显著性分数：确定文本与给定主题的关联程度。通常，显著性是通过维基百科等数据库中经常提到的词和实体关系来确定的。
分析文本中表达的观点和态度。
根据功能对文本进行分类：确定文本的功能或目的
内容类型提取：搜索引擎可以根据 HTML、格式和数据类型等元素确定非结构化文本的内容类型。
从格式中识别隐含含义：例如，我们可以根据字体大小、列表的存在等推断文本的重要性。
多年来，谷歌一直在训练其语言模型，例如BERT和MUM，以解释文本、搜索查询，甚至视频 最近的手机号码数据 和音频内容。这些模型由自然语言处理提供支持。
以下是Google 使用自然语言处理的主要领域：
解释搜索查询
根据文档的主题和目的对文档进行分类。
分析文档、搜索查询和社交媒体帖子中的实体。
生成精选片段和对语音搜索的响应。
解释视频和音频内容。
扩展和完善知识图谱。
使用 NLP 进行 Google 搜索：BERT 和 MUM
BERT是自 RankBrain 以来 Google 搜索领域最重要的发展。此基于 NLP 的更新旨在改善搜 哥伦比亚商业指南 索查询解释，并在发布时影响了 10% 的搜索查询。
BERT 不仅对于解释查询很重要，而且对于分类和生成特色片段以及解释文档中的文本查询也很重要。
2021 年，宣布推出基于波兰兹罗提的MUM 。该模型支持多种语言，能够利用多模式 WhatsApp 号码 据响应复杂的搜索查询，并能处理不同多媒体格式的信息。事实上，除了文本，MUM 还能理解图像、视频和音频文件。
MUM 结合了不同的技术，使 Google 搜索更加语义化和基于上下文，从而改善用户体验。
BERT 和 MUM 都使用 NLP 来推进语义搜索并更好地响应用户需求。这使您可以从基于文本字符串的搜索转变为基于“事物”或实体的搜索。 Google 的目标是开发对搜索查询和内容的语义理解。