बैठक के इरादे के संदर्भ के आधार पर पुनरीक्षण प्रश्न

मैं उन सूचनाओं के स्रोतों को देख रहा हूं जो अब कई वर्षों से खोजों के पीछे के इरादे पर चर्चा करते हैं। मैं खोज इंजन से पेटेंट के लिए नज़र रखता हूं, और खोज इंजीनियर पेटेंट के बारे में क्या कह रहे हैं, साथ ही साथ।

इसलिए जब Google के एक नए पेटेंट का नाम “किसी विशेष संदर्भ के लिए खोज के इरादे की भविष्यवाणी करना, “पेटेंट के लेखकों ने मेरा ध्यान आकर्षित किया है। यह 2021 के फरवरी में दिया गया पेटेंट है।

इन खोज अभिप्राय-आधारित पेटेंटों में मेरी रुचि ने मुझे इस तरह के पदों को लिखने के लिए प्रेरित किया है एक अच्छी तरह से तैयार क्वेरी खोज इंजन को क्वेरी में उपयोगकर्ता के इरादे को समझने में मदद करती है तथा Google Google को लोग क्यों करते हैं? खोजक आशय को मापने के लिए उपयोगकर्ता डेटा को समझना।

यह उन खोजों का विषय भी रहा है जिन्हें मैंने खोज सम्मेलनों में देखा है, उन सत्रों के प्रस्तुतकर्ताओं के साथ जो एक एसईओ पेशेवर को SERPs को देखना चाहिए जो वांछित खोजशब्द उन्हें लेते हैं।

ये वक्ता सलाह देते हैं कि आप इरादे को देखो उन चुने हुए कीवर्ड के लिए पृष्ठों के पीछे यह अनुमान लगाने के लिए कि अन्य लोग कुछ के लिए पृष्ठों की रैंकिंग का अनुकूलन कैसे कर रहे हैं कीवर्ड।

तो यह नई खोज आशय-आधारित पेटेंट के बारे में क्या है?

किसी विशेष संदर्भ पेटेंट के लिए खोज का पूर्वाभास देने का इरादा हमें यह बताने से शुरू होता है कि खोजकर्ता किसी निश्चित कार्य को पूरा करने में खोजकर्ता की सहायता के लिए सूचना और तथ्यों को प्राप्त करने के लिए कंप्यूटिंग डिवाइस का उपयोग कर सकता है।

एक खोज इंजन के लिए, प्रत्येक खोज एक खोजक के साथ शुरू होती है जो क्वेरी शब्द (या कीवर्ड) का उपयोग करके जानकारी खोजने का प्रयास करता है।

यह पेटेंट हमें बताता है कि खोजकर्ता को खोजकर्ता की जानकारी खोजने के लिए कंप्यूटिंग डिवाइस को गाइड करने के लिए एक खोजकर्ता को पर्याप्त जानकारी (जैसे, खोज क्वेरी शब्द) प्रदान करनी चाहिए।

हमें आगाह किया जाता है कि यदि खोज क्वेरी संकरी रूप से अनुरूप नहीं है, या यदि खोजकर्ता क्वेरी से परे अतिरिक्त जानकारी के रास्ते में बहुत कुछ प्रदान नहीं करता है, तो एक कंप्यूटिंग डिवाइस बहुत अधिक जानकारी लौटा सकता है।

इसका मतलब यह हो सकता है कि कुछ सबसे दिलचस्प या प्रासंगिक जानकारी किसी खोजकर्ता के लिए मुश्किल हो सकती है।

कई पेटेंट की तरह, विवरण की शुरुआत में, यह उन समस्याओं को इंगित करता है जो एक खोजकर्ता के पास हो सकती हैं।

ये वे समस्याएं हैं जो एक खोजकर्ता को जानकारी खोजने की कोशिश करते समय सामना करना पड़ सकता है:

खोजकर्ता तनाव और / या बहुमूल्य समय और संसाधनों को बहुत विस्तृत प्रश्नों में और एक कंप्यूटिंग डिवाइस में बर्बाद करने का अनुभव कर सकता है, जिससे कंप्यूटिंग डिवाइस कई खोजों को निष्पादित कर सकता है, या एक निश्चित कार्य को पूरा करने के लिए आवश्यक जानकारी प्राप्त करने के लिए बड़ी मात्रा में खोज परिणामों के माध्यम से बह रहा है। ।

