Whitepages — это не только система поиска людей, но и отличный инструмент для получения более подробной информации, а также профессиональной и социальной информации.

    Найди людей бесплатно | Получите их контактную информацию | ThatsThem

    Это отличный сервис, который предоставляет такую ​​информацию, как текущие контактные данные, членов семьи и партнеров и многое другое.Whitepages также позволяет вам узнать фоновые записи любого человека, которые включают такую ​​информацию, как недвижимость, контактные телефоны, сведения о судимости и суде и многое другое. Базовые данные, такие как контактный номер, адрес, адрес электронной почты и т. Д., Доступны бесплатно.

    Более того, премиум-сервис доступен только в США.

    Пожалуйста, ознакомьтесь с нашими условиями обслуживания, чтобы оформить подписку на информационный бюллетень.

    Spokeo — это самый популярный сервис по поиску людей, который использует глубокую сеть для получения информации о любом человеке.Вы можете использовать электронную почту, номер телефона, местоположение и многое другое, чтобы найти кого-нибудь в Spokeo.

    Он извлекает подробную информацию с веб-сайтов социальных сетей, публичных записей и списков белых страниц. Основные сведения включают более 60 социальных сетей, сайты знакомств, онлайн-профили и профили с фотографиями и многое другое. Никому не нужно знакомство с Facebook и LinkedIn.

    Facebook — это социальная сеть, а LinkedIn — профессиональная сеть, которая позволяет вам получить подробную информацию о любом человеке. Благодаря поиску Graph Search на Facebook, который позволяет вам получать подробную информацию о любом человеке в зависимости от места, где он работает, местоположения, мест, где он был, и многого другого.LinkedIn, принадлежащий Microsoft, позволяет вам искать людей, используя их профессиональную информацию.

    Лучшие поисковые системы для людей, которые вы должны использовать в 12222

    Вы можете искать по местоположению, профессии и даже можете использовать логический поиск. Если вы хотите найти человека, с которым познакомились на каком-либо профессиональном мероприятии, то LinkedIn — лучший выбор. Это пять лучших поисковых систем для людей, которые легко найдут кого угодно.

Справочник UCSF

Добро пожаловать в веб-каталог UCSF!

Вы можете использовать этот сайт, чтобы найти контактную информацию людей и отделов, связанных с UCSF.Искать для людей используйте вкладку «Поиск людей». Для получения информации об отделе нажмите «Искать отделы »закладка. Оказавшись на нужной вкладке поиска, введите поисковый запрос в поле ввода над синюю кнопку, а затем нажмите кнопку. Весь поиск, будь то информация о людях или отделах, не учитывает регистр.

В поисках людей

При поиске людей ваш поисковый запрос применяется к информации о людях и названиям отделов.Эта гибкость позволяет использовать частичное или полное название отдела, чтобы найти всех членов данного отдела. Примечание что поиск по названию отдела на вкладке «Поиск людей» не дает информация, только информация о людях, относящаяся к найденным отделам. В общем, чем дольше ваш поисковый запрос, тем уже будут ваши результаты.

Когда ваш поиск возвращает несколько результатов, вы получите список сокращенных записей.Нажмите на человека имя, чтобы увидеть их индивидуальную запись. Нажмите на название отдела сотрудника, чтобы найти всех его сотрудников. отделение. Нажатие на адрес электронной почты человека приведет к тому, что ваш браузер запустит почтовую программу вашего компьютера по умолчанию. чтобы написать сообщение на указанный адрес электронной почты. Когда ваш поиск возвращает один результат, список результатов будут пропущены, и вы получите индивидуальную запись. Ссылки, упомянутые выше вести себя так же при просмотре отдельной записи.

Для поиска человека по имени вы можете использовать его или ее имя полностью или частично. Например, найти человека по имени Джон Смит, вы можете использовать один из следующих поисков:

  • Джон Смит
  • Дж Смит
  • джон с
  • смит, Джон

Обратите внимание, что поиск Джо в настоящее время не приведет к поиску людей с именем Джозеф, потому что «иосиф» не начинается с «Джо.»Однако он найдет людей по имени Джоэл или Джоуи.

Будьте конкретны. В UCSF много людей по имени Джен, поэтому, чтобы найти того, кого вы ищете, вы можете попробовать включить последний инициал или название отдела. Для некоторых очень общих поисков, особенно для большие отделы, этот каталог может даже не отображать все результаты. В этом случае вы увидите сообщение с объяснением ситуации и просьбой выполнить более конкретный поиск.

Как обновить вашу запись

В дальнем правом углу панели вкладок (где вы выбираете вкладки поиска людей или отдела). есть кнопка «Редактировать мою запись». Нажав на это, вы сможете войти через MyAccess в раздел самообслуживания на сайте каталога. После входа в систему вам будет представлена ​​страница редактирования для ваша собственная запись в каталоге. Оттуда вы сможете редактировать всю запись в каталоге, кроме последней имя, должность, отдел и адрес электронной почты.

Те, у кого есть адрес университетского городка, могут выбрать большой выбор заранее сформированных адресов кампусов. Информация об адресе частной практики должна быть изначально введена отделом кадров, вашим отдела расчета заработной платы / персонального аналитика или коммерческого директора.

