الگوریتم گوگل برت چیست؟ الگوریتم برت زبان ما انسان‌ها را می‌فهمد!

حتماً تا به حال برایتان سوال پیش آمده که وقتی در گوگل عبارت، سوال و یا جمله بلندی را حتی به زبان محاوره جستجو می‌کنید، گوگل چگونه تشخیص می‌دهد که شما چه می‌گویید و چه چیزی می‌خواهید. درک عبارات شما طی فرایندی پیچیده توسط الگوریتم برت انجام می‌شود که ما قصد داریم به‌شکلی کاملاً آسان و با زبانی ساده آن را برای شما توضیح دهیم. با ما تا انتهای مقاله همراه باشید تا کنجکاویتان به‌طور کامل برطرف شود.

معرفی و تاریخچه الگوریتم BERT

در همین ابتدا بگوییم که “BERT” مخفف “Representations Encoder Bidirectional from Transformers” است و اگر آن را به فارسی ترجمه می‌کنیم، می‌شود: «نمایش رمزگذار دو طرفه از ترانسفورماتورها»  و یا آن‌طور که در ویکی‌پدیا آمده است: «انکودر دو طرفه نمایشی از ترانسفورماتور».

در ادامه به‌طور مفصل توضیح خواهیم که الگوریتم برت دقیقاً چیست؛ پس نگران عنوان عجیب و بلند آن نباشید!

الگوریتم برت، روشی پیشگامانه در زمینه پردازش زبان طبیعی (NLP) است که توسط محققان گوگل توسعه یافته است. “NLP” فناوری‌‌ است که به کامپیوتر‌ها این امکان را می‌دهد تا زبان انسان را درک و تفسیر کنند و به آن پاسخ دهند. در نتیجه به زبان ساده، “BERT” به کامپیوترها کمک می‌کند تا بتوانند زبان را هر چه بیشتر شبیه به انسان درک کنند.

قبل از الگوریتم برت (BERT)، اکثر الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی(NLP)، کلمات را در یک جمله یکی پس از دیگری، از چپ به راست یا راست به چپ، تجزیه و تحلیل می‌کردند. این مدل محدودیت‌هایی داشت؛ زیرا ممکن است معنای یک کلمه به کلمات قبل و بعد از آن بستگی داشته باشد. برای مثال فرض کنید می‌خواهید معنی یک جوک را بفهمید؛ اما فقط بخش پایانی که نکته خنده‌دار در آن است را به شما می‌گویند؛ مسلماً شنیدن آن برای شما نه‌تنها خنده‌دار نخواهد بود بلکه شاید متوجه معنی و منطق پشت آن نشوید!

کاری که “BERT” می‌کند این است که به کل جمله به‌صورت یکجا نگاه می‌کند. رویکرد «دو طرفه» الگوریتم برت به آن اجازه می‌دهد تا منظور هر کلمه در یک جمله را با دقت بیشتری بفهمد؛ مثل این است که شما در یک گردهمایی حضور داشته باشید و هم‌زمان به هر آنچه همه می‌گویند توجه کنید و یک تصویر کلی از گردهمایی به دست آورید.

گوگل «الگوریتم BERT» را در سال ۲۰۱۸ معرفی کرد که به‌سرعت به یک قابلیت کارآمد تبدیل شد؛ زیرا به‌طور قابل توجهی میزان درک و تولید متن توسط کامپیوترها را به زبان و محتوای انسانی نزدیک کرد. در اصل، “BERT” کامپیوترها را در درک تفاوت‌های ظریف زبان انسان بسیار بهبود بخشید و اتفاقی مهم در زمینه پردازش زبان طبیعی را رقم زد.

الگوریتم BERT چگونه کار می‌کند؟

تصور کنید که یک پازل دارید که برای دیدن تصویر آن نیاز است قطعات آن را به یک‌دیگر متصل کنید. این همان کاری است که الگوریتم برت با کلمات می‌کند تا جملات را بفهمد.

