Trong thế giới tìm kiếm và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), một tiến bộ đáng chú ý đã xuất hiện với sự ra đời của Google BERT, nhưng liệu bạn đã thực sự hiểu về công nghệ này và tại sao nó lại trở nên quan trọng đến vậy? Google BERT, viết tắt của “Bidirectional Encoder Representations from Transformers”, được coi là một bước đột phá trong lĩnh vực NLP, mang lại khả năng hiểu và xử lý ngôn ngữ của máy móc gần hơn với cách con người giao tiếp. Sự ra đời của BERT không chỉ là một bước tiến trong lĩnh vực khoa học máy tính mà còn làm thay đổi cách mà các công cụ tìm kiếm, đặc biệt là Google, hiểu và xử lý các truy vấn tìm kiếm. Vậy BERT hoạt động như thế nào và tại sao nó lại mang lại tác động lớn đến cả ngành công nghiệp tìm kiếm và SEO? Đây là những câu hỏi mà chúng ta sẽ cùng khám phá trong bài viết này.
Google BERT là gì?
BERT là một kỹ thuật dựa trên mạng nơ-ron để xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đã được đào tạo trước trên kho ngữ liệu Wikipedia. Từ viết tắt đầy đủ là Bidirectional Encoder Representations from Transformers. Đó là một thuật toán máy học giúp hiểu rõ hơn về các truy vấn và nội dung.
Điều quan trọng nhất bạn cần nhớ là BERT sử dụng ngữ cảnh và mối quan hệ của tất cả các từ trong một câu, thay vì từng từ một theo thứ tự. Vì vậy, BERT có thể tìm ra ngữ cảnh đầy đủ của một từ bằng cách xem các từ đứng trước và sau nó. Phần hai hướng của nó làm cho BERT trở nên độc đáo.
Bằng cách áp dụng điều này, Google có thể hiểu rõ hơn ý chính đầy đủ của một truy vấn. Google đã xuất bản một số truy vấn mẫu trong bài đăng trên blog khởi chạy. Tôi sẽ không lặp lại tất cả nhưng muốn làm nổi bật một cái để cung cấp cho bạn ý tưởng về cách hoạt động của nó trong tìm kiếm. Đối với con người, câu hỏi “du khách Brazil năm 2019 đến Mỹ cần thị thực” rõ ràng là về việc trả lời liệu một khách du lịch từ Brazil có cần phải có thị thực vào Mỹ vào năm 2019. Máy tính gặp khó khăn với điều đó. BERT xem xét mọi thứ trong câu và do đó tìm ra ý nghĩa thực sự.
Như bạn có thể thấy từ ví dụ, BERT hoạt động tốt nhất trong các truy vấn phức tạp hơn. Nó không phải là thứ xuất hiện khi bạn tìm kiếm từ các cụm từ đầu, mà là các truy vấn ở đuôi dài. Tuy nhiên, Google cho biết nó sẽ ảnh hưởng đến cứ một trong mười tìm kiếm. Và thậm chí sau đó, Google nói rằng BERT đôi khi sẽ làm sai. Đó không phải là giải pháp cuối cùng để hiểu ngôn ngữ.
Cách thức hoạt động BERT
BERT, với cơ chế hoạt động đột phá, khai thác sâu vào ngữ cảnh của từng từ trong câu bằng cách phân tích các từ xung quanh nó một cách song song và đa hướng. Điều này được thực hiện thông qua kỹ thuật “bidirectional training”, cho phép mô hình học cách hiểu ngôn ngữ bằng cách xem xét ngữ cảnh từ cả hai hướng của một từ, không chỉ dựa trên các từ phía trước hay phía sau. Nhờ vậy, BERT có thể nắm bắt được ý nghĩa đầy đủ và phức tạp của từng từ trong một câu, bao gồm cả những ý nghĩa ngữ cảnh có thể thay đổi tùy thuộc vào vị trí của từ trong câu.
Khả năng này của BERT mang lại sự hiệu quả vượt trội trong việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên, giúp nó không chỉ hiểu được ngữ cảnh cụ thể mà còn cả cấu trúc ngữ pháp và ý nghĩa sâu xa của ngôn ngữ. Ví dụ, BERT có thể phân biệt được sự khác nhau giữa “ngân hàng” như trong “bờ sông” và “ngân hàng” như một tổ chức tài chính dựa trên ngữ cảnh của câu, một điều mà các mô hình NLP trước đây thường gặp khó khăn. Sự linh hoạt và khả năng thích ứng này khiến BERT trở thành một công cụ mạnh mẽ trong việc nâng cao chất lượng của các ứng dụng từ tìm kiếm thông tin, đến hệ thống trả lời câu hỏi, và nhiều hơn nữa, đồng thời mở ra những cơ hội mới cho tương lai của công nghệ NLP.
