{"id":4033,"date":"2019-12-11T10:21:34","date_gmt":"2019-12-11T09:21:34","guid":{"rendered":"https:\/\/wordlift.io\/blog\/it\/?post_type=entity&p=4033"},"modified":"2019-12-11T11:28:48","modified_gmt":"2019-12-11T10:28:48","slug":"bert","status":"publish","type":"entity","link":"https:\/\/wordlift.io\/blog\/it\/vocabolario\/bert\/","title":{"rendered":"BERT"},"content":{"rendered":"

Il nome BERT \u00e8 un acronimo e sta per Bidirectional Encoder Representations from Transformers. Si tratta di una Intelligenza Artificiale<\/a> sviluppata da Google come mezzo per aiutare le macchine a capire il linguaggio naturale in un modo pi\u00f9 simile a quello in cui le persone comprendono il linguaggio. Per entrare pi\u00f9 nello specifico si tratta di un modello di NLP<\/a> pre-addestrato e non supervisionato che cerca di capire le sfumature e il contesto del linguaggio umano.<\/p>\n

\u00c8 stata rilasciata come programma\u00a0open-source<\/a> da\u00a0Google nel 2018, ma poi lanciata ufficialmente solo nel Novembre 2019. Adesso \u00e8 usata dalla ricerca di\u00a0Google in tutte le lingue a livello globale e ha impatto sui featured snippet.<\/p>\n

Per cosa viene usato BERT?<\/h2>\n

BERT \u00e8 usato principalmente per fornire risultati migliori per le query usando la sua comprensione delle sfumature del linguaggio per fornire risultati pi\u00f9 utili.\u00a0Questo vale non solo per i tradizionali blu link della SERP<\/a>, ma anche per i vari rich. Si dice che nel futuro prossimo avr\u00e0 un impatto su una SERP su 10.<\/p>\n

Quando BERT usa la sua comprensione delle sfumature del linguaggio, pu\u00f2 capire gli intenti di ricerca collegando le parole tra loro, valorizzando, ad esempio, le preposizioni (come a, da, con, etc.) e le congiunzioni (come e e ma). Quindi, anzich\u00e9 usare solo le parole chiave, BERT pu\u00f2 capire la ricerca di un utente esaminando parole come “e”\u00a0o “contro” nell’offrire i risultati della SERP.<\/p>\n

\"Ecco<\/p>\n

In un esempio fatto dallo stesso\u00a0Google, se cerchi \u201cparcheggiare in collina senza marciapiede,\u201d otterrai una\u00a0SERP e un featured snippet che ti offrono istruzioni dettagliate su come parcheggiare in collina se non c’\u00e8 il marciapiede. Grazie all’NLP di BERT, Google\u00a0sa che la parola\u00a0\u201cno\u201d significa che non c’\u00e8 nessun marciapiede, mentre in passato, se cercavi la stessa query avresti ottenuto delle spiegazioni su come parcheggiare in una collina con il marciapiede solo perch\u00e9 avevi incluso la parola “marciapiede” ma Google non avrebbe capito il significato del termine no in questo contesto.<\/p>\n

Che cos’\u00e8 BERTSUM?<\/h2>\n

BERTSUM \u00e8 una variante di BERT che viene usata per riassumere contenuti testuali con la tecnica estrattiva. Di base, BERTSUM pu\u00e0 essere usato per estrarre riassunti da pagine web e contenuti online. Si tratta di un potenziale molto interessante per la scrittura di meta description su centinaia o anche migliaia di pagine su un sito web, un’alternativa molto veloce rispetto alla necessit\u00e0 di scrivere tutto questo a mano.<\/p>\n

L’effetto di BERT su RankBrain<\/h2>\n

RankBrain \u00e8 la prima intelligenza artificiale che Google ha usato per comprendere i contenuti ed \u00e8\u00a0stata usata per comprendere le ricerche sin dal 2015. Pur avendo alcune cose in comune con BERT, le due AI non hanno la stessa funzione e BERT non ha sostituito\u00a0RankBrain<\/a>. RankBrain pu\u00f2 fare cose come comprendere le ricerche degli utenti anche se contengono refusi o errori di ortografia e grammatica, mentre BERT cerca di capire le sfumature linguistiche di una ricerca.<\/p>\n

In sintesi, anche se hanno parecchio in comune e svolgono funzioni di\u00a0NLP functions per le\u00a0SERP di Google, non sono la stessa cosa.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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