الگوریتم BERT یک جمله را می‌گیرد و آن را به کلماتش تقسیم می‌کند؛ یعنی هر کلمه به‌عنوان تکه‌ای از پازل محسوب می‌شود. بخش جالب ماجرا این است که “BERT” تنها یک کلمه را در نظر نمی‌گیرد، بلکه به آن در کنار سایر کلمات نگاه می‌کند تا معنای آن را در زمینه‌ خاصی که به‌کار رفته است، تشخیص دهد.

اما این کار چگونه ممکن می‌شود؟

برای انجام این کار، الگوریتم برت از چیزی به نام مکانیزم “ترانسفورماتور” استفاده می‌کند که راهی برای توجه به تمام بخش‌های جمله به‌طور هم‌زمان است. ترانسفورمر یا ترانسفورماتور یک مدل یادگیری ماشینی عمیق است که در پردازش زبان طبیعی (NLP) و پردازش و درک تصاویر (CV) به کار می‌رود.‌

کار الگوریتم برت مثل این است که شما در حال خواندن یک کتاب هستید و می‌توانید همه چیزهایی که تا به حال خوانده‌اید را به یاد آورید تا در هر لحظه بفهمید که در داستان دقیقاً چه اتفاقی می‌افتد.

وقتی “BERT” به یک کلمه در وسط جمله نگاه می‌کند، فقط فکر نمی‌کند که «این کلمه به چه معناست؟» بلکه می‌پرسد «در جمله پیرامون این کلمه چه اتفاقی می‌افتد و چگونه معنای این کلمه را تغییر می‌دهد؟» این به BERT اجازه می دهد تا درک عمیق‌تری از زبان داشته باشد. در نهایت بعد از اینکه الگوریتم برت (BERT) همه کلمات را به دقت بررسی کرد و معنی آنها را با هم فهمید، به درک کاملی از کل جمله می‌رسد.

با توجه به آنچه که در بالا توضیح دادیم، «الگوریتم BERT گوگل» برای وظایف مختلفی استفاده می‌شود مانند: تشخیص مثبت یا منفی بودن یک دیدگاه، پاسخ به سؤالات بر اساس یک پاراگراف و کمک به موتورهای جستجو برای درک آنچه شما به دنبال آن هستید.

بنابراین، به عبارت ساده، از طریق مدل یادیگیری ماشینی، “BERT” با خرد کردن جملات به کلمات و درک هر کلمه در کنار سایر کلمات، معنای کلی جملات و سپس متن را تشخیص می‌دهد.

چگونه الگوریتم برت (BERT) زبان ما انسان‌ها را می‌فهمد؟

در اینجا برای پاسخ به این سوال، به تفکیک قابلیت‌های الگوریتم برت را توضیح می‌دهیم تا اطلاعات خوبی درباره عملکرد آن در پردازش زبان انسان به دست آورید.

• تفکیک داده‌های ورودی
  هنگامی که چیزی را در یک موتور جستجو (کوئری) تایپ می‌کنید، الگوریتم برت، کلمات و عبارات را از یک‌دیگر جدا می‌کند و هر کدام را به عنوان یک تکه اطلاعات مجزا در نظر می‌گیرد.
• درک محتوایی
  بر خلاف مدل‌های قبلی که به ترتیب به کلمات نگاه می‌کردند، “BERT” کل کوئری را یک‌باره بررسی می‌کند. این قابلیت به آن اجازه می‌دهد تا منظور هر کلمه را در ارتباط با سایر کلمات کوئری درک کند. به عنوان مثال، اگر در گوگل «بوستان سعدی» را جستجو کنید، گوگل از طریق الگوریتم برت می‌فهمد که شما به‌دنبال باغی که مالک آن شخصی است به نام سعدی، نیستید و مشخصاً عنوان کتاب یک شاعر را جستجو کردید.
• تجزیه‌وتحلیل دو طرفه
  ماهیت دو‌طرفه “BERT” به این معنی است که فقط از چپ به راست یا راست به چپ جملات را نمی‌خواند؛ بلکه محتوا را از هر دو جهت به طور هم‌زمان در نظر می‌گیرد. این قابلیت کمک می‌کند تا نیت پشت کوئری شما را با دقت بیشتری بخواند و درک کند.
• مکانیسم توجه
  الگوریتم برت برای سنجش اهمیت هر کلمه در کوئری از این مکانیسم استفاده می‌کند؛ یعنی تصمیم می‌گیرد که کدام کلمات برای درک نیت کوئری بسیار مهم هستند و به آن‌ها توجه بیشتری نشان می‌دهد.
• پاسخ‌گویی
  بر اساس تجزیه‌وتحلیل، الگوریتم برت گوگل به موتور جستجو کمک می‌کند تا از طریق تطبیق کوئری با منظور آن، مرتبط‌ترین نتایج را دریافت و رتبه‌بندی کند. همین کار را با درک محتوای صفحات وب به روشی مشابه انجام می‌دهد.
• یادگیری مستمر
  الگوریتم BERT قابلیت یادگیری مداوم را دارد. بنابراین با گذشت زمان، درک او از کوئری‌ها یا همان سؤالاتی که از گوگل می‌پرسید، بیشتر می‌شود.

