الگوریتم BERT چیست؟ چگونه گوگل جستجوهای شما را زیر نظر دارد

الگوریتم BERT چیست و چگونه نتایج را دستخوش تغییرات می‌کند؟ الگوریتم‌ های گوگل در جدیدترین به‌روزرسانی خود از الگوریتمی به نام BERT رونمایی کرد. الگوریتمی که به گوگل اجازه می‌دهد تا زبان جستجوگران را به‌ویژه در جستجوهای صوتی بهتر درک کند. BERT حدود ۱۰ درصد از کوئری‌ها را تحت تاثیر قرار می‌دهد. همچنین می‌توان بر روی رتبه‌بندی ارگانیک نیز تاثیرگذار باشد. بنابراین نباید از این الگوریتم غافل مانده و آن را ناشناخته باقی گذاشت.

نکته‌ای که وجود دارد این است که BERT در واقع تنها یک به‌روزرسانی الگوریتمی نیست. بلکه یک فریم ورک پردازش زبان طبیعی یا natural language برای یادگیری ماشین است. BERT از همان زمان پیدایش توانست طوفانی را در کوئری‌ها و الگوریتم‌های جستجو ایجاد کند. چراکه با استفاده از این الگوریتم می‌توان تمامی زبان‌های محاوره و اصطلاحات آن‌ها را به موتورهای جستجو یاد داد.

بنابراین در دنیای امروز بر هر متخصص سئو و مدیر سایتی واجب است که این الگوریتم را به‌خوبی بشناسد. همچنین باید بداند که BERT چگونه بر جستجو تاثیر خواهد گذاشت و چگونه باید محتوا را برای آن بهینه‌سازی کرد.

تاثیر الگوریتم BERT در جستجوها چگونه است؟

BERT مخفف عبارت Bidirectional Encoder Representation from Transformers است که ازنظر لغوی به‌صورت «نمایش رمزگذار دوطرفه برای مبدل‌ها» ترجمه می‌شود. BERT بیشتر به‌عنوان یک ابزار، چارچوب یا الگوریتم جستجوی گوگل شناخته می‌شود. هدف از این ابزار کمک به موتور جستجو در درک بهتر کوئری‌های محاوره و درنتیجه تطابق بهتر نتایج جستجو با عبارت‌های جستجو شده است.

BERT یک پروژه تحقیقاتی اپن سورس است که در قالب یک مقاله دانشگاهی ارائه شد. علاوه بر این BERT یک چارچوب NLP برای پردازش زبان طبیعی است. منظور از زبان طبیعی همان زبان محاوره یا عامیانه است که در میان افراد رایج بوده و بیشتر افراد جستجوهای خود را با این زبان انجام می‌دهند.

استفاده از BERT باعث شده که درک زبان طبیعی با سرعت بیشتری انجام شود. به همین دلیل NLP و جوامعی که از ماشین لرنینگ استفاده می‌کنند، از رونمایی BERT استقبال بسیاری کردند. زیرا در این صورت مدت‌زمان انجام تحقیقات با زبان طبیعی تا حد زیادی کاهش پیدا می‌کند.

در حال حاضر BERT به تمامی داده‌ها و کلمات موجود در ویکی‌پدیا انگلیسی مجهز شده است. به همین دلیل می‌تواند به‌عنوان یکی از ابزارهای اولیه در شبکه‌های عصبی در یادگیری ماشین و سایر رشته‌های پردازش زبان طبیعی مورداستفاده قرار بگیرد. این آموزش BERT باعث شده که این الگوریتم بتواند مجموعه گسترده‌ای از پرسش و پاسخ‌ها را پوشش دهد.

BERT به حل چه چالش‌هایی کمک می‌کند؟

موارد بسیاری وجود دارد که هرچند برای ما انسان‌ها به‌راحتی قابل‌فهم است اما موتورهای جستجو و ماشین‌ها در فهم آن‌ها مشکل دارند. در ادامه به مهم‌ترین این چالش‌ها که با ظهور BERT تا حد زیادی برطرف شده‌اند اشاره می‌کنیم.

