到目前为止，机，或者根据谷歌自己的说法，已经被用于以下情况：
- 根据搜索意图 （信息、交易、导航……）对搜索查询进行分类或识别
- 根据目的对内容/文件进行分类（信息、销售、导航……）
- 知识图谱中实体的识别和分类
- 通过自然语言处理进行文本分析
- 图像识别、分类和解释
- 语言的识别、分类和解释
- 视频检测、分类和解释
- 语言翻译
真正新颖的是，谷歌现在可以越来越好
地进行这种分类，因为它在不断学习，而且最重要的是，它不断实现自动化。
像谷歌这样的数字守门人需要越来越可靠的算法来自主执行这些任务。基于人工智能和机器学习方法的自学习算法将在这里发挥越来越重要的作用。这是确保结果的相关性以及符合预期的输出/结果的唯一方法——同时保持可扩展性。
特别是在搜索查询和文 手机数据 档的语义理解方面，机器学习对于性能至关重要。
因此，谷歌搜索的三个最重要的功能——知识图谱、蜂鸟、Rankbrain 以及谷歌对机器学习的大力投入——在三年内非常接近地推出，这绝非巧合。
有关机器学习的更多信息：
- 什么是机器学习？定义、与人工智能的区别、其工作原理……
- 机器学习、人工智能和 Rankbrain 对 SEO 和 Google 的重要性
结论：谷歌正在走向语义理解
通过知识图谱、蜂鸟和Rankbrain等里程碑，谷歌距离成为完美的搜索引擎又近了一步。统计学、语义理论、基本结构和机器学习发挥着非常重要的作用。
谷歌希望通过知识图谱和蜂鸟算法引入语义搜索。然而今天很明显的是，由于缺乏可扩展性，开发语义理解的目标早已失败了。
只有与机器学习系统结合，信息、文档 德马科·摩尔 摩尔先生 和搜索查询的语义分类才能在大量搜索查询和文档中变得实用，而无需在性能上做出重大妥协——这也要感谢 SEO 和手动标记信息的网站管理员的积极帮助。
只有通过机器学习，才能预测 台灣數據 用户在搜索栏中输入以前未知的搜索词时想要什么。
虽然距离完美搜索引擎还有一段距离，但自 2013 年以来，我们的步伐已经明显加快。鉴于谷歌近年来在深度学习方面取得的进步，预计未来语义理解将呈指数级提升。