अधिकांश पेटेंट प्रदान करते हैं एल्गोरिदम पेटेंट में पहचानी जा सकने वाली समस्याओं को हल करने के तरीके प्रदान करने का इरादा है, और यह उस बिंदु पर सही हो जाता है:

इस पेटेंट से तकनीक कंप्यूटिंग डिवाइस के किसी विशेष संदर्भ के लिए एक क्वेरी के खोज इरादे की भविष्यवाणी करने में मदद कर सकती है।

एक खोज इंजन एक क्वेरी के पीछे के इरादों का विचार प्राप्त करने के लिए प्रासंगिक जानकारी को देख सकता है।

पेटेंट हमें कुछ उदाहरण देता है:

• स्थान।
• उपयोगकर्ता की रुचि।
• दिन के समय।

यह तब हमें बताता है कि कंप्यूटिंग सिस्टम उस प्रासंगिक संदर्भ, खोज, या प्रासंगिक संदर्भ में खोज क्वेरी का उपयोग करके खोज के उद्देश्य के आधार पर खोज क्वेरी और पूर्वानुमान के लिए एक प्रासंगिक संदर्भ को परिभाषित कर सकता है।

पेटेंट प्रक्रिया फिर खोज परिणामों को समायोजित कर सकती है ताकि इरादे को संतुष्ट करने के लिए जानकारी को खोज से लौटी अन्य जानकारी पर जोर दिया जाए।

पेटेंट तब उदाहरण देने के लिए उदाहरण प्रस्तुत करता है कि वे क्या करने की कोशिश कर रहे हैं:

एक कंप्यूटिंग डिवाइस के उपयोगकर्ता द्वारा सिनेमाघरों में एक विशेष फिल्म के लिए टिकट खरीदने के बाद, एक उपयोगकर्ता क्वेरी के भाग के रूप में किसी विशेष फिल्म के नाम का उपयोग करके किसी खोज को निष्पादित करने के लिए कंप्यूटिंग सिस्टम का कारण हो सकता है।

पेटेंट प्रणाली एक संकेत सहित प्रासंगिक जानकारी प्राप्त कर सकती है कि टिकट किसी विशेष फिल्म के भविष्य के लिए पहले से ही खरीदे गए थे।

प्रतिक्रिया में, सिस्टम अनुमान लगा सकता है (उदाहरण के लिए, अन्य कंप्यूटिंग डिवाइसों द्वारा किए गए उपयोगकर्ता द्वारा शुरू किए गए कार्यों के लॉग डेटा सूचक के आधार पर) कि विशेष फिल्म के नाम सहित खोज अतिरिक्त टिकट खरीदने के अलावा एक उद्देश्य के लिए है।

इसलिए सिस्टम खोज से लौटाए गए खोज परिणामों को समायोजित कर सकता है ताकि मूवी शोटाइम को विशेष फिल्म के बारे में अन्य जानकारी (जैसे, समीक्षा, यादगार, सामान्य ज्ञान, आदि) से कम रैंक किया जाए।

पेटेंट के आविष्कारक बताते हैं कि उन्होंने हमें संदर्भ के बारे में बताने के लिए फिल्म के इस उदाहरण का इस्तेमाल क्यों किया।

वे कहते हैं कि खोज परिणामों को स्वचालित रूप से समायोजित करने से जानकारी पर जोर देने के लिए एक खोजकर्ता के लिए खोज करने की अधिक संभावना है, एक वर्तमान संदर्भ में (मूवी टिकट खरीदने के बाद), सिस्टम खोजकर्ताओं को कम तनाव और / या मूल्यवान समय और संसाधनों को बर्बाद न करने की अनुमति दे सकता है। ।

खोज परिणामों के बीच (खोज प्रदर्शन में फिल्म का नाम शामिल करके) जानकारी के लिए समय व्यतीत किया जाता है।

पेटेंट हमें बताता है कि खोज के पीछे के इरादे के आधार पर बेहतर परिणाम देने में मदद करने के लिए क्वेरी में प्रासंगिक जानकारी का उपयोग करते हुए, यह निश्चित रूप से उन परिणामों को नहीं करेगा जो व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी प्रदान करते हैं।

सरल शब्दों में: लोगों को वह दें जो वे चाहते हैं!