• تفاوت معنای کلمات در عبارت‌های مختلف

مشکل اصلی کلمات این است که معناهای متفاوتی را در جمله‌های متفاوت دارند. معنای کلمات در جمله‌های تخصصی، رسمی و محاوره با هم تفاوت زیادی دارند. برخی از کلمات نیز مبهم هستند و تنها در بحث‌های محاوره معنا پیدا می‌کنند. BERT برای کمک به فهمیدن معنای چنین کلمات و عباراتی طراحی شده است. به‌این‌ترتیب موتورهای جستجو می‌توانند معنای عبارات را بهتر فهمیده و نتایج بهتری را برای آن‌ها عرضه کنند.

• بازی با کلمات

برای کسانی که به یک زبان مشترک صحبت می‌کنند، بازی با کلمات می‌تواند به‌راحتی معانی مختلفی را در بر داشته باشد. این معانی متفاوت در شوخی‌های کمدین‌ها می‌تواند باعث ایجاد خنده شود. علت این فهم سریع و در پی آن واکنش سریع‌تر مخاطب این است که انسان‌های هم‌زبان عقل و منطق مشترکی دارند. درنتیجه می‌توانند به‌راحتی معنای کلمات مختلف را در شرایط و زمینه‌های مختلف درک کنند. اما این اتفاق برای موتورهای جستجو نمی‌افتد.

• معنای مختلف کلمات در زبان‌های مختلف

جمله معروفی وجود دارد که در آن گفته می‌شود که یک کلمه تا زمانی که در یک زبان و برای یک موضوع خاص استفاده نشود، هیچ معنایی ندارد. به عبارت بهتر یک کلمه در قالب یک جمله معنا پیدا می‌کند. چراکه این قسمت‌های مختلف گفتاری هستند که می‌توانند به یک کلمه در یک زمینه خاص معنا ببخشند. یعنی سایر کلمات موجود در یک جمله هستند که می‌توانند معنای واقعی یک کلمه را به ما بفهمانند. هرچه جمله طولانی‌تر باشد، فهمیدن معنای قسمت‌های مختلف آن نیز دشوارتر است.

• پردازش زبان طبیعی

اینکه ما با داده‌های ساختاری یک زبان آشنا باشیم نمی‌تواند به ما در درک زبان طبیعی کمکی کند. حتی می‌توان گفت که دانستن داده‌های ساختاری می‌تواند ما را از معنای اصلی یک عبارت دور کند. درک زبان طبیعی مستلزم داشتن یک درک درست از زمینه‌های گفتاری و پیشینه‌های فرهنگی است. این موضوع برای ماشین‌ها بسیار چالش‌برانگیز است. هرچند برای انسان‌ها کار نسبتا راحتی است.

چگونه BERT می‌تواند به موتورهای جستجو در پر کردن خلأهای معنایی کمک کند؟

مهم‌ترین کاری که BERT برای موتورهای جستجو انجام می‌دهد، ابهام‌زدایی از زبان طبیعی است. برای این کار باید بتوان ارتباط معنایی میان کلمات را به‌خوبی درک کرد. BERT برای رسیدن به این مرحله از رشد تلاش می‌کند تا از طریق همسایه یک کلمه به معنای آن پی ببرد. برای این کار مجموعه‌ای از انبوه کلمات برای بررسی توزیعی این موضوع به BERT آموزش داده شده است.

به ‌این ‌ترتیب BERT می‌تواند برای شناخت کلمات از یک سری مدل‌های برداری فضایی استفاده کند. این مدل‌ها درواقع نمودارهای فضایی هستند که ارتباط کلمات را از طریق وزن دهی به رابطه میان آن‌ها به موتور جستجو می‌فهمانند. به‌ این‌ ترتیب زمانی که شما یک عبارت را در موتور جستجو وارد می‌کنید، BERT وارد یک شبکه از کلمه‌ها می‌شود. کلمات موجود در آن کوئری از طریق اتصالاتی به کلماتی که از نظر معنایی با آن‌ها مرتبط هستند متصل شده‌اند.

