Giải Nghĩa Về Google Bert Và Google DeepRank !

Google BERT và Google DeepRank là những khái niệm có quan hệ mật thiết và ảnh hưởng rất lớn đến việc tối ưu hóa SEO.

Được biết đến là một trong những nghiên cứu đột phá của Google về xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Google BERT và Google DeepRank đã có tác động đáng kể đến các truy vấn tìm kiếm. Vậy Google BERT và Google DeepRank là gì? Và chúng có liên quan gì đến nhau? Với bài viết này, IMO Academy mang đến cho bạn cái nhìn tổng quan chi tiết nhất về hai khái niệm này.

BERT

BERT là gì?

BERT là viết tắt của ” Bidirectional Encoder Representations from Transformers”. Nó được dùng để đại diện cho một bộ mã hóa hai chiều Transformer. Đây là một thuật toán học sâu được thiết kế để giúp máy tính hiểu ngôn ngữ không rõ ràng trong văn bản. Bằng cách sử dụng văn bản xung quanh hình dạng, bạn cung cấp ngữ cảnh.

Dữ liệu BERT của Google có thể được tạo trước bằng nội dung  Wikipedia. Và nó cũng có thể được sửa đổi với các bản ghi Hỏi & Đáp. Các từ giúp công cụ tìm kiếm hiểu chính xác ý nghĩa và sắc thái của ngữ cảnh của từ (hoặc cụm từ).

Trước đây, các thuật toán ngôn ngữ chỉ có thể đọc văn bản liên tục theo một hướng cụ thể. Tuy nhiên, kể từ khi Google BERT ra đời, bạn có thể đọc và hiểu ngôn ngữ theo cả hai hướng cùng một lúc. Từ trái sang phải và từ phải sang trái. Sự khác biệt này là do sự ra đời của Transformer, còn được gọi là hai chiều.

Với tính hai chiều, Google BERT được đào tạo về hai nhiệm vụ NLP khác nhau nhưng có liên quan chặt chẽ với nhau. Đó là Masked Language Modeling (MLM) và Next Sentence Prediction (NSP). Mục đích của đào tạo MLM là ẩn một từ trong câu và để thuật toán dự đoán từ nào đã được ẩn dựa trên ngữ cảnh. Mục đích của đào tạo NSP là dự đoán xem hai câu đã cho có được kết nối một cách logic, tuần tự hay chỉ là tình cờ.

Giải thích Bert?

Trước khi bạn tìm hiểu thêm về Google BERT và cách nó hoạt động. Hãy cùng IMO Academy xem ý nghĩa của từ viết tắt BERT nhé!

B – Bi-directional

Trước đây, các thuật toán lời nói chỉ có thể đọc văn bản theo một hướng cụ thể. Họ cũng chỉ đọc ngữ cảnh theo một hướng nhất định. Trong một số trường hợp, điều này có thể dẫn đến việc công cụ tìm kiếm không thể đọc chính xác ngữ nghĩa của các cụm từ (từ) do người dùng cung cấp.

Hầu hết các trình mô hình hóa ngôn ngữ là một hướng. Nhưng Google BERT thì khác. BERT sử dụng mô hình ngôn ngữ hai chiều. Vì vậy có thể đọc các câu trên cả hai mặt của mô hình ngôn ngữ cùng một lúc. Tùy thuộc vào ngữ cảnh của từ.

ER – Encoder Representation

Với cơ chế thông minh của mình. Google BERT có thể đọc và giải mã các phần văn bản được mã hóa.

T – Transformers

Google BERT sử dụng Transformers và một mô hình ngôn ngữ ẩn. Một trong những vấn đề lớn đối với việc đọc ngôn ngữ tự nhiên trước đây là khó  hiểu ngữ cảnh mà một từ đang đề cập đến. Ví dụ: khi người dùng sử dụng đại từ như nó, họ, anh ấy, cô ấy… Các công cụ tìm kiếm rất khó thu thập thông tin và nắm bắt.Và

Transformers sẽ thực sự tập trung vào các đại từ và tất cả các ngữ nghĩa của các từ đi cùng với chúng. Từ đó, cố gắng bọc đối tượng  được đề cập trong bất kỳ ngữ cảnh nào.

Với Mô hình Ngôn ngữ được Che giấu (MLM), dữ liệu đầu vào (thay vì mã thông báo MASK) được che một cách ngẫu nhiên với tỷ lệ thấp. Mô hình này dự đoán các từ bị ẩn dựa trên ngữ cảnh xung quanh (không phải là các từ bị ẩn) và do đó tìm ra cách biểu diễn của từ đó.

Đào tạo SEO giúp bạn biết cách tìm những từ khóa có khả năng mang lại khách hàng, tổ chức bản đồ ngữ nghĩa và lên chiến lược nội dung.

BERT hoạt động như thế nào?

Kết cấu của BERT khá giống với mô hình GPT của OpenAI với các lớp Transformer đều là khối Encoder.

