Actualización de la patente de la Búsqueda de Google: 18 de diciembre de 2020

Bienvenidos a otra semana para los frikis.

Las últimas semanas fueron un poco tranquilas, pero se me ocurrieron algunas que realmente vale la pena leer.

Como siempre, las patentes toman algo de tiempo para entrar, pero cuanto más lee, más fácil se vuelve.

Por lo tanto, tómese un tiempo para hacer clic y leerlos por completo.

Solo puede hacerte un mejor SEO.

Además, mi primera publicación de 2021 será un resumen de todas las patentes relacionadas con la búsqueda de Google que recopilé durante el año 2020. Asegúrese de estar atento a eso.

  • Archivado: 26 de abril de 2020
  • Galardonado: 10 de noviembre de 2020

Resumen

“Los aspectos de ejemplo de la presente divulgación están dirigidos a sistemas y métodos que emplean un modelo de clasificación de opiniones con aprendizaje automático para clasificar partes (por ejemplo, oraciones, frases, párrafos, etc.) de documentos (por ejemplo, artículos de noticias, páginas web, etc.) ) como opiniones o no opiniones. Además, en algunas implementaciones, las partes clasificadas como opiniones se pueden considerar para su inclusión en una pantalla informativa. Por ejemplo, las partes del documento pueden clasificarse según su importancia y seleccionarse para su inclusión en una pantalla informativa en función de su clasificación. “

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Notas de Dave

Éste, como con la mayoría de las patentes, se puede adaptar y utilizar de diversas formas, parece que gran parte del ímpetu original es hacia las noticias (o potencialmente blogs).

Al comprender el tenor / opinión de un documento, se puede clasificar en consecuencia.

Como se indica en la patente, “una parte del documento que ha sido clasificado como opinión y / o clasificado como de gran importancia”. También se podría implicar que limita aún más la exposición del usuario a nueva información al mostrar información altamente clasificada que refuerza sus propias opiniones percibidas sobre un tema (consulta).

De la patente

“La comprensión del contenido (por ejemplo, contenido textual) contenido en un documento por un sistema informático es un problema desafiante. Incluso en el espacio del periodismo de noticias profesional, donde los artículos se escriben normalmente en lenguaje y sintaxis de alta calidad, los sistemas informáticos actualmente son capaces de comprender muy poco sobre el contenido real de los artículos de noticias. Además, determinar cómo se compara un artículo determinado con otros artículos de noticias relacionados escritos por otros periodistas es una tarea aún más desafiante “.

“Los aspectos de ejemplo de la presente divulgación están dirigidos a sistemas y métodos que emplean un modelo de clasificación de opiniones con aprendizaje automático para clasificar partes (por ejemplo, oraciones, frases, párrafos, etc.) de documentos (por ejemplo, artículos de noticias, páginas web, etc.) ) como opiniones o no opiniones. Además, en algunas implementaciones, las partes clasificadas como opiniones se pueden considerar para su inclusión en una pantalla informativa. Por ejemplo, las partes del documento pueden clasificarse según su importancia y seleccionarse para su inclusión en una pantalla informativa en función de su clasificación. “

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  • Archivado: 27 de marzo de 2019
  • Galardonado: 1 de diciembre de 2020

Toma de Dave

Mientras investigaba esta patente (sobre personalización), se analiza (en parte) el enfoque de PageRank / Random Surfer. Y las limitaciones en el mismo.

Para aquellos que no son tan íntimos con él, ese es el elemento central de los enlaces, que es un área obviamente importante.

Buscan adaptar esto mediante un enfoque más personalizado y un “rango de perfil” para adaptar mejor los resultados de búsqueda existentes (creado por PageRank) … De todos modos, cosas interesantes.

De la patente

“En realidad, un usuario como el surfista aleatorio nunca existe. Cada usuario tiene sus propias preferencias cuando envía una consulta a un motor de búsqueda. La calidad de los resultados de búsqueda devueltos por el motor debe ser evaluada por la satisfacción de sus usuarios. Cuando las preferencias de un usuario pueden estar bien definidas por la propia consulta, o cuando la preferencia del usuario es similar a la preferencia del internauta con respecto a una consulta específica, es más probable que el usuario esté satisfecho con los resultados de la búsqueda. Sin embargo, si la preferencia del usuario está significativamente sesgada por algunos factores personales que no se reflejan claramente en una consulta de búsqueda en sí, o si la preferencia del usuario es bastante diferente de la preferencia del usuario aleatorio, los resultados de búsqueda del mismo motor de búsqueda pueden ser menos útiles. para el usuario, si no inútil “.

  • Archivado: 23 de mayo de 2019
  • Galardonado: 15 de diciembre de 2020

Resumen

“A partir del contenido de un documento, se determina una entidad fáctica que se relaciona con el contenido del documento. Se solicita contenido para un panel de conocimiento. Un panel de conocimiento es un elemento de la interfaz de usuario que proporciona una colección de contenido relacionado con la entidad fáctica. El contenido del panel de conocimiento se recibe para su visualización contemporánea en el dispositivo del usuario con el contenido del documento “.

Notas de Dave

Curiosamente, este no tiene un montón de elementos nuevos con los que no estaríamos familiarizados cuando se trata de paneles de conocimiento, pero en realidad no he visto un montón de patentes descriptivas sobre ellos. Entonces, vale la pena incluirlo aquí hoy.

Por ejemplo, si no está familiarizado con lo que es una entidad en su totalidad, la describen como “Las entidades pueden incluir, entre otras, una persona, un lugar, un país, un punto de referencia, un animal, un evento histórico, una organización, una empresa , equipo deportivo, evento deportivo, película, canción, álbum, juego, obra de arte o cualquier otra entidad apropiada “.

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De la patente

“Sin embargo, al desarrollar consultas de búsqueda para enviarlas al motor de búsqueda, el usuario a menudo necesita proporcionar información contextual del documento en la consulta. Por ejemplo, un usuario puede estar escribiendo un documento para describir osos en Smokey Mountains. La consulta que el usuario deberá formular deberá expresar esta necesidad informativa “.

“En algunas implementaciones, un panel de conocimiento proporciona un resumen de la información de la entidad. Por ejemplo, un panel de conocimientos para un cantante puede incluir el nombre del cantante, una imagen del cantante, una descripción del cantante, uno o más datos sobre el cantante y contenido que identifica canciones y álbumes grabados por el cantante “.

“En algunas implementaciones, un panel de conocimiento puede proporcionar información más granular. Por ejemplo, si la sección de un documento trata sobre la infancia del cantante, el panel de conocimientos puede proporcionar información sobre la escuela a la que asistió el cantante, un fragmento sobre la ciudad en la que creció el cantante y los recuerdos del cantante de crecer allí “.

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Eso es todo por esta semana amigos. Si hay un área de búsqueda específica sobre la que estaría interesado en leer, no dude en ponerse en contacto conmigo.

Siempre estoy feliz de ayudar.

¡Te veo la proxima semana!

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