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BERT

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BERT 是一类语言理解系统，Google 在 2019 年把它用到搜索里，它看的是词在句子里的组合方式^[1]。它解决的问题是，同一个词放在不同句子里，意思可能完全不同。站长因此不必为每个近义词单独铺词，把一句话写通顺、把意思写清楚，比堆词更有用^[2]。

提出的背景

在 BERT 之前，搜索主要依靠匹配单词^[2]。查询里的小词，比如介词，常常被忽略。

被忽略的小词有时正是关键。查询“可以替别人取药吗”里的“替别人”，决定了答案完全不同^[2]。旧系统把它当成普通词，给出的结果是给自己取药。

BERT 来自 Google 的开源模型，2018 年对外公布^[3]。它在 2019 年 10 月进入搜索，先用在英语的排名和精选摘要上^[2]。

BERT 看的是一个词前后的所有词，再判断它在句中的意思^[2]。这种同时看两边的读法叫双向，也是它能处理语境的前提^[3]。

它处理的是组合。同样几个词，顺序不同，含义可能相反；BERT 比较的是词与词的关系，而不是把词拆开单独看^[2]。

落到查询上，它让系统不再丢掉查询里的小词^[2]。

页面写作用不着迁就机器。既然系统开始按句子的意思理解查询，作者可以按正常语序把话说完^[2]。

堆近义词的收益下降。旧做法是把目标词的各种说法都塞进页面，指望命中其一；BERT 判断的是整句含义，重复并没有额外好处^[2]。

变得重要的是把话说明白。一句话里的介词、否定词、修饰成分都参与判断，写含糊了，意思就可能被读偏。

BERT 已经用在几乎全部英语查询上，在排名和召回两个环节都起作用^[2]。它在算法更新史里被记作 2019 年的一次重大语言理解改进^[4]。

它和 RankBrain、神经匹配属于同一路系统，分工不同。RankBrain 偏字词与概念的对应，BERT 偏词在句子里的组合^[1]。它也不单独决定排名，而是和其余系统一起给出结果^[2]。

一个误用是把它当成一套排名算法。BERT 是语言理解模型，排在它上游的是抓取与索引，下游才是排序^[2]。它的作用是让系统看懂查询，不是给页面加分。

另一个误用是以为要用长句去迎合它。需要多长的句子，取决于意思，跟 BERT 没有关系，短句同样能被理解。

还有一种误用是把它的影响面说成全部语言。BERT 起初只在英语上见效，其他语言是逐步跟进的，各国站点的变化时间并不一致^[2]。

无。