در ادامه قصد داریم به یکی از مهم‌ترین موضوعاتی بپردازیم که تأثیر و اهمیت الگوریتم برت را نشان می‌دهد.

الگوریتم برت، سئو و تأثیر آن بر بازاریابی محتوایی

الگوریتم BERT یک تکنیک یادگیری عمیق است که توسط گوگل توسعه یافته است و به‌طور قابل توجهی بر زمینه‌های مختلف از جمله بازاریابی محتوایی تأثیر گذاشته است. در اینجا نحوه ارتباط این مدل هوش مصنوعی با بازاریابی محتوایی و تأثیرات آن را توضیح می‌دهیم؛

• درک نیت کاربر

اولین نقطه قوت “BERT” توانایی آن در درک متن عبارات در نوار جستجو است. در بازاریابی محتوا، این بدان معناست که این مدل می‌تواند به همسو کردن محتوا با هدف واقعی پشت جستجوی کاربر کمک کند. از این طریق بازاریابان می‌توانند محتوایی ایجاد کنند که نیازها و سؤالات مخاطبانشان را بهتر برطرف کند.

• بهینه‌سازی محتوا

با الگوریتم BERT، موتور جستجوی گوگل درک بهتری از تفاوت‌های جزئی زبان در محتوا پیدا می‌کند. تفاوت‌هایی مانند: مترادف‌ها و کلمات کلیدی و کلمات مرتبط. این امر بازاریابان محتوا را وادار می‌کند تا به‌جای آنکه صرفاً با پر کردن محتوای خود با کلمات کلیدی و تکنیک‌های غیر اصولی سئو، سایت و برند خود را معرفی و مطرح کنند و بر ایجاد محتوایی باکیفیت و مرتبط که واقعاً نیازهای کاربر را برآورده می‌کند، متمرکز شوند.

• کلمات کلیدی بلند

توانایی الگوریتم برت در درک کلمات کلیدی اصطلاحاً دم‌بلند و زمینه معنایی آن‌ها که اغلب به‌صورت محاوره‌ای تایپ می‌شوند، بسیار قابل توجه است. این مزیت، بازاریابان محتوا را تشویق می‌کند تا کلمات کلیدی طولانی را در استراتژی محتوای خود هدف قرار دهند، زیرا  دیگر می‌توان آن‌ها را بهتر درک کرد و با جستجوهای کاربر در گوگل مطابقت داد.

• فیچر اسنیپت و ریچ اسنیپت‌:

فیچر اسنیپت قسمتی است که بالاتر از رتبه اول در صفحه نتایج گوگل برای کاربران به نمایش درمی‌آید و در واقع پاسخ مستقیم به عبارت جستجو شده (کوئری) توسط کاربر است.

ریچ اسنیپت در واقع همان آدرس سایت و توضیحاتی است که زیر آن آمده است و در صفحه نتایج جستجوی گوگل به کاربر نشان داده می‌شود.

الگوریتم برت به موتور جستجوی گوگل کمک می‌کند تا محتوای صفحات وبسایت‌ها را بهتر درک کند که این مسئله بر ریچ اسنیپت‌ها و فیچر اسنیپت‌ها در نتایج جستجو تأثیرگذار است. مدیران و بازاریابان محتوا باید محتوای خود را با پاسخ‌های مختصر و معتبری به سوالات متداول کاربران، به‌ وضوح نشان دهند تا شانس اینکه بر روی سایت آن‌ها در صفحه نتایج جستجو کلیک شود، بالا برود.

