DeepRank Google: uno sguardo dietro le quinte

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Google ha realizzato un lungo video nel quale spiega in modo approfondito come funziona l’algoritmo DeepRank, rivelando nuovi importanti dettagli. Nel video, che si intitola ““How Google search works”, vengono mostrati particolari sulla creazione dell’algoritmo in grado di far trovare risultati di ricerca sempre più pertinenti agli intenti degli utenti. Un algoritmo in grado di comprendere, in modo più approfondito, il linguaggio, proprio come fanno gli esseri umani. Nella presentazione Google affronta l’intero processo di sviluppo, test e approvazione a cui è sottoposto ogni aggiornamento dell’algoritmo.

 

DeepRank è stato lanciato, assieme a BERT, nel 2019. Il nome si è ispirato ai metodi di deep learning utilizzati da BERT e dal concetto di ranking della ricerca. DeepRank è un’integrazione di BERT nella ricerca Google che permette di trovare risultati sempre più attinenti agli intenti delle ricerche degli utenti, riuscendo a comprenderne il significato naturale del linguaggio utilizzato. Per quanto questa operazione possa risultare facile ed intuitiva per la mente umana, non lo è per quella di un computer.

 

DeepRank e BERT

L’algoritmo DeepRank basa il suo funzionamento sulle capacità di machine learning e di elaborazione e comprensione del linguaggio naturale esistenti in Google. Il linguaggio naturale è stato ampiamente studiato e sviluppato da Google, nel corso degli ultimi venti anni. Il colosso di Mountain View ha iniziato elaborando ed implementando le funzioni della correzione automatica e la comprensione dei sinonimi. Nei successivi dieci anni si è poi concentrato a sviluppare il sistema di machine learning.

 

Il linguaggio naturale oggi, è quello che permette agli utenti di inserire domandi reali e dirette nel campo ricerca di Google, ponendo il quesito nei medesimi termini che utilizzerebbero con un amico all’interno di un testo in un messaggio privato. Con l’arrivo di BERT la comprensione degli algoritmi di ricerca delle query in linguaggio naturale, è stata ulteriormente affinata.

 

Negli ultimi venti anni il ranking di ricerca ha fatto dei notevoli passi avanti, ma prima dell’arrivo di BERT, gli algoritmi non erano in grado di cogliere e capire le sottigliezze del linguaggio naturale, così come fanno invece gli esseri umani. DeepRank è il primo segnale con il quale Google fa sapere al mondo che adesso è in grado di capire con analiticità e finezza il proponimento delle ricerche degli utenti in base al linguaggio naturale utilizzato. Una ricerca intuitiva che mostra come oggi Google comprenda i propri utenti.

 

Intenti di ricerca e linguaggio naturale: lo sviluppo e il test di DeepRank

DeepRank sa quindi cogliere le varie sottigliezze “nascoste” nel linguaggio naturale utilizzato dagli umani. Un’operazione molto semplice per la mente umana, ma altrettanto difficile da programmare.

Prima dell’avvento di DeepRank, gli algoritmi di Google erano stati creati per ignorare le stop word usate nelle query. Questo portava a risultati di ricerca non sempre pertinenti agli intenti. L’esclusione di alcune parole dalle query, non permetteva al motore di ricerca di capire in modo profondo, il vero proponimento della ricerca digitata.

Grazie a DeepRank invece gli utenti possono digitare le ricerche utilizzando un linguaggio naturale, senza temere che l’algoritmo non colga le sottigliezze celate nell’espressione impiegata.

Nel video vengono mostrati vari esempi di ricerche eseguite con il vecchio algoritmo e messe a confronto con quelle realizzate con DeepRank.

Evidente la differenza nell’esempio della query: “can you get medicine for someone pharmacy”. È evidente che l’utente che ha digitato la richiesta sta cercando di capire se ha la possibilità di ritirare delle medicine intestate ad altra persona e non sta semplicemente cercando dei farmaci. Nell’immagine si vede chiaramente a destra il risultato generico ottenuto con vecchio algoritmo Google, mentre a sinistra la risposta più pertinente risultante dalla query di DeepRank.