Tác động của BERT đến Tìm Kiếm Google
Việc Google tích hợp BERT vào hệ thống tìm kiếm của mình đã mở ra một kỷ nguyên mới trong việc cải thiện sự chính xác và hiệu quả của các kết quả tìm kiếm. Bằng cách áp dụng BERT, Google đã nâng cao khả năng phân tích và hiểu biết về ngữ cảnh phức tạp của các truy vấn tìm kiếm, giúp công cụ tìm kiếm xác định chính xác hơn ý định của người dùng và cung cấp kết quả tìm kiếm phù hợp hơn.
BERT giúp Google giải quyết các truy vấn tìm kiếm dài và tự nhiên, như câu hỏi hoặc câu nói hàng ngày, bằng cách phân tích toàn bộ cấu trúc và ngữ cảnh của câu. Điều này giúp Google không chỉ tập trung vào từ khóa cố định mà còn hiểu rõ hơn về cách các từ liên kết với nhau để tạo ra ý nghĩa toàn diện, đặc biệt là trong các truy vấn phức tạp nơi ý nghĩa có thể thay đổi tùy theo cách các từ được sắp xếp.
Ví dụ, với truy vấn “chuyến bay đến New York từ San Francisco trong tháng 9”, BERT giúp Google hiểu rằng người dùng đang tìm kiếm thông tin chuyến bay cụ thể từ San Francisco đến New York vào tháng 9, thay vì chỉ tập trung vào từ khóa “chuyến bay”, “New York”, “San Francisco”. Nhờ vậy, kết quả tìm kiếm được tối ưu hóa để phản ánh chính xác nhu cầu thông tin cụ thể của người dùng.
Do đó, sự tích hợp của BERT vào hệ thống tìm kiếm Google không chỉ cải thiện độ chính xác của kết quả tìm kiếm mà còn mang lại trải nghiệm người dùng tốt hơn, khiến việc tìm kiếm trở nên tự nhiên và hiệu quả hơn, đồng thời tối ưu hóa việc truy cập thông tin chính xác mà người dùng mong muốn.
Những Lợi Ích của BERT
BERT mang lại nhiều lợi ích đáng kể cho trải nghiệm tìm kiếm của người dùng, đặc biệt khi đối mặt với các truy vấn phức tạp và tự nhiên. Bằng cách áp dụng cơ chế hiểu ngôn ngữ tiên tiến, BERT giúp cải thiện đáng kể khả năng của công cụ tìm kiếm trong việc phân tích và xử lý các truy vấn dài, mang tính đối thoại, hay những câu hỏi được diễn đạt một cách tự nhiên giống như cách con người giao tiếp hàng ngày. Điều này tạo điều kiện cho việc cung cấp các kết quả tìm kiếm phản ánh chính xác hơn ý định và nhu cầu thông tin cụ thể của người dùng, từ đó nâng cao trải nghiệm tìm kiếm tổng thể.
BERT cũng giúp giảm thiểu sự hiểu nhầm ngữ cảnh hoặc ý nghĩa của các từ và cụm từ trong truy vấn, nhất là trong các trường hợp từ ngữ có thể mang nhiều ý nghĩa khác nhau tùy theo ngữ cảnh. Với khả năng hiểu ngữ cảnh song song từ cả hai phía của một từ, BERT có thể xác định chính xác ý nghĩa của từ đó trong một câu cụ thể, từ đó tối ưu hóa kết quả tìm kiếm để chúng phản ánh đúng nội dung thông tin mà người dùng đang tìm kiếm.
Ngoài ra, sự ra đời của BERT mở ra cơ hội cho việc hiển thị kết quả tìm kiếm chính xác hơn, đặc biệt đối với những truy vấn dài và tự nhiên, giúp người dùng tiếp cận thông tin họ cần một cách nhanh chóng và dễ dàng hơn. Điều này không chỉ giúp cải thiện sự hài lòng của người dùng mà còn khuyến khích họ sử dụng công cụ tìm kiếm thường xuyên hơn, góp phần tăng cường sự tương tác và giữ chân người dùng.