• سئوی بین‌المللی

مدل‌ یادگیری عمیق برت تنها به درک زبان انگلیسی محدود نمی‌شود؛ بلکه به زبان‌های متعددی در سراسر جهان تسلط دارد. درک زبان‌های مختلف، آن را به‌ویژه برای استراتژی‌های بازاریابی محتوا که مخاطبان را در مناطق مختلف زبانی هدف قرار می‌دهند، بسیار کارآمد می‌کند.

• تجربه و تعامل کاربر

از آنجایی که BERT بر درک هدف و زمینه معنایی پشت کوئری‌ها تمرکز دارد، محتوایی که با هدف کاربر هماهنگ‌تر است، احتمالاً رتبه بهتری خواهد گرفت. این تاکید بر محتوای باکیفیت و مرتبط می‌تواند منجر به تعامل بیشتر مخاطب و تجربه کاربری بهتری شود که از عوامل مهم موفقیت در بازاریابی محتوایی است.

• کاهش تأکید بر دقیق بودن کلمات کلیدی

با درک پیشرفته برت از تفاوت‌های جزئی زبان‌های مختلف دنیا، تطابق دقیق کلمات کلیدی، اهمیت کمتری پیدا می‌کند. بازاریابان باید استراتژی‌های سئو را به گونه‌ای پیش ببرند که فقط از کلمات کلیدی استفاده نکنند و بیشتر بر موضوع و زمینه معنایی کلمات و نهایتاً محتوا تمرکز کنند. این قابلیت الگوریتم برت به تولید محتوای طبیعی و جذاب‌تر منجر می‌شود که کاملاً در خدمت کاربر است.

با توجه به مواردی که ذکر کردیم، متوجه شدیم که برای بازاریابی محتوایی دانستن الگوریتم‌های گوگل چقدر در شناخته شدن سایت و محصولاتمان می‌تواند مؤثر باشد. به همین منظور نبض مارکتینگ در سلسله مقالات خود به تک تک این الگوریتم‌ها پرداخته است تا با آگاهی دادن به مخاطبان خود، به آن‌ها در پیشبرد هر چه بهتر کسب‌وکارشان کمک کند.

اگر شما برای کسب‌وکار خود نیاز به مشاوره و کسب اطلاعات بیشتر در زمینه سئو و بازاریابی محتوایی دارید و یا می‌خواهید کیفیت و رتبه سایتتان بهبود پیدا کند، می‌توانید روی متخصصان ما در نبض مارکتینگ حساب کنید تا بهترین نتایج را به دست آورید و به کسب‌وکار خود رونق دهید.

می‌دانستید که امکان استفاده آزادانه از کدهای الگوریتم BERT را دارید؟

گوگل «الگوریتم BERT» را به‌صورت متن‌باز (Open Source) منتشر کرد تا که جامعه توسعه‌دهندگان، محققان و شرکت‌ها بتوانند به‌راحتی و بدون محدودیت‌های مجوز، از این ابزار قدرتمند استفاده کنند. همین موضوع باعث برانگیخته شدن موجی از نوآوری‌ها در پردازش زبان طبیعی (NLP) شد که برای توسعه مدل‌ها و برنامه‌های جدید از ساختار کدهای BERT استفاده می‌کردند.

ماهیت منبع‌باز بودن الگوریتم برت گوگل کمک بسیاری به ایجاد رابطه و همکاری‌های بین‌المللی در سراسر جامعه هوش مصنوعی کرد. محققان می‌توانند اصلاحات و پیشرفت‌های خود را به اشتراک بگذارند که به توسعه جمعی منجر می‌شود. این محیط مشارکتی، روند تحقیق و توسعه در زمینه پردازش زبان طبیعی (NLP) را تسریع می‌کند و مرزهای آنچه را که با درک زبان و فناوری‌های تولید آن امکان‌پذیر است، گسترش می‌دهد.

