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在這個新的每周系列中，我們將研究一些最近獲得的Google搜索專利。
當涉及搜索和SEO時，沒有一種簡單的方法可以知道黑匣子中的Google。專利申請至少可以讓我們一窺。
始終值得一提的是，僅僅因為專利已被申請並授予，並不意味著Google正在使用它。而且，如果正在使用它，我們將不知道更大範圍內的閾值或得分值。
我們要做的是進入思維定式。對事物在信息檢索中如何工作的感覺。
另外，這不會是一次深入的冒險。只是一些亮點。不過，我確實鼓勵您繼續關注任何感興趣的話題，並完整閱讀它們。
最新的Google感興趣的專利
好吧，最近幾周有些安靜。對於像這樣的人來說有點難過 比爾·斯洛斯基（Bill Slawski） 和我自己。
但是最近幾周人們對此興趣不大，所以讓我們看一下。
用於豐富搜索查詢知識庫的計算機化系統和方法
- 提交日期：2016年2月29日
- 授予：2020年1月14日
抽象
「公開了用於豐富搜索查詢知識庫的系統和方法。根據某些實施例，為圖像分配了注釋，該注釋標識圖像中包含的實體。基於注釋在對象中選擇對象實體，並使用包含對象實體的帶注釋的圖像確定至少一個屬性實體。推斷對象實體與至少一個屬性實體之間的關係並將其存儲在知識庫中。在一些實施例中，可以為實體計算置信度。可以在多個圖像上匯總置信度分數，以識別對象實體。」
值得注意的
「根據一些實施例，對象識別技術用於注釋存儲在資料庫中或從Internet網頁獲取的圖像。注釋可以標識圖像中包含誰和/或什麼。」
「（…）可以通過匯總對象實體和已知為事實的事實的注釋來了解哪些注釋是事實的良好指示。按對象實體對帶注釋的圖像進行分組有助於標識對象實體的頂部注釋。可以選擇頂部注釋作為對象實體的屬性，並且可以推斷出對象實體和屬性之間的關係。」
「（…）還提供了用於計算分配給圖像的注釋的置信度得分的改進的系統和方法。置信度分數可以反映出由注釋標識的實體實際上包含在圖像中的可能性。可以基於每個圖像計算置信度分數，並在帶注釋的圖像組上進行匯總，以改善圖像識別和注釋技術。」
確定搜索查詢以在事件的用戶體驗期間獲取信息
- 提交日期：2017年3月15日
- 授予：2020年1月28日
抽象
「描述了一種計算系統，該計算系統確定在事件期間用於後續搜索的多個搜索查詢，並針對多個搜索查詢中的每一個調度事件期間的相應時間以搜索相應的搜索查詢。響應於確定計算設備的用戶在預定要搜索來自多個搜索查詢的特定搜索查詢的事件期間的各個時間正在經歷該事件，計算系統搜索該特定搜索查詢並自動發送到計算設備以在事件期間進行後續顯示，以指示從特定搜索查詢的搜索返回的信息。」
值得注意的
「在經歷事件（例如，觀看和/或收聽內容演示）時，用戶可能希望獲取與事件有關的輔助信息，因此可能會與計算設備進行交互，以在經歷事件時手動搜索此類信息。」
「（…）在計算設備的用戶正在經歷事件時，動態獲取並導致計算設備呈現與事件相關的當前信息。本文使用的術語「事件」是指任何現場表演，廣播，回放或其他形式的現場或預先錄製的內容（例如，會議演示，集會，會議，音樂或戲劇表演，電影，電視節目，歌曲，音樂會，體育賽事或用戶可能會體驗的任何其他類型的現場或預先錄製的內容）。」