Поиск отделов

Ваш поисковый запрос будет соответствовать отделам по названию отдела. При поиске по отделам внутри Вкладка поиска людей возвращает информацию о людях, связанных с данным отделом, поиск по отдел на вкладке поиска отдела дает информацию об отделе.Результаты, достижения будут содержать физические адреса, адрес веб-сайта, номера телефонов, номера факсов и другое местоположение отдела и контактная информация.

Для поиска отдела сначала убедитесь, что вы выбрали вкладку Поиск отделов. Затем используйте все или часть названия отдела. Например, поиск кардионагрузки вернет отделы с названиями. такие как кардиология, сердечно-сосудистая, кардиоторакальная и т. д.

Как обновить списки отделов

Список отделов может редактироваться только администраторами каталогов.Чтобы запросить изменения в список отделов, пожалуйста, откройте заявку на help.ucsf.edu или обратитесь в службу ИТ-поддержки по телефону (415) 514-4100.

Рейтинг лент новостей на основе машинного обучения

Разработка персонализированной системы ранжирования для более чем 2 миллиардов человек (все с разными интересами) и множества материалов для выбора представляет собой значительную и сложную задачу. Это то, чем мы занимаемся каждый день с рейтингом News Feed. Без машинного обучения (ML) новостные ленты людей могут быть переполнены контентом, который они не считают актуальным или интересным, включая чрезмерно рекламный контент или контент от знакомых, которые часто публикуют сообщения, что может скрыть контент от людей, с которыми они наиболее близки .Рейтинг существует, чтобы помочь решить эти проблемы, но как вы можете создать систему, которая представляет столько различных типов контента таким образом, чтобы это было лично актуально для миллиардов людей по всему миру? Мы используем машинное обучение, чтобы предсказать, какой контент будет иметь наибольшее значение для каждого человека, чтобы сделать его более интересным и позитивным. Модели значимого взаимодействия и качественного контента основаны на современном машинном обучении, таком как многозадачное обучение в нейронных сетях, встраивание и автономные системы обучения. Мы делимся новыми подробностями о том, как мы разработали систему ранжирования новостной ленты на основе машинного обучения.

Построение алгоритма ранжирования

Чтобы понять, как это работает, давайте начнем с гипотетического человека, который входит в Facebook: назовем его Хуаном. Поскольку вчера Хуан вошел в систему, его хороший друг Вэй опубликовал фотографию своего кокер-спаниеля. Другая подруга, Саанви, опубликовала видео с утренней пробежки. А его любимый Пейдж опубликовал интересную статью о том, как лучше всего увидеть Млечный Путь ночью, а его любимая кулинарная группа опубликовала четыре новых рецепта закваски.

Поскольку Хуан связан с производителями этого контента или решил подписаться на них, все это, вероятно, будет для него актуальным или интересным. Чтобы поставить некоторые из этих вещей выше, чем другие в ленте новостей Хуана, нам нужно узнать, что наиболее важно для Хуана и какой контент имеет для него наибольшую ценность. С математической точки зрения, нам нужно определить целевую функцию для Хуана и выполнить однокритическую оптимизацию.

Возьмем, к примеру, беговое видео Саанви. На Facebook один конкретный наблюдаемый сигнал о том, что предмет имеет ценность для кого-то, — это нажатие кнопки «Мне нравится» . Учитывая различные атрибуты, которые мы знаем о сообщении (кто отмечен на фотографии, когда оно было опубликовано и т. Д.) , мы можем использовать характеристики сообщения X это по отношению к зрителю j в момент времени t и предсказать Y ijt (понравится ли Хуану сообщение) . Математически для каждого сообщения i мы оцениваем Y ijt = f (x ijt1; x ijt2; … x ijt представляет собой характеристику c (1.. C ), например тип сообщения или отношения между зрителем и автором сообщения (например, отметили ли они друг друга как членов семьи), а функция f (.) объединяет атрибуты в одно значение .

Например, если Хуан имеет тенденцию много взаимодействовать с Саанви или делиться контентом, который Саанви публикует, а текущее видео очень недавнее (например, с сегодняшнего утра), мы можем увидеть высокую вероятность того, что Хуану понравится такой контент. С другой стороны, возможно, Хуан раньше больше интересовался видеоконтентом, чем фотографиями, поэтому аналогичный прогноз для фотографии кокер-спаниеля Вэй может быть заниженным.В этом случае наш алгоритм ранжирования поставит бегущее видео Саанви выше, чем фото кокер-спаниеля Вэя, потому что он предсказывает более высокую вероятность того, что Хуану понравится этот фрагмент контента.

Но разве нравится то, как Хуан выражает свои предпочтения? Конечно нет. Он может делиться статьями, которые находит интересными, смотреть видео из своих любимых игровых стримеров или оставлять вдумчивые комментарии к сообщениям друзей. Математически все становится еще сложнее, когда нам нужно оптимизировать для нескольких целей, которые все вносят вклад в нашу общую цель (создание наиболее долгосрочной ценности для людей).У вас может быть несколько значений ( Y ijtk ), например, лайки, комментарии и репосты, каждое для разных значений k , которые все должны каким-то образом агрегировать до одного V ijt Значение . Еще больше усложняет ситуацию то, что для каждого человека в Facebook есть тысячи сигналов, которые нам нужно оценить, чтобы определить, что этот человек может найти наиболее актуальным, поэтому алгоритм становится очень сложным на практике.