علاوه بر این، در دسترس بودن این الگوریتم تا حد زیادی به کمک سازمان‌های کوچکتر و توسعه‌دهندگان مستقل آمده است. این امر سبب شد تا مدل‌های پیشرفته “NLP” را که قبلاً فقط در اختیار شرکت‌های بزرگ با منابع قابل‌ توجه مالی در زمینه فناوری بودند، در دسترس این توسعه‌دهندگان و سازمان‌های کوچک قرار بگیرند.

در کل، انتشار الگوریتم برت گوگل به‌عنوان یک مدل متن‌باز جهش قابل توجهی را در پردازش زبان طبیعی ایجاد کرد. به همین خاطر فرصت‌های زیادی را برای استفاده گسترده و بهبود مستمر این مدل باز کرده است و اکوسیستم پر جنب‌و‌جوشی از نوآوری‌های مشترک را ترویج می‌کند که به نفع کل حوزه هوش مصنوعی است.

آیا الگوریتم برت صدا را تشخیص می‌دهد؟

الگوریتم برت گوگل در درجه اول یک مدل مبتنی بر متن است و مستقیماً داده‌های صوتی یا گفتاری را پردازش نمی‌کند. این هوش مصنوعی با هدف درک زمینه معنایی و تفاوت‌های ظریف زبان نوشتاری طراحی شده است. با این حال، “BERT” می‌تواند به طور غیرمستقیم در پردازش صدا و گفتار از طریق یک فرآیند دو مرحله‌ای مشارکت داشته باشد:

1. تبدیل گفتار به متن: تبدیل گفتار به متن معمولاً با استفاده از فناوری تشخیص خودکار گفتار (ASR) انجام می‌شود که تابع BERT نیست، بلکه یک حوزه جداگانه از فناوری هوش مصنوعی است. سیستم‌های ASR سیگنال‌های صوتی را تجزیه‌وتحلیل می‌کنند تا کلمات گفتاری را تشخیص داده و آن‌ها را به متن برگردانند.
2. پردازش متن: هنگامی که گفتار به متن تبدیل شد، الگوریتم برت می‌تواند آن را با توجه به مکانیسم NLP پردازش کند. به عنوان مثال، در یک دستیار صوتی، دستورات گفتاری کاربر ابتدا به متن تبدیل می شوند، که BERT  یا یک مدل NLP مشابه می‌تواند آن را تجزیه‌وتحلیل کند تا نیت و زمینه معنایی فرمان (عبارات) را درک کند.

تفاوت‌ها و شباهت‌های الگوریتم RankBrain و BERT

رنک برین و برت هر دو الگوریتم‌های هوش مصنوعی هستند که توسط گوگل برای بهبود و بالا بردن درک موتور جستجوی خود از کوئری‌ها و نتایج جستجوی مرتبط با آن‌ها استفاده می‌شود. در حالی که این دو مدل در اهداف خود شباهت‌هایی دارند؛ اما به روش‌های مختلفی عمل می‌کنند و  تمرکزشان بر جنبه‌های متفاوتی از کوئری‌ها و درک محتوا متمرکز است. در اینجا شباهت‌ها و تفاوت‌های الگوریتم RankBrain و الگوریتم BERT را توضیح می‌دهیم؛

شباهت‌ها

• افزایش درک جستجو

هدف هر دو الگوریتم درک بهتر سؤالات جستجو شده و هدف کاربر است و نتایج جستجو را برای کاربران مرتبط‌تر و مفیدتر می‌کند.

• استفاده از یادگیری ماشینی

هر دو از تکنیک‌های یادگیری ماشینی استفاده می‌کنند که به آن‌ها اجازه می‌دهد از اطلاعات ورودی یاد بگیرند و در طول زمان بدون آنکه دائماً برنامه‌ریزی شوند، برای درک و پاسخ به هر کوئری (عبارات جستجو) ارتقا یابند.

الگوریتم برت و رنک برین هر دو برای تفسیر تفاوت‌های کوئری‌های پیچیده طراحی شده‌اند؛ به‌ویژه آن‌هایی که شامل زبان طبیعی، عبارات محاوره‌ای یا اصطلاحات غیر معمول هستند.

• ادغام در الگوریتم گوگل

RankBrain و BERT در الگوریتم جستجوی گسترد‌ه‌تر گوگل ادغام شده‌اند و به روند کلی رتبه‌بندی صفحات وبسایت در نتایج جستجو کمک می‌کنند.