Lập trình thử nghiệm

Google BERT được đào tạo trước cho hai nhiệm vụ NLP:

• Tạo mô hình ngôn ngữ có mặt nạ (MLM)
• Dự đoán câu tiếp theo (NSP)

Hãy xem xét kỹ hơn hai loại nhiệm vụ này!

Tạo mô hình ngôn ngữ có mặt nạ (MLM)

CẦN THIẾT CHO TÍNH HAI CHIỀU

Thuật toán Google BERT được thiết kế như một mô hình hai chiều sâu sắc. Nó giống như một mạng có thể thu thập thông tin dọc theo  bên phải và bên trái của mã thông báo từ lớp chính đầu tiên đến lớp cuối cùng.

ĐÔI NÉT VỀ MASKED LANGUAGE MODELING (MLM)

Cốt lõi của mô hình MLM, các nhà phát triển thuật toán BERT. Đưa ra một số nhận xét về sự phát triển của mô hình này:

• Để tránh tập trung quá nhiều vào một địa điểm cụ thể hoặc các mã thông báo ẩn. Ngẫu nhiên 15% số từ bị che.
• Các từ ẩn không phải lúc nào cũng được thay thế bằng [MASK]. Vì thông báo [MASK]  không bao giờ xuất hiện trong quá trình tinh chỉnh.
• Các nhà nghiên cứu và phát triển thuật toán đã sử dụng các kỹ thuật.

Dự đoán câu tiếp theo (NSP)

Đây là một nhiệm phân loại nhị phân. Do đó, dữ liệu có thể dễ dàng được tạo ra từ bất kỳ ngữ liệu nào bằng cách phân tách nó thành các cặp câu. Giả sử chúng ta có một tập dữ liệu văn bản với 100.000 câu. Điều này có nghĩa là 50.000 cặp câu được tạo ra dưới dạng dữ liệu huấn luyện:

• Có 50% các cặp câu trong đó câu thứ hai thực sự là sự tiếp nối của câu đầu tiên.
• Có 50% cặp câu còn lại trong đó câu thứ hai là câu ngẫu nhiên
• Nhãn trong trường hợp đầu tiên là “IsNext” và trong trường hợp thứ hai là “NotNext”

BERT trợ giúp những vấn đề gì?

Công cụ tìm kiếm không đủ thông minh để hiểu ý nghĩa đầy đủ của văn bản. Và các mô hình xử lý ngôn ngữ như BERT sẽ giúp giải quyết vấn đề này.

Vấn đề về từ ngữ

Mọi người sử dụng từ rất linh hoạt. Có nhiều từ có nghĩa không rõ ràng, đa nghĩa hoặc đồng nghĩa. Từ đồng âm, từ đồng nghĩa hoặc từ địa phương…Có thể bị các công cụ tìm kiếm hiểu nhầm. Ví dụ về từ đồng âm “kho”, trong các câu “Mẹ mang cá đi kho” và “Mang cá đi kho”. “Kho” ở câu đầu là động từ chỉ hoạt động của con người. Còn  câu thứ 2 thì là danh từ chỉ nơi cất giữ đồ đạc.

Sự ra đời của Google BERT giúp việc hiểu các cụm từ và từ có nghĩa không rõ ràng. Đặc biệt là các từ (hoặc cụm từ) nhiều nghĩa trở nên dễ dàng hơn.

Ngữ cảnh

Một từ không có nghĩa khi được sử dụng trong một ngữ cảnh cụ thể. Ý nghĩa của các từ thay đổi khi được sử dụng trong các ngữ cảnh khác nhau. Như ví dụ trên. Cùng một từ “shop”, nhưng khi đặt trong những ngữ cảnh khác nhau. Nó sẽ mang những ý nghĩa khác nhau.

Nghĩa của một từ thay đổi theo nghĩa của các từ xung quanh. Câu càng dài, càng nhiều từ thì việc hiểu đúng nghĩa của càng trở nên khó khăn hơn. Với BERT, những vấn đề này trở nên dễ dàng hơn. Nghĩa của từ và cụm từ được xác định chính xác nhờ mô hình xử lý ngôn ngữ thông minh dựa trên nghĩa của các từ  và cụm từ xung quanh.

Tác động của BERT đến SEO

Sự lớn mạnh của Google BERT đã gây ra nhiều thay đổi trong hoạt động SEO của nhiều công ty. Cụ thể, tác động này được phản ánh như sau:

• Từ khóa đuôi dài được đánh dấu
• Các trang web đa ngôn ngữ có tác động lớn hơn ở mỗi khu vực
• Nội dung có liên quan tiếp tục được đánh dấu

Các từ khóa đuôi dài 

BERT được chọn lọc giúp Google dễ dàng đọc các từ chính xác hơn và đặc biệt là bằng ngôn ngữ tự nhiên. Do đó, các SEOer có thể tập trung vào các chiến lược từ khóa đuôi dài và các từ khóa được nhắm mục tiêu theo ngôn ngữ tự nhiên.

Người dùng thường sử dụng ngôn ngữ nói (ngôn ngữ tự nhiên) khi tìm kiếm một chủ đề cụ thể. Và nếu bạn thu thập và tối ưu những từ khóa này thì chắc chắn sẽ mang lại hiệu quả SEO rất lớn.

