在过去十年，搜索已经从“给我我所说的”发展到“给我我想要的”。用户对搜索的期望无疑已经提高。我们努力工作以达到每个用户的期望，为了这一点，我们需要更好的理解网页，理解查询，理解用户。在上个十年里，我们已经将理解以上三个部分（在搜索过程中）的技术推到一个全新的层次。
在谷歌，当我们讨论查询关键词的时候，我使用方括号[ ]来标记最开始和最后的查询词（请参考 Matt Cutts 的“如何输入查询关键词”），在本文中我将自始至终使用这一标记。（网页和搜索结果频繁变化，因此，本文举例的解释也许与即时查询的结果不一样。）
理解网页：多年来我们在抓取和索引系统上投入了大量精力。因此，我们拥有一个非常庞大、更新及时的索引。除了规模和更新，我们还用其他方法改进索引。我们用于理解网页的核心技术之一就是理解这个网页要表达的相关的重要概念的能力，即使这个概念在网页中并没有处于明显的位置。比如，即使伦敦 Sprovieri Gallery 的官方网页中没有出现 London 或 Londra 的字眼，但是我们依然能够在搜索结果中给意大利语查询 [galleria sprovieri londra] 提供 Sprovieri Gallery 的官方网页。在美国，一个用户搜索 [cool tech pc vancouver, wa]，将找到 www.cooltechpc.com 主页，即使这个网页没有在任何一个地方提到他们在 Vancouver,WA。我们开发的另一些技术比如在网页中区分重要与次重要字符以及信息的新鲜程度。
理解查询关键词：理解我们的用户在寻找什么（而不仅仅是几个查询词）非常关键。在这一领域我们取得了几个值得注意的进步，包括最优拼写建议系统，先进的同义词系统，以及强大的概念分析系统。
绝大多数用户已都曾经用过我们的拼写建议系统。当有人输入 [kofee annan] 时我们便会知道他实际在搜索 Mr. Kofi Annan，系统会立即提示：Did you mean: kofi annan；但是，有人搜索 [kofee beans] 实际上就是在搜索咖啡豆。在全球范围里都做到很高的精确度是困难的，但我们做得不错。
同义词是我们理解查询词的基础。这也是我们正在为谷歌解决的最困难的问题之一。虽然有时对人们来说是很容易理解的词，但对于自动语言处理系统来讲却是尚未解决的难题。作为一个用户，我不想为我的查询中使用什么词汇考虑太多。通常我甚至不知道正确的词是什么。这就是我们的同义词系统发挥作用的时候。我们的同义词系统可进行精密的查询修正，例如，我们的系统知道，单词“Dr”在查询 [Dr Zhivago] 时代表医生，但在 [Rodeo Dr] 中代表驾驶。一个用户查询 [back bumper repair] 时得到的结果是后保险杠修理。对于 [Ramstein ab]，我们会自动查询 Ramstein 空军基地；输入 [b&b ab]，我们会搜索加拿大阿尔伯塔的住宿加早餐旅馆。我们已经开发了能够理解差不多 100 种不同语言的这一级别的同义词查询，对此我引以为傲。
概念识别是我们应用于搜索排序系统的另一项技术。识别查询中关键概念帮助我们提供更相关的搜索结果。例如，在我们的算法能够理解在 [new york times square church] 查询中，用户正在搜索时代广场上著名的教堂，而不是在纽约时报上搜索文章。我们不会仅仅停留在识别概念阶段；我们会进一步用正确概念强化查询，比如，有人查询 [PC and its impact on people]，实际上是在查询计算机对社会的影响，或是有人输入 [rainforest instructional activities for vocabulary]，实际上是搜寻雨林教案。我们的查询分析算法包含许多诸如此类的技术，而且，我们在全球范围为差不多每一种语言上提供这一服务。
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