Как выбрать общую ценность для экосистемы размером с Facebook? Мы хотим предоставить людям, пользующимся нашими услугами, долгосрочную ценность.Насколько ценны для Хуана просмотр видеоролика этого друга или чтение интересной статьи? Мы думаем, что лучший способ оценить, создает ли что-то долгосрочную ценность для кого-то, — это выбрать показатели, соответствующие тому, что люди считают важным для них. Поэтому мы опрашиваем людей о том, насколько значимым они считают общение со своими друзьями, или стоит ли публикация их времени, чтобы убедиться, что наши ценности ( Y ijtk ) отражают то, что люди считают значимым.

Множественные модели предсказаний предоставляют нам несколько предсказаний для Хуана: вероятность, с которой он будет взаимодействовать (например, поставить лайк или оставить комментарий), изображение кокер-спаниеля Вэя, бегущее видео Саанви, статья, опубликованная на Странице, и публикации Группы кулинарии . Каждая из этих моделей будет пытаться оценить каждый из этих фрагментов контента для Хуана. Иногда модели не соглашаются (например, Хуану может понравиться бегущее видео Саанви с большей вероятностью, чем статья Пейджа, но он может с большей вероятностью поделится статьей, чем видео Саанви), и то, как мы принимаем во внимание каждое предсказание для Хуана, основано на о действиях, которые люди сообщают нам (через опросы), более значимы и стоят их времени.

Аппроксимация идеальной функции ранжирования в масштабируемой системе ранжирования

Теперь, когда мы знаем теорию ранжирования (на примере ленты новостей Хуана), нам нужно определить, как построить систему для этой оптимизации. Нам необходимо оценить все сообщения, доступные для более чем 2 миллиардов человек (в среднем более 1000 сообщений на пользователя в день), что является сложной задачей. И нам нужно делать это в режиме реального времени — поэтому нам нужно знать, получила ли статья много лайков, даже если она была опубликована всего несколько минут назад.Нам также нужно знать, понравилось ли Хуану много другого контента минуту назад, чтобы мы могли оптимально использовать эту информацию при ранжировании.

Наша системная архитектура использует уровень Web / PHP, который запрашивает агрегатор каналов. Роль агрегатора каналов состоит в том, чтобы собрать всю релевантную информацию о сообщении и проанализировать все функции (например, сколько людей понравилось это сообщение раньше), чтобы предсказать ценность сообщения Y ijt для пользователя , а также итоговую оценку рейтинга V ijt путем агрегирования всех прогнозов.

Когда кто-то открывает Facebook, независимо от внешнего интерфейса (например, iPhone, телефон Android, веб-браузер), интерфейс отправляет запрос на уровень Web / PHP (внешний интерфейс), который затем запрашивает агрегатор каналов ( внутренний слой). После принятия запроса от внешнего интерфейса агрегатор каналов извлекает действия и объекты вместе со сводкой по объектам из конечных баз данных каналов, чтобы он мог обрабатывать, агрегировать, ранжировать и возвращать результирующий список ранжированных FeedStories на внешний интерфейс. для рендеринга.

Теперь рассмотрим, как работает агрегатор:

  1. Запросить инвентарь. Сначала нам нужно собрать все посты-кандидаты, которые мы можем ранжировать для Хуана (изображение кокер-спаниеля, бегущее видео и т. Д.). Первая часть довольно проста: соответствующий инвентарь включает в себя любые не удаленные сообщения, которыми поделился с Хуаном друг, Группа или Страница, к которой он подключен, и которые были сделаны с момента его последнего входа в систему. Но как насчет сообщений, созданных до последнего входа Хуана, которых он еще не видел? Возможно, они были более качественными или более актуальными, чем новые сообщения, но у него просто не было времени их просмотреть.Чтобы убедиться, что невидимые сообщения также пересматриваются, у нас есть непрочитанная логика натыкания: свежие сообщения, которые Хуан еще не видел, но которые были ранжированы для него в его предыдущих сессиях, снова могут быть просмотрены им. У нас также есть логика действий: если какие-либо сообщения, которые Хуан уже видел, вызвали интересную беседу среди его друзей, Хуан может иметь право снова увидеть это сообщение как сообщение с комментариями.
  2. Оценка X it для Хуана для каждого прогноза ( Y ijt ). Теперь, когда у нас есть инвентарь Хуана, мы оцениваем каждое сообщение с помощью многозадачных нейронных сетей. Существует очень много функций ( x ijtc ), которые мы можем использовать для прогнозирования Y ijt , включая тип публикации, встраивания (т.е. представления функций, созданные моделями глубокого обучения) и то, с чем зритель стремится взаимодействовать. Чтобы рассчитать это для более чем 1000 сообщений, для каждого из миллиардов пользователей — и все это в режиме реального времени — мы запускаем эти модели для всех историй кандидатов параллельно на нескольких машинах, называемых предикторами.
  3. Вычислите один результат из множества прогнозов: V ijt . Теперь, когда у нас есть все прогнозы, мы можем объединить их в одну оценку. Для этого необходимо несколько проходов, чтобы сэкономить вычислительную мощность и применить правила, такие как разнообразие типов контента (т. Е. Тип контента должен варьироваться, чтобы зрители не видели повторяющиеся типы контента, такие как несколько видео, одно за другим) , которые зависят от начального рейтингового балла.Во-первых, к каждому посту применяются определенные процессы обеспечения целостности. Они предназначены для определения того, какие меры по обнаружению целостности, если таковые имеются, необходимо применить к историям, выбранным для ранжирования. Затем на этапе 0 запускается облегченная модель, чтобы выбрать примерно 500 наиболее релевантных сообщений для Хуана, которые имеют право на ранжирование. Это помогает нам ранжировать меньше историй с высокой степенью запоминаемости на более поздних этапах, чтобы мы могли использовать более мощные модели нейронных сетей. Первый проход — это основной проход для подсчета очков, где каждая история оценивается независимо, а затем все ~ 500 подходящих постов упорядочиваются по количеству баллов.Наконец, у нас есть проход 2, который является контекстным проходом. Здесь добавлены контекстные функции, такие как правила разнообразия типов контента, чтобы помочь разнообразить ленту новостей Хуана.
  • Более глубокий взгляд на этап 1: Большая часть персонализации происходит на этапе 1. Мы хотим оптимизировать способ объединения Y ijtk в V ijt . Для некоторых оценка может быть выше за лайки, чем за комментарии, поскольку некоторые люди больше любят выражать свои мысли, чем комментируя.Для простоты и управляемости мы оцениваем наши прогнозы линейным образом, так что V ijt = w ijt1 Y ijt1 + w ijt2 Y ijt2 +… + w ijtk . Обратите внимание, что эта линейная формулировка имеет преимущество: любое действие, в котором редко участвует человек (например, подобное предсказание, которое очень близко к 0), автоматически получает минимальную роль в рейтинге, поскольку Y ijtk для этого события очень мало .Чтобы персонализировать за пределами этого измерения, мы продолжаем исследования персонализации на основе данных наблюдений. Люди с более высокой корреляцией получают большую ценность от этого конкретного события, если мы делаем этот метод инкрементным и контролируем возможные смешивающие переменные.