با توجه به ترکیب جمله به هریک از این اتصالات وزنی اختصاص داده می‌شود. درنتیجه BERT می‌تواند نزدیک‌ترین مفهوم را به عبارت جستجو شده پیدا کرده و نتایج را مطابق با آن نمایش دهد. هرچه انسجام دستوری و معنایی در یک عبارت بیشتر باشد، نتایج دقیق‌تر خواهند شد.

BERT چگونه کار می‌کند؟

برای درک نحوه کار الگوریتم BERT باید بررسی کنیم که تک‌تک کلمات سازنده این عبارت اختصاری چه معنایی دارند.

B: دو جهته

در گذشته تمامی مدل‌های زبانی به‌کار رفته در موتورهای جستجو تک جهته بودند. به این معنا که برای فهمیدن معنای یک کلمه تنها در یک جهت حرکت کرده و به ترتیب ارتباط معنایی آن را با کلمات همسایه بررسی می‌کردند. درنتیجه دیگر امکان برگشت به کلمه قبلی وجود نداشت. حتی اگر در میانه راه مشخص می‌شد که کلمه قبلی ارتباط معنایی بیشتری با کلمه موردنظر داشته و معنای آن را بهتر می‌رساند. اما BERT یک الگوریتم دو جهته است. به این معنا که تقریبا همه کلمات همسایه را در یک زمان مشاهده کرده و به آن‌ها وزن می‌دهد. درنتیجه می‌تواند به بهترین نتیجه دست پیدا کند.

ER: نماینده رمزگذار

در BERT هر آنچه رمزگذاری شود، درنهایت رمزگشایی خواهد شد. به عبارت بهتر می‌توان گفت که BERT دارای یک مکانیزم ورود و خروج است. درنتیجه تمامی کلمات حتی حروف ربط نیز از زیر دست این الگوریتم خارج نشده و به‌این‌ترتیب موتورهای جستجو می‌توانند دقیق‌ترین نتایج را ارائه دهند.

T: مبدل‌ها

یکی از مسائل مهم در درک زبان طبیعی، درک کردن زمینه‌ای است که یک کلمه به آن اشاره دارد. به‌این‌ترتیب با استفاده از BERT می‌توان مرجع ضمایر را تشخیص داد. به همین دلیل جستجوهای صوتی با بودن BERT به نتایج بهتری ختم خواهند شد. بنابراین مبدل‌ها وظیفه دارند تا مرجع ضمایر و زمینه‌های مربوط به هر عبارت را درک کنند. در کنار این‌ها BERT از گزینه دیگری به نام masked language modeling نیز استفاده می‌کند. این گزینه به موتورهای جستجو این امکان را می‌دهند تا در زمانی که یک کلمه از جمله حذف شده است و یا املای آن به‌صورت غلط تایپ شده، منظور کاربر را درک کرده و عبارت مناسب را با توجه به ارتباط معنایی میان کلمات در جای خالی جایگذاری کنند.

BERT در چه مواردی به درک زبان طبیعی کمک می‌کند؟

BERT می‌تواند با تعیین موجودیت کلمات به درک زبان طبیعی کمک کند. تا قبل از پیدایش این الگوریتم موتورهای جستجو درکی از کلمات ربط و حروف اضافه نداشتند. به همین دلیل نتایج جستجو بدون توجه به این کلمات نمایش داده می‌شد. اما BERT به موتورهای جستجو کمک می‌کند تا این کلمات را در تحلیل معنایی خود جا نیندازند. همچنین با استفاده از BERT موتورهای جستجو می‌توانند کلمات یا جملات بعدی را حدس زده و آن‌ها را به کاربر پیشنهاد دهند. به‌این‌ترتیب سرعت جستجوی کاربر تا حد زیادی افزایش پیدا می‌کند.