और वे व्यक्तिगत गोपनीयता के बारे में भी गंभीर हैं:

उदाहरण के लिए, उपयोगकर्ता की पहचान का इलाज किया जा सकता है ताकि उपयोगकर्ता के बारे में कोई व्यक्तिगत रूप से पहचानी जाने वाली जानकारी निर्धारित न की जा सके या उपयोगकर्ता की भौगोलिक स्थिति को सामान्यीकृत किया जा सके जहां स्थान की जानकारी प्राप्त की जा सकती है (जैसे शहर, ज़िप कोड या राज्य स्तर) उपयोगकर्ता का कोई विशेष स्थान निर्धारित नहीं किया जा सकता है।

इस पेटेंट पर पाया जा सकता है:

किसी विशेष संदर्भ के लिए खोज के इरादे की भविष्यवाणी करना
आविष्कारक: यू जिन लिम, जोसेप लिन, यूलिंग लिआंग, कार्स्टन स्टाइनबैक, वी ल्वुन लू, डोंग ह्यून किम, जेम्स कुंज, लॉरेन कोपनिक और मिन यांग
एसाइनी: गूगल एलएलसी
यूएस पेटेंट: 10,909,124
दी गई: 2 फरवरी, 2021
दायर: 18 मई, 2017

सार

एक कंप्यूटिंग सिस्टम का वर्णन किया जाता है जो निर्धारित करता है, कंप्यूटिंग उपकरणों के एक समूह द्वारा किए गए उपयोगकर्ता द्वारा शुरू किए गए कार्यों के आधार पर, एक कंप्यूटिंग डिवाइस से प्राप्त एक विशेष खोज क्वेरी का उपयोग करके खोज का इरादा।

अभिकलन के आधार पर, कंप्यूटिंग सिस्टम समायोजित करता है, खोज क्वेरी से कम से कम खोज परिणामों का उपयोग करके खोज से प्राप्त परिणामों का एक विशेष भाग, जो इरादे को संतुष्ट करता है।

कम्प्यूटिंग सिस्टम, कंप्यूटिंग डिवाइस को, समायोजित खोज परिणामों का एक संकेत भेजता है।

प्रसंगों की जागरूकता के साथ खोज में आशय

Google हमें उन प्रासंगिक जानकारी के प्रकारों के बारे में बताता है, जिन पर विचार किए जाने पर विचार किया जा सकता है, और वे इस तरह की जानकारी शामिल कर सकते हैं:

• रुचि के उपयोगकर्ता विषय (उदाहरण के लिए, उपयोगकर्ता की पसंदीदा “चीज़ें” आमतौर पर उपयोगकर्ता की रुचि ग्राफ या किसी अन्य प्रकार की डेटा संरचना के रूप में बनाए रखी जाती हैं)।
• उपयोगकर्ताओं से जुड़ी संपर्क जानकारी (जैसे, उपयोगकर्ता की व्यक्तिगत संपर्क जानकारी के साथ-साथ उपयोगकर्ता के दोस्तों, सह-कार्यकर्ताओं, सोशल मीडिया कनेक्शन, परिवार, आदि के बारे में जानकारी)।
• इतिहास खोजें।
• स्थान इतिहास।
• लंबे और अल्पकालिक कार्य।
• कैलेंडर की जानकारी।
• आवेदन इतिहास का उपयोग करें।
• इतिहास की खरीद।
• पसंदीदा।
• बुकमार्क।
• अन्य जानकारी जो कंप्यूटिंग डिवाइस और सूचना सर्वर सिस्टम कंप्यूटिंग डिवाइस के उपयोगकर्ता के बारे में इकट्ठा कर सकती है।
• एक कंप्यूटिंग डिवाइस के ऑपरेटिंग राज्य के बारे में जानकारी।
• विभिन्न स्थानों और समय पर उपयोगकर्ता और / या कंप्यूटिंग डिवाइस के भौतिक और / या आभासी वातावरण।

खोज इंजन इस खोज का उपयोग किसी खोजकर्ता को उपयोगी और उपयोगी जानकारी प्रदान करने वाली क्वेरी की भविष्यवाणी करने के लिए कैसे कर सकता है?

यह पेटेंट का संकेत है:

प्रिडिक्शन मॉड्यूल एक मशीन-लर्निंग मॉडल (उदाहरण के लिए, एक डीप-लर्निंग मॉडल) को इनपुट के रूप में प्राप्त कर सकता है: एक खोज क्वेरी (या खोज क्वेरी का एक भाग) और संदर्भ मॉड्यूल से प्राप्त एक वर्तमान संदर्भ।

मशीन-लर्निंग मॉडल आउटपुट के रूप में उत्पन्न हो सकता है, वर्तमान संदर्भ के लिए खोज क्वेरी का उपयोग करके खोज के इरादे का एक संकेत (जैसे एक लेबल या अन्य पहचानकर्ता)।

