«Королёв» - новый «умный» алгоритм поиска от Яндекса

24.08.2017

Яндекс запустил версию поиска, с помощью которой сможет наиболее точно отвечать на сложные запросы. Новый алгоритм «Королёв» с помощью нейронной сети сопоставляет смысл запросов и веб-страниц. Благодаря этому точность ответа на редкие или специфические запросы значительно возрастает. Для того чтобы обучить нейронную сеть, разработчики используют не только поисковую статистику, но и распределенную сеть асессоров и толокеров (людей, анализирующих контент), а также пользовательские оценки.

Королев

Таким образом, вклад в развитие поиска вносят не только разработчики, но и все пользователи Яндекса.

Стоит отметить, что команда Яндекса уже имеет опыт внедрения подобных систем. Разработчики ещё в 2016 году выпустили алгоритм «Палех», который сопоставлял по смыслу запросы и заголовки веб-страниц в режиме реального времени. Основанный на нейросети «Королёв» анализирует уже полностью весь документ.

Для корректной работы нейронных сетей требуются большие вычислительные мощности, поэтому смысл содержимого веб-страницы определяется алгоритмом заранее, на этапе индексирования. Это позволило увеличить количество одновременно обрабатываемых страниц со 150 единиц до 200 тысяч. Ещё одной отличительной особенностью «Королёва» стало то, что анализ содержимого происходит относительно всех релевантных для страницы запросов.



Похожие новости
18.09.2017
IAB Russia занялась разработкой российских стандартов качественной рекламы

На базе IAB Russia создана открытая рабочая группа для разработки российских стандартов эффективной интернет-рекламы. На сайте компании сообщается, что варианты внедрения новых стандартов будут предложены до конца 2017 года.

12.09.2017
«Яндекс.Метрика» запускает поддержку Facebook Instant Articles

В ближайшее время в «Яндекс.Метрике» будет реализована поддержка мгновенных статей в Facebook Instant Articles. Это позволит пользователям сравнивать скорость загрузки и эффективность страниц, а также создавать сегменты по АМР, Турбостраницам и мгновенным статьям, чтобы анализировать изменения количества трафика.