پردازش گویش طبیعی (NLP)
پردازش گویش طبیعی یکی‌از شاخه‌های هوش تصنعی و مصنوعی میباشد که به تعاملات در بین رایانه و آدم، از روش گویش طبیعی می پردازد. غرض پایانی NLP، تلاوت، رمزگشایی، ادراک و ادراک لهجه آدم با روشی باارزش میباشد. بیش‌خیس شیوه های پردازش لهجه طبیعی برای حصول و درک معنای گویش انسانی، مبنی بر تکنیک‌های آموزش سئو مشهد  یادگیری ماشین میباشد.



پردازش لهجه طبیعی در گوگل ترنسلیت، دستیارهای صوتی مانند سیری، ویرایشگرهای متن آموزش سئو در مشهد  مثل ورد و … کاربرد دارااست.



کامپیوترها میتوانند با استعمال از لهجه پردازش طبیعی با آدم ها به گویش خودشان حرف نمایند صحبت ان ها بفهمند، چک نمایند و بخش‌های اصلی آن را مشخص و معلوم کنند. ماشین‌های مدرن می‌توانند وسعت بیش‌خیس از داده‌های متنی را در طی معدود‌تری نسبت به آدم محاسبه نمایند. ضمن این رایانه‌ها از غلط و نگرش‌های متعصبانه نیز دورند. تصور وسعت زیاد داده‌های متنی که هر روز به خصوص در کانال‌ای اجتماعی ساخت‌و‌ساز می شوند، مارا وادار به به کارگیری از پردازش گویش طبیعی می‌نماید.



بحران گویش طبیعی
فهم کیفیت منطبق لغات با ساختار و مضمون‌ ، مورد مطالعاتی مربوط به زبانشناسی میباشد. فهم گویش طبیعی (NLU) یا این که به عبارتی NLP ، همان طور که در غیر این شکل شناخته شد‌ه‌است، بیش تر از ۶۰ سال پیش به نوشته ی علمی مهم تورینگ آزمایش و تعاریف آنچه AI را تشکیل می‌دهد و احتمالاً گذشته خیس از آن برمی خواهد شد.

این قضیه جالب با خطاها حل نشده ای روبرو میباشد ، اکثری از آنان مرتبط با ماهیت غیر قابل درک گویش (پیچیدگی واژگانی) میباشد. نسبتاًً هر واژه دیگر در گویش انگلیسی معانی زیادی دارااست.این معضل ها طبیعتا به کانال ای از محتوای روزافزون بسط مییابد چون موتورهای کاوش عملکرد می نمایند غرض را برای تأمین نیازهای اطلاعاتی اورده شده به وسیله یوزرها در سوال های نوشتاری و گفتاری تعبیروتفسیر نمایند.



عدم وضوح واژگانی
در زبانشناسی پیچیدگی بیشتراز سطح واژه در پاراگراف میباشد. لغت ها با یک‌سری مفهوم برای فهم جملا‌ت و لغات غیر قابل درک با هم دشوارتر میشوند. “پیچیدگی مطرح ترین گلوگاه برای استخراج علم محاسباتی ، این مورد آدم کش آحاد پردازش های لهجه طبیعی میباشد.” مثل واژه و کلمه هایی که در فارسی دو مفهوم دارا‌هستند در انگلیسی هم همین طور میباشد. همینطور واژه و کلمه هایی که دارنده املای یکسانی میباشند و معنای متفاوتی دارا‌هستند و یا این که در نمونه های انگلیسی به اشکال متعدد هجی می‌شوند ولی هم صدا می باشند.



چرا متوجه اپدیت نو گوگل نشدیم!
در حالی که‌این الگوریتم در هفته قبل در کاوش بسط یافته میباشد، بخش اعظمی از سئوکاران و اکثری از ابزارهای ردیابی تغییرات بزرگ ای در نتیجه ها جستجوی گوگل مشاهده نکرده اند. ولی پرسش اینجاست چرا؟!

پاسخ کوتاه این پرسش را گوگل در پست بلاگ خویش نوشت: این به روزرسانی BERT حقیقتاً مرتبط با ادراک سرچ ها و مکالمه وقت گیر خیس و بیشتر بود. ابزارهای ردیابی ، مانند Mozcast و بقیه موردها ، در جايگاه نخستین کوئری های تری را ردیابی می نمایند. این بدان معنا میباشد که تأثیر برت برای این ابزار کمتر قابل مشاهده میباشد.