पूर्वनिर्धारित मॉड्यूल द्वारा निर्धारित इंटर्न्स को पूर्वनिर्धारित इंटेंट्स के समूह से चुना जा सकता है।
पूर्वनिर्धारित इरादों के कुछ उदाहरणों में परिवहन या यात्रा से संबंधित इरादे शामिल हैं (उदाहरण के लिए, सवारी साझा करना, उड़ान की स्थिति, टिकट खरीद, कार्यक्रम और अन्य परिवहन-संबंधित इरादे) और मनोरंजन से संबंधित इरादे (जैसे, मूवी समीक्षा, शोटाइम, टिकट खरीद, कास्ट) सदस्य की जीवनी, एल्बम या गीत की समीक्षा, कलाकार की जीवनी, कलाकार के दौरे की तारीखें, और मनोरंजन से जुड़े अन्य उद्देश्य)।

इसके अलावा, इरादे से जुड़े स्कोर पर निर्णय लिया जा सकता है।

यह है कि पेटेंट हमें उस स्कोर के बारे में बताता है:

आशय का स्कोर आत्मविश्वास की डिग्री (उदाहरण के लिए, एक संभावना या संभावना की अन्य डिग्री) को इंगित कर सकता है कि खोज क्वेरी को एक वर्तमान संदर्भ में निष्पादित करने का उद्देश्य ऐसी जानकारी प्राप्त करना है जो इरादे को संतुष्ट करता है।

निश्चित रूप से, हमने भाषा को उस सीमा के साथ मिलने वाली कुछ सीमा के बारे में देखा है।

यदि स्कोर बहुत अधिक नहीं है, तो खोज इंजन इरादे के आधार पर खोज परिणामों को समायोजित करने से बच सकता है।

इसके विपरीत, यदि यह उस सीमा से अधिक है, तो क्वेरी पर इरादे का प्रभाव अधिक मजबूत हो सकता है।

पेटेंट खोजकर्ताओं की स्थितिजन्य और सूचनात्मक जरूरतों को पूरा करने वाले परिणामों को देने के इरादे के साथ कैसे इस्तेमाल किया जा सकता है, इस पर पेटेंट बहुत अधिक विवरण प्रदान करता है।

खोज परिणामों में आशय का विस्तार

जब खोज इंजीनियरों ने इरादे और खोज के बारे में अतीत में लिखा है, तो वे अक्सर इरादे के बारे में बात करेंगे जैसे:

• सूचना देनेवाला।
• व्यावसायिक।
• लेन-देन करने वाला।
• नेविगेशनल।

एक सूचनात्मक इरादे से एक परिणाम की प्रतिक्रिया मिलती है, जो किसी क्वेरी के बारे में जानकारी लौटाता है, जैसे कि पिज्जा का इतिहास, या पिज्जा नुस्खा।

एक वाणिज्यिक इरादे से एक परिणाम की प्रतिक्रिया मिलती है जो क्वेरी से संबंधित कुछ खरीदने का एक तरीका है, जैसे कि स्थानीय पिज़्ज़ेरिया, एक स्टोर जो पिज्जा क्रस्ट और सॉस, और ओवन बेचता है।

एक लेन-देन के इरादे से एक परिणाम की प्रतिक्रिया मिलती है जो किसी आगंतुक को कुछ प्रकार की कार्रवाई करने में सक्षम बनाता है, जैसे कि उनके घर पर डिलीवरी के लिए पिज्जा का ऑर्डर करना।

एक नौसैनिक इरादे को एक परिणाम की प्रतिक्रिया मिलती है जो एक खोजकर्ता को उस पृष्ठ पर जाने की अनुमति देता है जो वे पहले गए हो सकते हैं, या कि उन्हें एक विचार है कि यह मौजूद है। इसका एक उदाहरण एक पृष्ठ हो सकता है जो उन्हें बताता है कि डोमिनोज़ पिज्जा कहाँ शुरू किया गया था, और कंपनी के लिए निदेशक मंडल में कौन है।

समापन में, यह पेटेंट किसी खोज के संदर्भ को देखता है और उस संदर्भ के आधार पर उस खोज के पीछे के इरादे का अनुमान लगाने की कोशिश करता है।

इसमें उस संदर्भ के बारे में जानकारी शामिल करने के लिए क्वेरी का पुनर्लेखन शामिल हो सकता है।

और अधिक संसाधनों:

छवि क्रेडिट

लेखक द्वारा लिया गया स्क्रीनशॉट, मार्च 2021