После того, как мы выполнили эти этапы ранжирования, у нас есть лента новостей для Хуана (и всех людей, использующих Facebook) в режиме реального времени, готовая для использования и удовольствия.

Теперь, когда вы лучше понимаете науку, архитектуру ранжирования и инженерное дело, лежащие в основе новостной ленты, вы можете увидеть, как наш алгоритм ранжирования помогает создавать ценный опыт для людей в ранее невообразимых масштабах и скорости.Хуан выигрывает от того, что видит более значимый и интересный контент, когда он приходит в Facebook, как и миллиарды других людей. Мы постоянно совершенствуем нашу систему ранжирования, повторяя наши модели прогнозирования, улучшая персонализацию и многое другое, чтобы помочь людям найти контент, который создает ценность и помогает им оставаться на связи с друзьями и семьей.

Как определить намерение пользователя при поиске с помощью ИИ и машинного обучения

Время — наш самый ценный невозобновляемый ресурс.Если вы похожи на большинство людей, вас, вероятно, сильно раздражает тратить время и силы на чтение нерелевантной рекламы, которая бесполезна, а иногда и вводит в заблуждение.

Я помню, как мне исполнилось 25, и меня тут же увидели объявления о свадебных услугах. Как только мне исполнилось 30, они превратились в рекламу подгузников. Хотя эта упрощенная стратегия таргетинга по возрасту иногда работает, она также может быть стереотипной и ограничивающей.

Упрощенный таргетинг рекламы все больше раздражает пользователей.Вот почему люди начинают использовать блокировщики рекламы, и для компании это верный способ выкинуть маркетинговые деньги из окна (браузера).

Есть лучший способ оптимизировать маркетинговый бюджет, чем бросать спагетти в стену и надеяться, что что-то прилипнет. Мы знаем это, потому что наши клиенты используют метод, который я собираюсь описать, для повышения до 15% своего рейтинга кликов (CTR) в рекламных кампаниях.

Это правда, что развитие технологий помогло сделать таргетинг более простым и, честно говоря, более жутким (мы смотрим на вас, Facebook!).Но мы точно знаем, что есть более эффективный способ заставить пользователей щелкнуть и получить то, что им нужно, и он связан с искусственным интеллектом.

Давайте посмотрим, как поисковые запросы пользователей влияют на эффективность рекламных кампаний.

SEO-специалистов и маркетологов использовали для оптимизации кампаний и контента для различных типов устройств. Помните, когда для выхода в Интернет вам приходилось использовать настольный компьютер? Ага, времена попроще.

По мере того, как аналитика становилась более мощной, а лежащие в ее основе технологии совершенствовались, критерии, используемые для сегментации и целевой аудитории, становились все более разнообразными.Затем, когда все больше людей выходило в Интернет, местоположение стало важным фактором в маркетинге и продажах. Затем появились социальные сети: компании начали накапливать объемы конкретных данных о людях, что привело к еще более глубокому и тщательному таргетингу.

Так почему же, несмотря на все эти данные и технологии, миллионы по-прежнему тратятся зря?

Технологии — это не ответ, если вы действительно не заботитесь о покупателе.

Введите цель поиска пользователя. Как следует из этой фразы, намерение пользователя при поиске показывает, что кто-то хочет, когда он что-то гуглиет.(Этот термин применяется ко всем поисковым системам, но кого мы обманываем? Вы ни за что не пойдете на Bing что-нибудь.)

Намерение пользователя при поиске стало любимцем в мире оптимизации — будь то для SEO, оптимизации коэффициента конверсии (CRO) или других дисциплин — потому что оно дает очень конкретную информацию, не будучи преследователем. Пользователь предоставляет намерение, и все, что компании должны сделать, это обратить внимание и правильно его интерпретировать.