Các trang web có nội dung đa ngôn ngữ hoạt động tốt hơn ở mỗi khu vực

BERT cũng mang lại hiệu quả tích cực cho các chiến lược SEO đa ngôn ngữ. Một trang web được dịch sang nhiều ngôn ngữ khác nhau cung cấp khả năng truy cập tốt hơn ở các vùng và lãnh thổ quốc gia này. Tuy nhiên, việc tạo nội dung gốc cho trang web theo từng ngôn ngữ. Và trả lời các câu hỏi từ người dùng đa ngôn ngữ đòi hỏi sự cẩn thận cao độ.

Google DeepRank

Google đã tiết lộ các chi tiết mới về việc tạo ra thuật toán DeepRank – một thuật toán hiển thị các kết quả tìm kiếm phù hợp nhất bằng cách đọc hiểu ngôn ngữ tự nhiên của con người.

Khóa học SEO mang đến cho bạn kiến thức thực tế về cơ chế hoạt động của bộ máy tìm kiếm. Đồng thời đưa ra những giải pháp thiết kế. Tối ưu thông tin để tăng mức độ thân thiện của website.

Google DeepRank là gì?

Được ra mắt vào năm 2019, bạn có thể hiểu đơn giản DeepRank là sự tích hợp BERT vào Google tìm kiếm. Tên gọi này xuất phát từ phương pháp Deep Learning được BERT sử dụng và khía cạnh xếp hạng tìm kiếm (Rank).

Google DeepRank được xây dựng dựa trên khả năng Machine Learning và xử lý ngôn ngữ tự nhiên hiện có của Google. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên ở đây cho phép người dùng nhập các câu hỏi thực tế. Với ngôn ngữ giống như tin nhắn văn bản hay cuộc đối thoại thường ngày.

Google DeepRank hoạt động như thế nào?

DeepRank có thể hiểu được sự phức tạp của ngôn ngữ tự nhiên. Nhưng việc lập trình không dễ dàng như vậy.

Các thuật toán tìm kiếm của Google được sử dụng để loại bỏ các từ điền và loại bỏ chúng khỏi truy vấn tìm kiếm. Theo thời gian, Google hiểu rằng những từ này đóng vai trò quan trọng trong việc truyền tải chính xác những gì người dùng muốn nói. Với DeepRank, bạn có thể chạy các truy vấn một cách nguyên bản mà không bị các công cụ tìm kiếm hiểu nhầm.

Trong những năm gần đây, khi cuộc sống ngày càng nâng cao. Những nhu cầu cơ bản của cuộc sống được đáp ứng, những lo lắng về tinh thần trở nên nổi bật hơn. Thì nhu cầu về một loại hình dịch vụ thám tử chuyên nghiệp càng trở nên cấp thiết.

Tại thời điểm này, chúng ta cũng đã hiểu một chút về cách hoạt động của Google DeepRank  và cách cải thiện trang kết quả tìm kiếm.

Mối quan hệ giữa Google BERT và Google DeepRank là gì?

Qua phân tích trên, bạn cũng có thể thấy rằng Google BERT và Google DeepRank thực sự hoạt động theo cùng một cách. Tại sao lại tồn tại hai khái niệm này và chúng thực sự liên quan như thế nào?

Trên thực tế, Google BERT và Google DeepRank có thể được hiểu là một. Cụ thể hơn, như đã mô tả ở Phần 1, BERT là tên của một thuật toán ra đời vào năm 2017. Với mục đích đọc và hiểu ngôn ngữ hai chiều cùng lúc và xử lý ngôn ngữ tự nhiên tốt hơn. Vào năm 2018, Google đã công bố một ứng dụng thử nghiệm của thuật toán BERT. Và nghiên cứu đã phát triển khả năng phân tích ngôn ngữ của công cụ tìm kiếm giống như con người. Vào tháng 10 năm 2019, Google chính thức công bố ứng dụng BERT vào thuật toán tìm kiếm với tên gọi Google DeepRank

Kết luận.

Sự xuất hiện của Google BERT / Google DeepRank là một bước quan trọng giúp Google cải thiện thứ hạng tìm kiếm của mình. Đồng thời mang đến cho người dùng trải nghiệm tìm kiếm tự nhiên tốt nhất.

IMO Academy hy vọng rằng thông tin được cung cấp trong bài viết này. Sẽ giúp bạn tìm hiểu thêm về Google BERT và Google DeepRank và mối quan hệ giữa chúng. Từ đó hiểu rõ hơn về tác động của thuật toán này đối với SEO và tìm ra cách tối ưu tốt nhất. Nếu bạn còn thắc mắc về Google BERT hoặc các vấn đề liên quan đến quá trình SEO. Liên hệ với IMO Academy để có câu trả lời và mẹo chi tiết.

Link bai viết Giải Nghĩa Về Bert Và Google DeepRank! xem tại: https://imo.edu.vn/giai-nghia-ve-google-bert-va-google-deeprank