تفاوت‌ها

• رویکرد متفاوت در درک زبان

RankBrain از یادگیری ماشینی برای تفسیر معانی کلمات و عبارات مرتبط استفاده می‌کند و بر درک کوئری‌ها یا عبارات مبهمی که گوگل قبلاً ندیده است تمرکز دارد.

BERT از یک تکنیک یادگیری عمیق (ترانسفورماتور) برای زمینه معنایی کلمات در کوئری‌ها و محتوا استفاده می‌کند. این الگوریتم کلمات را در رابطه با تمام کلمات دیگر یک جمله تجزیه‌وتحلیل می‌کند و نه صرفاً به ترتیب یک به یک کلمات به‌صورت جداگانه. همچنین برت به‌طور پیشرفته متوجه تفاوت‌های زبانی در کوئری‌ها و محتوای وبسایت‌ها می‌شود.

• تکنولوژی و پیچیدگی

RankBrain از نظر درک تفاوت‌های جزئی در زبان نسبت به مدل پیشرفته BERT پیچیدگی کمتری دارد و در واقع  نسل قبلی برت محسوب می‌شود که بر توسعه آن تأثیرگذار بوده است. رنک برین اهمیت بک لینک‌ها، محتوای تازه و سایر سیگنال‌های رتبه‌بندی را تنظیم می‌کند تا مرتبط‌ترین نتایج را نشان دهد.

BERT به دلیل مدل یادگیری عمیق خود، نشان‌دهنده جهش قابل توجهی در پردازش زبان است که می‌تواند کلمات را نسبت سایر کلمات درون محتوا درک و تفسیر کند.

• تاثیر بر سئو

RankBrain متخصصان سئو را تشویق کرد تا به جای پر کردن محتوای مقالات با کلمات کلیدی، بیشتر بر ارتباط محتوا و زمینه معنایی کوئری‌ها تمرکز کنند؛ چراکه این الگوریتم می‌تواند به‌خوبی محتوا را به‌صورت موضوعی تفسیر کند.

الگوریتم برت از آن هم فراتر رفت و کارشناسان سئو را بیش از پیش به سمت ایجاد محتوای آموزنده و با کیفیت بالا و متناسب با کوئری‌ها سوق داد؛ چراکه عبارت جستجوی کاربران را به‌شکل تکامل‌یافته‌تری می‌فهمد، حتی زمانی که کاربران با زبان محاوره جستجو کنند.

آنچه در این مقاله گفتیم…

در این مقاله سعی کردیم به‌ شکلی ساده الگوریتم برت را به شما معرفی کنیم، بگوییم که کارکرد آن چیست، چه مزایایی دارد و بر بازاریابی محتوایی و سئو تا چه اندازه مؤثر است. به‌طور خلاصه الگوریتم BERT یکی از تأثیرگذارترین الگوریتم‌های گوگل است که هدف آن درک و تفسیر زبان ما انسان‌ها است تا بتواند دقیق‌ترین و مرتبط‌ترین نتایج را با توجه به چیزی که ما در گوگل جستجو می‌کنیم به ما نشان دهد.

شاید برای شما هم سوال باشد…

1. الگوریتم برت چه کار می‌کند؟
   الگوریتم برت (BERT) یک مدل یادگیری عمیق است که به‌منظور درک محتوای متنی برای بهبود نتایج جستجو گوگل استفاده می‌شود.
2. آیا الگوریتم برت در بازاریابی محتوایی تأثیر دارد؟
   بله. این الگوریتم به‌طور دقیق محتوای متنی و زمینه معنایی هر یک از کلمات وبسایت شما را بررسی می‌کند تا بفهمد که شما درباره چه چیزی مطلب نوشته‌اید و آیا محتوای شما ارزشمند است یا خیر. به همین خاطر برای آنکه بتوانید رتبه خوبی در صفحه نتایج گوگل به دست آورید، باید به کیفیت محتوای خود توجه ویژه‌ای کنید.
3. آیا الگوریتم برت قالب‌های صوتی و تصویری را شناسایی می‌کند؟
   خیر. الگوریتم BERT تنها برای آنالیز محتوای متنی یا نوشتاری کاربرد دارد.