И вот тут все усложняется.Google знает это лучше, чем кто-либо. Поэтому он меняет алгоритм поиска 500–600 раз (!) В год.

Обрабатывая триллионы поисковых запросов каждый год, алгоритм Google пришел к пониманию цели каждого запроса. Его частые обновления меняют внешний вид страниц результатов поисковых систем (SERP) в соответствии с намерениями пользователей.

Например, когда вы выполняете поиск по запросу «гарри поттер», алгоритм знает, что вы можете захотеть узнать о книгах и фильмах, поэтому он объединяет два вероятных намерения и делает соответствующие результаты легкодоступными:

Даже если ваша компания не является Google, вы можете использовать поисковые запросы пользователей с помощью ИИ., Вы можете использовать полученные знания в своей маркетинговой машине и делать это в больших масштабах. Вот как это сделать.

Как использование намерения пользователя при поиске помогает вашему бизнесу

Когда вы знаете , почему клиентов что-то хотят, вы можете понять, , как это доставить.

Если вы знаете, что кто-то ищет, вы можете предоставить нужную информацию в нужное время, чтобы помочь им найти то, что им нужно, а также:

  • Уменьшить шум
  • Уменьшите стоимость привлечения клиентов (CAC)
  • Повысьте свой CTR
  • Увеличить удержание клиентов
  • Укрепите свое позиционирование
  • Запитать реферальный маховик
  • Оптимизируйте ресурсы, вкладываемые в маркетинг

Итак, как узнать, чего хотят потребители?

Мы приняли вызов — выяснить это для клиента в сфере рекламных технологий.Они обрабатывали около 5 миллиардов поисковых запросов на 17 языках. В этом проекте мы сосредоточились на английском языке.

Усовершенствование поискового намерения пользователей старомодным способом

Раскрытие вашего потенциала роста с помощью поискового намерения пользователей начинается с создания списка ключевых слов. Чем больше ключевых слов вы соберете, тем лучше (подумайте о пяти-шестизначных цифрах). Просто убедитесь, что количество не мешает качеству.

Следующий шаг влечет за собой интеллектуальный анализ данных, чтобы можно было классифицировать ключевые слова и выбрать их для следующего этапа.Как бы вы ни старались автоматизировать этот процесс, вам все равно придется вручную проверять категории ключевых слов, чтобы убедиться, что они соответствуют вашим целям.

Тот же рабочий процесс применяется для определения намерения в ключевых словах, как с точки зрения триггеров, указывающих на намерение, так и с точки зрения типа намерения, прикрепленного к каждому ключевому слову (информационное, транзакционное, навигационное или соображение; мы поговорим об этом ниже).

Когда вы проделали всю эту работу — которая может занять несколько часов, если вы никогда не экспериментировали с ней, — пришло время использовать специальный инструмент для очистки данных и установления взаимосвязей между источниками данных.

Затем вы создадите информационную панель, чтобы получить эффективную информацию, которую маркетинговая команда может использовать при создании кампаний и оптимизации бюджетов.

Недостатки ручного определения намерений для вашего списка ключевых слов очевидны:

  • Время и ресурсоемкость
  • Трудно эффективно масштабировать
  • Требуются определенные ноу-хау, которых может не хватать вашей маркетинговой команде
  • Не предоставляет аналитические данные через API, которые можно передать на стороннюю платформу для автоматизации будущей оптимизации.

По этим причинам мы сосредоточились на поиске более масштабируемого решения для определения намерений пользователей при поиске, которое становится широко распространенным в крупных компаниях, поскольку их маркетинговые отделы продолжают совершенствовать как свои подходы, так и тактику.

Извлечение смысла с помощью моделей машинного обучения

Наша задача заключалась в том, чтобы предсказать намерение пользователя при поиске на основе запросов. На поисковое намерение пользователя естественным образом указывает его активность в поисковых системах (используемые запросы и ссылки, по которым они переходят) и активность на целевых веб-сайтах, но у нас не было доступа к этим типам данных.

Наша цель состояла в том, чтобы извлечь из запросов как можно более содержательную и полезную информацию. Вопрос, на который мы стремились ответить, заключался в том, как модель машинного обучения может понять цель запроса?

Для человека ответ очевиден: просто прочтите слова, передающие смысл.Но в модели машинного обучения слово — это просто группа символов без значения.

Когда романтический партнер спрашивает: «Что случилось, детка?» и получает в ответ «Ничего», большинство людей знают, что этот человек имеет в виду не это. Однако модель машинного обучения не имеет возможности узнать. Кроме того, намерения пользователя могут быть неоднозначными даже для людей. «Ничего» может означать любое количество вещей.

Вот еще один пример: если кто-то ищет «iPhone 8», что они хотят делать? Они ищут технические характеристики или обзоры продуктов? Они хотят видеть фотографии телефона? Мы не знаем наверняка, но можем сделать предположение на основе нескольких категорий намерений.

