Patente de vectores de autor de Google

Patente de vectores de autor es una patente de Google archivado en 2018que utiliza redes neuronales que pueden distinguir quién escribe el contenido basándose en la clasificación del texto. La clasificación de autores podría ser algún día un factor de clasificación influyente para determinar los contenidos populares de autores distinguidos en las SERP (páginas de resultados de los motores de búsqueda). La clasificación de autores se ha utilizado en las bibliotecas durante décadas para identificar los estilos de escritura que se prefieren seguir, así que tiene sentido utilizarla en los resultados de las búsquedas.

patente vectorial de autor de google

Red neuronal es una serie de algoritmos que intentan reconocer las relaciones subyacentes en un conjunto de datos imitando el funcionamiento del cerebro humano.

Los verticales de autor utilizan un enfoque similar al del patente de vectores de representación de sitios webque utiliza redes neuronales para procesar el contenido de los sitios web y clasificar los sectores y los niveles de experiencia. 

¿Cómo funcionan los vectores de autor?

El resumen de la patente:

"Métodos, sistemas y aparatos, incluyendo programas informáticos codificados en medios de almacenamiento informático, para generar vectores de autor.

Uno de los métodos incluye la obtención de un conjunto de secuencias de palabras, el conjunto de secuencias de palabras que comprende una pluralidad de primeras secuencias de palabras y, para cada primera secuencia de palabras, una respectiva segunda secuencia de palabras que sigue a la primera secuencia de palabras, donde cada primera secuencia de palabras y cada segunda secuencia de palabras ha sido clasificada como de autoría de un primer autor; y el entrenamiento de un sistema de red neuronal en las primeras secuencias y las segundas secuencias para determinar un vector de autor para el primer autor, donde el vector de autor caracteriza al primer autor."

Este resumen significa que Google puede utilizar redes neuronales para aprender y entender los estilos de los autores y poder diferenciarlos.

La patente nos dice:

"El vector de autor generado por el sistema de vectores de autor para un autor determinado es un vector de valores numéricos que caracteriza al autor.

En particular, dependiendo del contexto del uso del vector autor, el vector autor puede caracterizar uno o más de los estilos de comunicación del autor, el tipo de personalidad del autor, la probabilidad de que el autor seleccione ciertos elementos de contenido y otras características del autor."

La patente de vectores de autor explica cómo puede clasificar a los autores:

"Los sistemas de clasificación de textos pueden clasificar piezas de texto electrónico, por ejemplo, documentos electrónicos. Por ejemplo, los sistemas de clasificación de texto pueden clasificar un fragmento de texto relacionado con uno o más de un conjunto de temas predeterminados. Algunos sistemas de clasificación de texto reciben características de entrada de la pieza de texto y utilizan las características para generar la clasificación para la pieza de texto."

El patente también explica el funcionamiento de las redes neuronales:

"Las redes neuronales son modelos de aprendizaje automático que emplean una o más capas de modelos para generar una salida, por ejemplo, una clasificación, para una entrada recibida. Algunas redes neuronales incluyen una o más capas ocultas además de una capa de salida. La salida de cada capa oculta se utiliza como entrada para la siguiente capa de la red, es decir, la siguiente capa oculta o la capa de salida de la red. Cada capa de la red genera una salida a partir de una entrada recibida por los valores actuales de un conjunto de parámetros respectivos."

¿Qué significa esto?

La patente del vector autor analiza un conjunto de palabras; estas secuencias se comparan con la primera y la segunda y viceversa. La comparación de los contenidos entre sí detecta un estilo de escritura específico y puede utilizarse para clasificar a determinados autores. 

Una secuencia puede consistir en:

  • Una frase.
  • Un párrafo.
  • Una colección de múltiples párrafos.
  • Una consulta de búsqueda.
  • Otro grupo de palabras múltiples del lenguaje natural.

Se podría entrenar un sistema de redes neuronales con esas secuencias para determinar la autoría y caracterizar un determinado conjunto de textos.

La clasificación de los autores puede utilizarse en el texto sin que se etiquete al autor. Esta clasificación permite atribuir el contenido a un autor concreto sin necesidad de adjuntar un nombre a los artículos.

Una vez que se ha generado el vector de un autor, se puede utilizar para caracterizar con diferentes propiedades. Esto significa que puede utilizarse en sitios web, redes sociales, plataformas de correo electrónico, archivos (por ejemplo, PDF, Word), etc.

¿Cuáles son los usos reales de los vectores de autor?

La clasificación de autores podría generar puntuaciones de reputación, aplicarlas como factor de clasificación, comprender mejor el contexto de las palabras en las consultas, clasificar los sitios web e identificar la autoría.

Conclusión

No tenemos ni idea de cuándo se desarrollaron los vectores de autor, ni de cuándo se utilizaron en producción, pero nos dice que Google puede identificar y organizar eficazmente los estilos de escritura.

El listado de patentes puede encontrarse en:
Generación de vectores de autor
Inventores: Brian Patrick Strope y Quoc V. Le
Cesionario: Google LLC
Patente estadounidense: 10,599,770
Concedido: 24 de marzo de 2020
Archivado: 29 de mayo de 2018

Hay que dar crédito a Bill Slawski; empecé a leer sus artículos y los encontré demasiado avanzados, así que empecé a reescribirlos para entender mejor las patentes. Para una comprensión más avanzada de estas patentes, consulte su blog.


Publicado en: 2021-04-16
Actualizado el: 2022-09-21

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Isaac Adams-Hands

Isaac Adams-Hands es el director de SEO en SEO North, una empresa que ofrece servicios de optimización de motores de búsqueda. Como profesional de SEO, Isaac tiene una considerable experiencia en SEO On-page, SEO Off-page y SEO Técnico, lo que le da una ventaja frente a la competencia.
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