Bingは、特に画像検索セクションで、検索エンジンの新しいAIベースの改善を持っています。新しい機能強化により、複数粒度の一致が可能になり、ユーザークエリ、画像、Webページ、およびそれらの間のリンクを理解しやすくなります。
Googleといくぶん、マイクロソフトはBERT(トランスフォーマーからの双方向エンコーダ表現)を統合し、次の機能を活用しています。
1. 事前に訓練された知識を通じて、テキスト情報をより良く解釈
2.画像とウェブページは、お互いのより良い意識を持って埋め込まれます。これは、埋め込まれたドキュメントが、画像の顕著な機能とWebページの重要なポイントを記述していることを確認することです。
特定のオブジェクト属性のセットは、クエリと候補のドキュメントの両方から Microsoft によって抽出され、一致する特性を使用します。
クエリは、画像コンテンツの特性と周囲のテキストと一致します。クエリとドキュメントの共有が同じ場合、それらは「正確な一致」と見なすことができます。これは、複数の機能を持つあらゆるものに関する正確な検索を見つけることができる場合に役立ちます。
ドキュメントと画像のメタデータが自動的に生成され、検索の一致が向上します。BRQ “代表的なクエリ” は、最も一般的なメタデータの 1 つです。BRQは、ウェブページと画像コンテンツに関する主要なトピックを要約します。Bing画像のBRQ世代は、主に最新のディープラーニング技術に依存します。
マイクロソフトによると、この技術は、結果の精度を向上させたため、検索エンジンに大きな影響を与えます。
また、Bingイメージ検索は、ユーザーからのクエリのセマンティック理解を向上させます。