Google Bert 是谷歌自推出 RankBrain 五年最大变革之一。它的目标是影响每十个查询中有一个的结果，未来搜索引擎框架将以此为基础。
BERT（来自 Transformer 的双向编码器表示）模型
力的巨大发展。与过去五年相比，这一进步带来了巨大的飞跃。其中最重要的就是 Google Bert。
2019 年，一项基于神经网络的技术逐渐受到关注。这项技术是为了预训练自然语言处理（NLP）而创建的，被称为 Transformer 的双向编码器表示，简称 Google Bert。
在 Google Bert 推出的前一年，由于 手机号数据库列表 有关生产搜索的疯狂活动，主流媒体引起了轩然大波。
谷歌的人工智能博客对此有更详细、更详尽的解释。其开发初衷是为了让任何受过培训的人都能拥有自己的前卫问答系统。
Bert 更新案例的突破，全赖
一种用于处理单词的模型。它通过将所有单词组合在一起进行关联来确定，而不是搜索每个单独的单词。
Google Bert 是一种帮助解码计算机语言的工具，更像人类的做法。
Google Bert 更新的设想是通过理解前缀和后缀来考量词语的完整语境。其目标始终是理解每个查询的搜索意图。
研究表明，Bert 算法将影响所有搜索或查询的 10%。
大多数包含摘要的自然搜索的排名影响都归于一类。这不仅仅是一个简单的变化或更新的算法，而是一个完
机器学习和自然语言处理领域 这里有一些过滤器和不同的标签 的研究人员们，由于 Google Bert 的出现，肩上的重担减轻了不少。如今，所有形式的自然语言研究工作都承担了重任。
新增的功能是对大量词汇进行预训科的 25 亿个英文词汇。所需的进步不仅体现在软件方面，也体现在硬件方面。
本文探讨了 Google Bert 如何协助 巴哈马商业指南构建能够默契突破极限的模型，而这需要传统的硬件系统。文章还重点介绍了为什么最新技术会利用 Cloud TPU 来生 成搜索统计数据并获取与平台相关的信息。
为了进行一项结论性研究，Google Bert 是一种专门处理与实体识别、通过词性标记和问答模型相关的任务的方法。
Google Bert 更新有助于简化所使用的自然语言并协助 Google 进行搜索。
谷歌掌管着这项技术的采购，从而为自己创造了一个利基市场，而其他人似乎只是追随复制谷歌 Bert 的脚步并推出几个变体。