Как люди определяют намерение и как это делает ИИ

Для этого варианта использования мы разделили намерение пользователя на три категории, а четвертая (соображения) добавлена ​​позже. Эти типы намерений соответствуют уровням в маркетинговой воронке:

Информация или осведомленность

Связано с поиском информации по теме. Примеры:

«Население города Нью-Йорка в 2013 году»

«Какова высота Эйфелевой башни»

Транзакционный

Относится к достижению цели или занятию какой-либо деятельностью.Примеры:

«купить DVD Мстителей»

«Цена iPhone»

Навигационная

Также называется «Посещение лично». Связано с поиском близлежащего места или другой местной информацией. Примеры:

«Китайский ресторан рядом»

«Расписание автобусов»

Возмещение

Это нечто среднее между информационным и транзакционным намерением. Примеры:

«Обзоры iPhone»

«Сравнение Samsung iPhone»

Проблема для ИИ — это неоднозначность запросов.По сути, некоторые из них имеют несколько целей. Например, если кто-то ищет «отели», намерение зависит от контекста. Это может быть либо навигация (поиск ближайшего отеля), либо рассмотрение (бронирование онлайн). Он также может быть транзакционным, хотя этот общий поисковый запрос предполагает, что пользователь может быть не готов сделать резервирование.

Преобразование слов в числа, которые могут быть введены в модель ML

Модель не понимает слов.Если бы мы попытались использовать необработанные данные, это было бы все равно, что научить собаку подчиняться командам, показывая ей изображения других собак. Полная чушь. Модели работают с алгоритмами, поэтому, чтобы «говорить на их языке», мы должны преобразовать запросы в их математические эквиваленты. Эта проблема относится к категории обработки естественного языка (NLP).

Преобразование слов в понятный формат может быть достигнуто с помощью моделей машинного обучения, таких как GloVe или FastText. Эти инструменты преобразуют каждое слово в набор чисел (вектор), одновременно поддерживая связь между словами.Это означает, что два связанных слова (например, «покупка» и «покупка») будут рассматриваться как более тесно связанные, чем два несвязанных слова (например, «купить» и «попугай»).

Назначение ручной и автоматической маркировки — как масштабировать

Итак, у вас есть представления слов и категории намерений. Что теперь?

Следующим шагом является аннотирование запросов с целью каждого из них и обучение модели с использованием этого набора данных. Следовательно, обученная модель научится предсказывать намерения пользователя для новых запросов.Это концепция, аналогичная модели распознавания объектов. Если у вас будет достаточно фотографий с кошками, модель научится распознавать кошку на фотографии, которую она раньше не могла видеть.

Возвращаясь к аннотированию запросов, есть два варианта:

  • Маркировка данных вручную

Это причудливый способ сказать: «Посмотрите на запрос и напишите намерение рядом с ним».

Основным преимуществом ручного аннотирования данных является высокое качество результатов, поскольку всю работу выполняют люди.Однако это очень медленный процесс (аннотирование 1000 запросов занимает около двух часов), поэтому вы не уйдете далеко с набором данных, содержащим несколько миллионов запросов.

Однако небольшой результирующий набор данных можно использовать для проверки, то есть вы можете сравнить его с результатами, полученными моделью, и увидеть, насколько они отличаются друг от друга.

  • Автоматическая маркировка данных

Процесс автоматической маркировки влечет за собой создание сценария, который использует несколько правил для присоединения категорий намерений к каждому запросу.Наивный подход выглядит следующим образом: предполагая, что слово «купить» указывает на намерение транзакции, сценарий аннотирует все запросы, содержащие это слово, как транзакционные. Этот метод точен, но он ограничивает количество помеченных запросов, потому что не все транзакционные запросы будут включать это слово.

Для более развитого подхода, который мы создали, мы использовали представления слов (векторы), описанные ранее, и вычислили расстояние между словами. Если в запрос входило «покупка», слово, тесно связанное с «покупкой», сценарий пометил запрос как транзакционный.

Основным преимуществом этого подхода является то, что он может обрабатывать большие объемы данных, хотя у него есть ограничения: он не распознает слова, содержащие опечатки или отсутствующие в словаре (например, определенные модели смартфонов).

Обучение модели распознаванию поискового намерения

Теперь у нас есть набор данных с помеченными данными. Следующим шагом был выбор типа модели, обучение модели, оценка результатов и повторение. Поскольку данные были помечены, у нас возникла проблема классификации по нескольким классам.Вот результаты для случайного списка запросов:

Обратите внимание, что намерение выражается как вероятность с использованием значения от 0 до 1. Например, запрос «кошки на продажу рядом со мной» выражает , как — транзакционное, , так и — навигационное намерение. Мы можем определить наиболее вероятное намерение, посмотрев на самое высокое значение прогноза. Работа над этой проблемой машинного обучения была очень итеративной.

В программировании всегда есть несколько способов достижения цели (например, путем реализации функции), но если мы будем следовать шагам, мы гарантированно достигнем результата.

Машинное обучение отличается тем, что требует большого количества проб и ошибок. У нас нет четкого пути к решению, поэтому мы можем попробовать множество подходов и измерить результаты для каждого из них. Пройдя через этот процесс, мы можем оставить лучшее решение и отбросить все остальное. Игнорирование невозвратных затрат — наше секретное оружие.

При работе с высказываниями или запросами, как здесь, очень естественно структурировать модель повторяющимся образом, а не обрабатывать их независимо.Это из-за временного порядка слов. Таким образом, линейная рекуррентная модель нейронной сети (RNN-1) была первым, что мы использовали для моделирования задачи прогнозирования намерений.

