Sambut Kedatangan Bert: Algoritma Google untuk Pencarian yang Lebih Baik
Apa itu Bert?
Bert merupakan teknik pra-pelatihan berbasis jaringan saraf untuk Natural Language Processing (NLP) yang dikenal dengan nama Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). Lahirnya Bert ini bertujuan untuk memudahkan komputer untuk memahami bahasa selayaknya manusia.
Google menuturkan jika Bert akan memahami konteks dari kata di kolom pencarian (Google Search), dan menelaah queri yang tepat dengan hasil yang lebih relevan.
Sebagai contoh, di blog resmi Google, Google memberikan salah satu contoh pencarian sebagai berikut:
“2019 brazil traveler to usa need a visa.” Kata “to” dan hubungannya dengan kata lain di queri tersebut sangat penting untuk memahami maksud dari pertanyaan tersebut. Sebelumnya, Google tidak memahami pentingnya hubungan antara “to” dan keseluruhan kalimat tersebut. Hasilnya, daftar pencarian yang muncul alih-alih tentang pelancong yang berkunjung ke Amerika Serikat, malah berkenaan dengan warga Amerika yang berlibur ke Brasil. Dengan bantuan Bert, Google lebih memahami makna keseluruhan queri dengan menitikberatkan pencarian pada kata kunci “to” yang ada di dalam queri. Berikut adalah contoh hasil pencarian sebelum dan sesudah Bert.
Baca juga: Masa Depan Jurnalisme bersama Teknologi AI
Contoh lainnya, dari pencarian “do estheticians stand a lot at work”, sebelumnya Google mengartikan “Stand” sebagai “Stand-alone”, namun Google Bert mampu memahami jika kata “Stand” di sini berhubungan dengan konsep fisik yang dibutuhkan dalam pekerjaan, yang hasilnya tentu saja Google mampu memberikan pencarian yang lebih masuk akal dengan jenis pertanyaan yang diajukan.
Pertanyaan selanjutnya: “Can you get medicine for someone pharmacy.”
Google Bert memahami maksud pertanyaan ini selayaknya manusia. Hasil di pencarian teratas sesuai dengan queri/pertanyaan yang diajukan.
Bert juga mempengaruhi hasil pencarian di snippet, contoh dari pencarian: “math practice books for adults”. Jika sebelumnya hasil pencarian lebih memfokuskan pada kategori “young adult”, Bert kini bisa memahami kata kunci “adult” lebih cocok dengan konteks pertanyaan, maka hasilnya muncul beberapa hasil yang lebih berguna.
Bert akan dioptimalkan ke seluruh bahasa di dunia, jadi tidak hanya Bahasa Inggris saja yang akan menerima algoritma Bert, diharapkan Bahasa Indonesia juga mampu memahami bahasa dengan lebih optimal kedepannya.
