我将使用 的关键字资源管理器作为本次

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公开可用的 库更复杂，研究人员将基于向量的方法与其他方法结合起来，例如更熟悉的 （潜在狄利克雷分配），但看起来很可能像这样的方法是在 中发挥作用。 不是查询翻译 很容易错误地得出这样的结论： 只是将不熟悉的查询转换为更熟悉的查询，或者将长查询转换为短查询。不是这种情况。 似乎是实时运行的，可以同时比较一个搜索短语的多个版本。 如果我错误地输入了 这样的搜索，谷歌会告诉我： 在这种情况下，谷歌试图解释我的意图，并用它认为更好的版本替换了我的查询。这是查询翻译。

在这种情况下所有结果都与翻译后的查询相匹配，并且它否决了我的原始搜索。 回顾上 波兰手机号码 面的示例，如果我搜索 ，我可以在 和 上找到匹配项（即使是相同的结果）： 我们的数据科学团队由 领导，使用类似于 的方法构建了一个 原型。如果你在这个工具中输入搜索词，它会查看相应的谷歌结果并计算这些结果与原始查询之间的相似度： 此截图已被编辑，但数据是真实的。该工具所说的是标题为 新泽西州 机动车委员会 的页面与 的匹配度很高（ ，尽管系统有点宽容）。我们可以训练 系。



统来执行此任务这一事实并不能证明 可以做到，但它至少表明它完全符合 的 能力。 什么时候推出的？ 请注意， 通常与 年 月的发布日期相关联，但该文章还说 在 过去几个月 中一直在发挥作用。 关于 的文章给出了 年 月的推出日期，我们相信该时间表是准确的。在撰写本那么，让我们从这个列表中选出三组： 《太空针高度》 故事中的太空针高度 太空针有多高 如果我们在每个组文时， 可能已经运行了至少 年。 我们如何适应 ？ 在 可以理解词干、同义词甚至答案的世界中，我们如何进行关键字研究？让我们回到我们的太空针塔示例。

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