Затем мы увеличили сложность модели, чтобы увидеть, поможет ли добавление нелинейностей (RNN-2), более сложных повторяющихся слоев или суммирование множественных повторений (RNN-3) в решении проблемы. В итоге у нас есть 3 повторяющиеся модели, каждая из которых усложняется по сравнению с предыдущей.

Мы также построили сверточную нейронную сеть без рекурсии (CNN-1), где каждое слово в запросе не зависит от предыдущих, с использованием max-pooling с течением времени.По сути, каждое слово фильтруется с использованием сверточного слоя; затем для каждого индекса в характеристике слов мы вычисляем максимальное значение, в результате чего получается одна функция по всему запросу.

Входными данными для нейронных сетей является встраивание слов (GloVe, Fasttext, One-hot), производящее вероятностный вывод для каждого из трех намерений функции активации softmax. Затем, во время тестирования, выбранное намерение — это намерение с наивысшей вероятностью (однозначное прогнозирование) или сами вероятности (многоцелевое прогнозирование).

Мы создали несколько версий модели, всего 8, начиная с очень простого набора слов, а затем улучшая каждый метод итеративно, основываясь как на результатах, так и на здравом смысле. Мы также использовали внешний инструмент аннотации (Ext-1). Ниже мы приводим сводную таблицу, в которой подчеркиваются сходства и различия между ними.

В своих выводах мы заметили, что, хотя изменение архитектуры модели приносит очень небольшое улучшение, использование более богатого представления слов улучшает результаты каждый раз на несколько процентов.Глядя на GloVe-100 и GloVe-300, мы видим постоянное улучшение. Использование Fasttext или GloVe не влияет на конечный результат: оба дают конкурентные результаты.

Однако, пожалуй, самым удивительным результатом было то, что , использующий встраивание без предварительного обучения (one-hot), дает очень большое улучшение по сравнению со всеми другими представлениями. Только рекуррентные модели могут быть обучены с использованием этого представления, в то время как сверточная модель расходится во время обучения. Это может быть из-за большого количества требуемых параметров, неправильной инициализации или отсутствия правильной настройки гиперпараметров.

В любом случае, как RNN-1, так и RNN-2, обученные с одним горячим кодированием в словаре 1M, дают очень хорошие результаты: 75,61% для многоцелевого (2 соглашения) и 79,01% для единственного намерения (3 соглашения).

Перед построением собственной модели намерений пользователей при поиске имейте в виду, что метод автоматической маркировки дает наилучшие результаты, когда все поисковые запросы относятся к одной и той же категории (например, мода, розничная торговля, автомобили или стиль жизни). Независимо от того, насколько хороша модель, намерение пользователя при поиске по-прежнему остается неоднозначным, потому что даже люди не могут договориться об одинаковом способе маркировки определенного набора данных.

Наши клиенты и партнеры использовали нашу модель прогнозирования поискового намерения в различных сценариях с захватывающими результатами: повышение их CTR до 15%! Сейчас точность набора данных на английском языке составляет около 85%, и мы работаем над дальнейшим улучшением этой производительности.

Сообщите нам, используете ли вы аналогичный подход для определения прогнозов намерений пользователей при поиске! Если вы столкнетесь с какими-либо проблемами, мы будем рады услышать ваш опыт построения алгоритмов НЛП для получения более точных результатов.

Google подробно рассказывает, как с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения улучшить поиск

Саммиты по технологиям преобразования начинаются 13 октября с мероприятия Low-Code / No Code: Enhancement Enterprise Agility. Зарегистрируйтесь сейчас!


Во время мероприятия, которое транслировалось в прямом эфире сегодня днем, Google подробно рассказал о том, как он применяет искусственный интеллект и машинное обучение для улучшения работы Google Поиска.

Google заявляет, что вскоре пользователи смогут видеть, насколько загружены места на Google Maps, без поиска конкретных пляжей, продуктовых магазинов, аптек или других мест, что является расширением существующих показателей загруженности Google.Компания также сообщает, что добавляет информацию о безопасности COVID-19 в профили компаний в Поиске и на Картах, показывая, используют ли они меры безопасности, такие как проверка температуры, экраны из плексигласа и многое другое.

Алгоритмическое улучшение фразы «Вы имели в виду?» — Функция проверки орфографии Google для поиска — позволит более точные и точные варианты написания. Google заявляет, что новая базовая языковая модель содержит 680 миллионов параметров (переменных, которые определяют каждое предсказание) и работает менее чем за три миллисекунды.«Это единственное изменение значительно улучшает орфографию, чем все наши улучшения за последние пять лет», — сказал в своем блоге руководитель службы поиска Google Прабхакар Рагхаван.

Google заявляет, что теперь может индексировать отдельные отрывки с веб-страниц, а не целые страницы. Google утверждает, что когда это будет развернуто полностью, это улучшит примерно 7% поисковых запросов на всех языках. Дополнительный компонент AI поможет поиску улавливать нюансы содержимого веб-страницы, якобы приводя к более широкому диапазону результатов по поисковым запросам.