Moz در BERT: پیت میرز از موز اعلام کرد که ابزار MozCast اصطلاحات کوتاه خیس را دنبال می نماید و خیر گونه های عباراتی را که احتمالاً به پردازش گویش طبیعی (NLP) BERT نیاز دارا هستند.



چه‌طور موتورهای کاوش لهجه را خاطر میگیرند؟
چطور موتورهای جست و جو می‌توانند این لهجه ها را متوجه و فهم نمایند و مقصود استفاده کننده رانمایش دهند؟ در زبانشناسی محاسباتی ، همزمانی این ایده را راستگو میداند که عبارات با معانی شبیه یا این که لغات مرتبط رغبت دارا هستند به لهجه طبیعی بسیار در حدود هم معاش نمایند. به عبارت دیگر، آن‌ها رغبت دارا هستند که در جمله‌ها و پاراگرافها یا این که متن متن در جوار یکدیگر قرار بگیرند (که برخیً به آن‌ها گفته می‌شود).

این حرفه از استیناف ارتباط ها و همزمانی کلمه و واژه ها ، لهجه شناسی فرثی نامیده می‌گردد و ریشه های آن معمولاً با لهجه شناس دهه ۱۹۵۰ جان فرث لینک و پیوند مییابد. در زبانشناسی فرثی، کلمه ها و مفاهیمی که در فضاهای همسایه متن با هم معاش می نمایند ، شبیه می باشند یا این که به هم مرتبط می باشند. مثل کلمه و واژه اتوبوس و ماشین که در خانواده وسیله نقلیه میباشند.

علی رغم آحاد توسعه های موتورهای کاوش و لهجه شناسان محاسباتی ، رویکردهای فارغ از رسیدگی و نصفه نظارتی مانند Word2Vec و Google Pygmalion دارنده بعضا کاستی میباشند که بازدارنده شعور مقیاس گویش بشر می گردند.

به راحتی می اقتدار فهمید که چه طور اینها مطمئناً بازدارنده توسعه و گسترش جستجوی مکالمه گردیده اند. برای مثال در تصویر پایین ما موبایل سرچ میکنیم و گوگل به ما پیشنهاداتی می دهد:



سئو وب سایت برای الگوریتم برت
برت یک الگوریتم هوش تصنعی میباشد که دائما در درحال حاضر یادگیری میباشد. صرفا کاری که شما میتوانید اعمال دهید این میباشد که حقیقتا برای مخاطب آخری مقاله را بنویسید. برای توفیق در seo شما بایستی بینش خویش را نسبت به لغات و کلمه ها کلیدی تغییر تحول دهید. دیگر زمین بازی عوض گردیده است واستفاده از تکنیک های سابق بی سود میباشد.

طریق پیشین seo امور برای سئو وبسایت این چنین بود:

یافت کردن لغت ها کلیدی
تکرار آن در عنا وین و متن
البته الان می بایست به مفهومی که استفاده کننده در‌پی آن میباشد دقت فرمایید. هر چقدر دقیقتر در پی جست و جوهای مخاطب باشید غالب خیس خواهید شد خوشبختانه این زمینه سبب ساز کاهش استعمال بیش تر از حد از کلمه ها کلیدی یا این که به عبارتی keyword stuffing می گردد.

یک کدام از کارهایی که الگوریتم برت به خیر ایفا می‌دهد پیش گویی غرض کاوش کاربری با درصد خطای زیر میباشد. این یعنی در صورتیکه شما یکی لغات عبارتی را غلط تایپ نمائید اما سایر کلمه ها یک مضمون‌ داشته باشند، گوگل به صحت متوجه خواسته شما می‌شود و در کمال تعجب می‌بینید در نتیجه ها به عبارتی چیزی را به شما نماد می‌دهد که در ذهنیت شما بوده ! مثل وقتی که صفحه کلید شما انگلیسی میباشد و می خواهید فارسی سرچ فرمایید اما به خطا انگلیسی تایپ میکنید و سود سرچ شمارا به صحت اکران میدهد!

پس قادر خواهیم بود اینطور فیض بگیریم که:

غرض مهم الگوریتم BERT، شعور خوب و با جزییات بیشتر مقصود جستجوی مخاطب میباشد.