در کنار این‌ها BERT می‌تواند در ابهام‌زدایی از کلمات و درک معنای واقعی آن‌ها به موتورهای جستجو کمک کند. همچنین می‌تواند به‌صورت خودکار یک جمع‌بندی معنایی از عبارت‌های جستجو شده را ارائه دهد. به‌این‌ترتیب معنای خاص یک کلمه که تابه‌حال در حافظه BERT وجود نداشته است، در حافظه لغوی این الگوریتم ثبت‌شده و در جستجوهای مشابه بعدی مورداستفاده قرار می‌گیرد.

BERT چگونه می‌تواند در نتایج جستجو تاثیرگذار باشد؟

BERT به گوگل کمک می‌کند تا زبان انسان را بهتر درک کند. درک BERT از تفاوت‌های معنایی ظریف زبان انسان باعث می‌شود که گوگل تفسیر کاملا متفاوتی از کوئری‌ها ارائه داده و درنتیجه نتایج دقیق‌تری را نمایش دهد. همچنین باوجوداین الگوریتم امکان جستجو کوئری‌های طولانی‌تر فراهم شده است. در کنار این‌ها با استفاده از این الگوریتم است که شما می‌توانید صورت یک مسئله یا یک پرسش را به امید یافتن جواب صحیح در گوگل جستجو کنید. همچنین BERT تاثیر بسیار زیادی در نتایج جستجوهای صوتی خواهد داشت.

BERT و تاثیر آن در سئوی بین‌المللی

BERT از توانایی چند زبانی هم در کنار مهارت‌های تک‌زبانی برخوردار است. به‌این‌ترتیب می‌تواند الگوهای خود را به‌راحتی از یک زبان به زبان دیگر ترجمه کند. حتی اگر BERT نتواند به‌خوبی از پس درک تمامی اصطلاحات و معانی یک زبان بربیاید، اما درصد زیادی از آموخته‌های خود را به زبان‌های مختلف ترجمه می‌کند تا بتواند بهترین درک را از عبارت‌های جستجو شده داشته باشد.

البته توجه داشته باشید که شاید این بالا رفتن درک گوگل در فهمیدن معنای دقیق کلمات همیشه هم مفید نباشد. بسیاری از صاحبان سایت‌ها از این موضوع شکایت کرده‌اند که با راه‌اندازی الگوریتم BERT رتبه سایت آن‌ها کاهش پیدا کرده است. بدون شک این موضوع به افزایش توانایی درک گوگل از معنای لغات و عبارات برمی‌گردد. با این کار گوگل می‌تواند تفاوت محتوای ارزشمند و بی‌ارزش را به‌خوبی تشخیص داده و درنتیجه در رتبه‌بندی خود تجدیدنظر کند.

آیا می‌توان محتوای خود را برای BERT بهینه کرد؟

به‌احتمال‌زیاد پاسخ این سوال منفی است. چراکه BERT چارچوبی است که به گوگل در درک بهتر زبان انسان کمک می‌کند. بنابراین الگوریتمی برای قضاوت محتوا نیست. درنتیجه قالب خاصی وجود ندارد که بتوان با قرارگیری در آن محتوای خود را برای BERT بهینه کرد. با استفاده از BERT ممکن است گوگل متوجه شود که ارتباط معنایی زیادی میان محتوا و عنوان متن وجود ندارد. همچنین با این الگوریتم گوگل می‌تواند میزان بهینه‌سازی یک متن را برای قضاوت با الگوریتم پاندا بهتر درک کند. بنابراین تنها راهی که می‌توانید از طریق آن محتوای خود را برای BERT بهینه کنید این است که تلاش کنید محتواهای منحصربه‌فرد تولید کنید. محتواهایی که ارتباط معنایی در تمامی طول متن به‌خوبی رعایت شده و از کلمات در جای درست آن‌ها استفاده شده باشد.