但机器算法如何知道要这样做呢？为什么它不能轻易地翻转描述符和主题呢？在 之前，无法保证当前的 算法 能够正确处理该句子。 的区别 好的，基础知识已经奠定了。现在让我们讨论一下 正在做什么以及它正在修复什么。据谷歌称： 是 对 的研究成果：模型处理与句子中所有其他单词相关的单词，而不是按顺序逐一处理。因此， 模型可以通过查看单词前后的。
种多样 资格较低的候选人 招聘和
单词来考虑单词的完整上下文，这对。 现在，不再只是从前到后运行搜索查询，而是有一个映射元素，可以将单词与句子中的其他单 沙特阿拉伯号码数据 词进行比较和分组。现在，可以通过单词和短语与句子其余部分的关系来推断意图。 在实践中是什么样子？ 谷歌提供了 如何对其平台上的搜索查询产生积极影响的示例。以这些搜索为例： 年巴西游客前往美国需要签证。 在 之前：谷歌很难解读行进方向的重要性。
招聘和公布职位空缺的流程也没
换句话说巴西 旅行者 和 美国 都表示这两个国家之间的旅行计划。人们很容易忽视的是，我们（人类）对描述从巴西到美国的 到 这个词 CH 领先 的重视程度。由于从美国前往巴西的旅行在文章和 驱动的帖子中更为常见，因此生成的文章与搜索意图相反。 之后：因为现在每个单词都被分组并一起解码，所以定向词 被上下文化了。搜索这个短语现在将为从巴西前往美国的旅行者提供签证计划。