Ảnh hưởng của BERT đối với SEO
Việc triển khai BERT đã tạo ra một sự thay đổi lớn trong lĩnh vực SEO, buộc các chuyên gia SEO phải xem xét lại cách tiếp cận truyền thống của họ đối với tối ưu hóa nội dung. Trong kỷ nguyên BERT, việc tạo ra nội dung chất lượng cao, mang tính giáo dục và cung cấp giá trị thực sự cho người dùng trở thành yếu tố then chốt. Điều này đòi hỏi một sự chuyển hướng từ việc tập trung chủ yếu vào việc nhồi nhét từ khóa và tối ưu hóa dựa trên từ khóa cụ thể sang việc tạo ra nội dung phong phú, mang tính ngữ cảnh và dễ tiếp cận với người dùng.
BERT nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hiểu và đáp ứng ý định tìm kiếm của người dùng. Các chuyên gia SEO giờ đây cần phải đảm bảo rằng nội dung của họ không chỉ liên quan đến từ khóa mà còn phản ánh đúng ngữ cảnh và nhu cầu thông tin của người dùng. Điều này yêu cầu một sự hiểu biết sâu sắc về khán giả mục tiêu và cách họ sử dụng ngôn ngữ khi tìm kiếm thông tin trực tuyến.
Ngoài ra, BERT cũng tạo điều kiện cho việc tối ưu hóa nội dung dựa trên câu hỏi tự nhiên và cụm từ tìm kiếm dài, thúc đẩy các chuyên gia SEO phải nghĩ về cách tạo ra nội dung trả lời trực tiếp và chính xác các câu hỏi cụ thể mà người dùng có thể đặt ra. Điều này không chỉ giúp tăng cường mức độ liên quan của nội dung đối với truy vấn tìm kiếm mà còn cải thiện trải nghiệm người dùng trên trang web, từ đó tăng khả năng họ tương tác với nội dung và thực hiện các hành động mong muốn.
Kết luận, ảnh hưởng của BERT đối với SEO là rõ ràng và mạnh mẽ, đòi hỏi các chuyên gia SEO phải áp dụng một cách tiếp cận linh hoạt, sáng tạo và hướng người dùng hơn trong việc tối ưu hóa nội dung. Điều này không chỉ giúp trang web của họ tương thích tốt hơn với các thuật toán tìm kiếm hiện đại mà còn đảm bảo rằng họ cung cấp giá trị thực sự cho người dùng, từ đó xây dựng uy tín và sự tin cậy lâu dài.
Tài liệu BERT
Chúng tôi không đi vào chi tiết những gì BERT thực hiện, nói về tác động của nó đối với NLP và cách nó hiện được đưa vào tìm kiếm, bởi vì chúng tôi đang thực hiện một cách tiếp cận khác. Nếu bạn muốn hiểu cách này hoạt động, bạn nên đọc nghiên cứu. May mắn thay, có rất nhiều bài báo có thể đọc được về chủ đề này.
- Original BERT paper(pdf) có mọi thứ bạn cần để tìm ra cách BERT hoạt động chính xác. Thật không may, nó rất học thuật và hầu hết mọi người cần một số ‘bản dịch’. May mắn thay, Keita Kurita đã mổ xẻ bài báo gốc của BERT và biến nó thành những bài học có thể đọc được
- Bài báo của Rani Horev’s BERT Explained: State of the art language model for NLP cũng đưa ra một phân tích tuyệt vời về bài báo nghiên cứu gốc của Google.
- Dawn Anderson là một trong những SEO thú vị nhất để theo dõi về chủ đề này. Khám phá phần đi Deep-dive into BERT và trang trình bày có tên Google BERT and Family and the Natural Language Understanding Leaderboard Race..
- Cần một tài liệu sơ cấp về NLP, công nghệ máy tính sử dụng để hiểu ngôn ngữ của con người? Đây là bài đọc trong sáu phút: an introduction to Natural Language Processing).
- Và, kể từ Google open-sourced BERT, bạn có thể tìm thấy toàn bộ điều trên GitHub. Tại sao không chạy các mô hình và thử nghiệm của riêng bạn?
- Thêm vào đó, một bài viết tuyệt vời của AJ Kohn , nhưng rất phù hợp – how to analyze algorithmic changes in the age of embeddings..
- Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, một bài báo của tác giả John Pavlus của Wired có tên Computers are learning to read, but they’re still not so smart.
Điều này sẽ cung cấp cho bạn một hiểu biết vững chắc về những gì đang diễn ra trong thế giới hiểu biết ngôn ngữ đang phát triển nhanh chóng.