「（…）用戶可能希望在事件發生時的準確時間戳或響應於特定「子事件」的發生而獲得有關事件的輔助信息。例如，在觀看體育比賽時，用戶可能對獲得剛剛做出重要比賽的鮮為人知的運動員的傳記信息感興趣，或者可能對看到重要比賽的重放感興趣。或者，在觀看電影時，用戶可能有興趣查看假期交易或有關作為特定場景背景的異國地理位置的其他信息。或者，在觀看電影或電視節目時，用戶可能希望獲得有關演員的傳記和其他表演信息，就像他們出現在屏幕上一樣。」
「當計算設備的用戶遇到事件時，系統可以預先確定並存儲（例如，在高速緩存或其他存儲器中）一個或多個搜索查詢，以進行後續搜索。」
詞格標記的語義模型
- 提交日期：2017年8月21日
- 授予：2020年1月7日
抽象
「在語音識別期間進行標記的方法，系統和裝置，包括在計算機存儲介質上編碼的計算機程序。獲得指示出話語中的單詞序列的概率的單詞晶格。獲得條件概率轉換器，該條件概率轉換器指示單詞和單詞的語義標籤的序列出現的頻率。組成單詞格和條件概率轉換器以構造單詞格，該單詞格指示話語中單詞的序列和單詞的語義標籤的概率。指示出話語中的單詞和單詞的語義標籤兩者的序列的概率的單詞晶格用於生成包括話語中的單詞和單詞的語義標籤的轉錄。」
值得注意的
「（…）從自動語音識別器獲得話音加權的單詞格，該格表明了話語中單詞序列的概率；獲得一個條件概率轉換器，該轉換器指示單詞和單詞的語義標籤序列出現的頻率；」
「（…）在語音識別過程中標記單詞的機制。通常，語義標記器可以將標記插入詞格中，例如由實時大辭彙量語音識別系統生成的詞格中。例如，片語「舊金山」可能出現在單詞格的路徑中，並標有「
「 San」之前的「」和「 」之後的「 Francisco」。」「可以通過將預先存在的非常大的命名實體消歧（NED）模型提取到輕量級標記器中來執行標記。這可以通過從監督的訓練語料庫構造帶標籤的n-gram的聯合分布，然後得出給定格的條件分布來實現。」
- 提交日期：2018年5月3日
- 授予：2020年1月21日
抽象
「方法，系統和裝置，包括編碼在計算機存儲介質上用於語音識別的計算機程序。一種方法包括獲得輸入聲學序列，該輸入聲學序列表示話語，並且該輸入聲學序列包括在第一數量的時間步長中的每個時步的相應的聲學特徵表示。使用第一神經網路處理輸入聲學序列，以將輸入聲學序列轉換為輸入聲學序列的替代表示；使用基於注意力的遞歸神經網路（RNN）處理輸入聲學序列的替代表示，以針對輸出序列順序中的每個位置生成一組子字元串分數，其中包括一組子字元串中每個子字元串的相應子字元串分數子串並生成代表話語轉錄的子串序列。」
值得注意的
「一些語音識別系統包括發音系統，聲學建模系統和語言模型。聲音建模系統生成聲音序列的音素表示，發音系統從音素表示中生成聲音序列的音素表示，語言模型從字素表示中生成由聲音序列表示的話語轉錄。」
（…）「使用第一神經網路處理輸入聲學序列，以將輸入聲學序列轉換為輸入聲學序列的替代表示；使用基於注意力的遞歸神經網路（RNN）處理輸入聲學序列的替代表示，以針對輸出序列順序中的每個位置生成一組子字元串分數，其中包括一組子字元串中每個子字元串的相應子字元串分數子串並生成一系列代表話語轉錄的子字元串。」
保持調整並變得令人討厭
在即將進行的許多更新中，我們已經有了它。
如果您從未在搜索專利上花了很多時間–是時候了？
一定要每周回來獲得所有最新獎項，並繼續前進。
在接下來的幾個月中，當我認為您應該了解一項特別有趣的Google專利時，我也會做更詳細的介紹。
下周見。
圖片積分
特色圖片：作者創作，2020年1月
後期圖片：USPTO