简单且合乎逻辑。
Bing 算法
插图：维罗尼克·巴纳德
以下是寻找“最佳”答案的过程
该算法从相关性开始选择“最佳”结果。答案正确吗？如果是这样，她就有机会。
一份文件的准确性一方面取决于它是否符合公认的观点，另一方面取决于文件的质量。这两个标准都是由算法对实体及其关系的理解决定的（因此基于实体的搜索也是当今 SEO 中一个非常重要的概念）。
一旦某个实体被确定为响应的关键，神经网络就会确定该实体是 波兰电子邮件列表 否存在于响应中。如果是的话，与其他相关实体的关系背景是什么？那么这个微型知识图谱与“
只有在进行这种预先分类之后，他们才会检查权威和信任的信号。
该算法使用机器学习来评估文档、作者和发布者的显性和隐性的权威性和可靠性。
与弗雷德里克·杜布特 (Frédéric Dubut) 一样，阿里·阿尔维 (Ali Alvi) 认为该算法基于评估原则：它衡量成功和失败，并进行相应调整。
衡量成功与失败：用户反馈
通过这些端到端神经网络，人类的控制最终仅限于他们输入的数据和用来判断性能的指标。
他们不断地向机器输入我称之为“纠正数据”的东西。目标是告诉机器：
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