«Мы применили нейронные сети, чтобы понять подтемы, связанные с интересами, что помогает предоставлять большее разнообразие контента, когда вы ищете что-то широкое», — продолжил Рагхаван. «Например, если вы вводите запрос« домашнее оборудование для упражнений », мы теперь можем понять соответствующие подтемы, такие как бюджетное оборудование, варианты премиум-класса или идеи небольшого пространства, и показать вам более широкий спектр контента на странице результатов поиска. ”

Google также представляет Data Commons — открытый репозиторий знаний, который объединяет данные из общедоступных наборов данных (например,g., статистика COVID-19 от Центров по контролю и профилактике заболеваний США) с использованием сопоставленных общих объектов — для результатов поиска в Интернете и на мобильных устройствах. В ближайшем будущем пользователи смогут искать в Поиске такие темы, как «работа в Чикаго», чтобы просматривать информацию в контексте.

В области электронной коммерции и покупок Google заявляет, что разработала технологию облачной потоковой передачи, которая позволяет пользователям просматривать продукты в дополненной реальности (AR). Например, с автомобилями Volvo, Porsche и другими автомобильными брендами пользователи смартфонов могут увеличивать масштаб, чтобы увидеть рулевое колесо автомобиля и другие детали — в масштабе.Кроме того, Google Lens в приложении Google или Chrome на Android (а вскоре и iOS) позволит покупателям находить похожие товары, нажимая на такие элементы, как винтажный деним, рукава с оборками и многое другое.

Вверху: превью дополненной реальности в поиске Google.

Кредит изображения: Google

В дополнение к поиску, Google заявляет, что развернет функцию, которая выделяет примечательные моменты в видео — например, снимок экрана со сравнением различных продуктов или ключевой этап рецепта.Google ожидает, что к концу 2020 года 10% поисковых запросов будут использовать эту технологию. А Live View in Maps, инструмент, который использует AR для предоставления пошаговых пешеходных маршрутов, позволит пользователям быстро просматривать информацию о ресторанах, в том числе о загруженности они, как правило, и их звездные рейтинги.

Наконец, Google заявляет, что позволит пользователям искать песни, просто напевая или насвистывая мелодии, первоначально на английском языке в iOS и более чем на 20 языках в Android. Вы сможете запустить эту функцию, открыв последнюю версию приложения Google или виджета «Поиск», нажав на значок микрофона и спросив: «Что это за песня?» или нажав кнопку «Искать песню», а затем послушать жужжание или свист не менее 10–15 секунд.

«После того, как вы закончите напевать, наш алгоритм машинного обучения помогает определить потенциальные совпадения песен», — написал Google в своем блоге. «Мы покажем вам наиболее вероятные варианты, основанные на мелодии. Затем вы можете выбрать наиболее подходящее совпадение и изучить информацию о песне и исполнителе, просмотреть любые сопровождающие музыкальные видеоклипы или послушать песню в своем любимом музыкальном приложении, найти текст, прочитать анализ и даже просмотреть другие записи песни, когда доступный.»

Google утверждает, что мелодии, напеваемые в поиске, с помощью алгоритмов машинного обучения преобразуются в числовые последовательности.Модели обучены определять песни на основе различных источников, включая пение, свист или жужжание людей, а также студийные записи. Алгоритмы также абстрагируются от всех других деталей, таких как аккомпанирующие инструменты, тембр и тон голоса. Остается только отпечаток пальца, который Google сравнивает с тысячами песен со всего мира, чтобы определить потенциальные совпадения в режиме реального времени, так же, как функция Pixel Now Playing.

«От новых технологий до новых возможностей — меня очень радует будущее поиска и все способы, которые помогут нам разобраться в мире», — сказал Рагхаван.

В прошлом месяце Google объявил, что начнет показывать быстрые факты, связанные с фотографиями, в Google Images с помощью ИИ. Начиная с США на английском языке, пользователи, которые ищут изображения на мобильных устройствах, могут видеть информацию из Сети знаний Google — базы данных Google, содержащей миллиарды фактов, включая людей, места или вещи, имеющие отношение к определенным изображениям.

Google также недавно сообщил, что использует методы искусственного интеллекта и машинного обучения для более быстрого обнаружения последних новостей о стихийных бедствиях и других кризисах.В связи с этим компания Google заявила, что выпустила обновление с использованием языковых моделей для улучшения соответствия между новостями и доступными источниками для проверки фактов.

В 2019 году Google поделился своими усилиями по устранению неоднозначности запросов с помощью техники, называемой двунаправленными представлениями кодировщика от трансформаторов (BERT). BERT, созданный на основе исследования трансформеров, проведенного технологическим гигантом, заставляет модели учитывать контекст слова, глядя на слова, стоящие до и после него. По данным Google, BERT помог поисковой системе Google лучше понять 10% запросов на английском языке в США.S. — особенно более длительные, более разговорные поиски, где предлоги, такие как «для» и «для», сообщают значение.

BERT теперь используется во всех поисковых запросах на английском языке, сообщает Google, и работает на нескольких языках, включая испанский, португальский, хинди, арабский и немецкий.

VentureBeat

Миссия VentureBeat — стать цифровой городской площадью, где лица, принимающие технические решения, могут получить знания о преобразующих технологиях и транзакциях. На нашем сайте представлена ​​важная информация о технологиях и стратегиях обработки данных, которая поможет вам руководить своей организацией.Мы приглашаем вас стать участником нашего сообщества, чтобы получить доступ:
  • актуальная информация по интересующим вас вопросам
  • наши информационные бюллетени
  • закрытый контент для лидеров мысли и доступ со скидкой к нашим призовым мероприятиям, таким как Transform 2021 : Подробнее
  • сетевые функции и многое другое
Стать участником.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *