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为了处理日益增多的搜索查询量，Google 必须具备很强的适应能力，能够理解不同搜索查询的真正含义。这就要求算法能够理解各种词组背后的语境含义，而不是没有任何语境标记的单个单词。

深度学习在这一过程中发挥了至关重要的作用。谷歌网络爬虫扫描互联网，了解特定语境中各种词语之间的关系。这些页面被索引的频率越高，算法对各种词语之间关系的理解就越深刻。

使用深度学习和语义索引聚合多语言搜索结果的机会和局限性
谷歌已经占领了全球搜索引擎市场 70% 以上的份额。然而，它在某些地区并没有达到垄断地位。事实上，在世界某些地区，只有不到 1% 的搜 匈牙利电报数据库 索工作是通过谷歌进行的。与谷歌相比，本地搜索引擎更可靠地为使用这些语言的用户索引相关内容。这种差异部分是由于独裁政权的监管政策，但也部分是由于谷歌对各种搜索短语和除英语以外的语言的上下文含义的理解能力有限。


据澳大利亚SEO 机构Shout Agency 称，算法本身的结构并不是核心问题。Google 可以索引任何语言的任何内容，并根据自己对各种词对的了解对相关性做出有根据的假设。虽然 Google 开发人员有意为某些搜索短语（例如“发薪日贷款”罚款）设置了偏见，但这些调整只是例外，而不是常态。

那么，如果这些算法同样适用于汇总任何语言的搜索结果，那么为什么不同语言的搜索结果质量会存在差异呢？问题几乎完全源于这样一个事实：谷歌在某些语言上进行深度学习的机会比其他语言少。这些语言可用的内容较少，搜索的用户也较少。

但随着时间的推移，结果会有所改善。只要创建更多内容，网络爬虫将有更多机会了解不同搜索词的性质并适当地聚合内容。

然而，有一个风险需要考虑。由于用户群较小，能够理解语言并判断内容质量的谷歌员工较少，谷歌不太可能在某些地区对内容进行手动处罚。这可能意味着，旋转内容将更加盛行，这可能会影响依赖深度学习的算法的结果。