Archive Google Patents

Une archive sélectionnée de brevets Google et Microsoft organisés par l'inventeur ou le chef de recherche qui les a introduits. Chaque piste suit un ingénieur à travers sa généalogie de brevets pour que le lecteur voie comment un fil de recherche a évolué à travers les continuations, les applications divisionnaires et les concessions. Les brevets sont annotés avec la surface de classement qu'ils touchent, compréhension des requêtes, classement, récupération, signaux comportementaux, graphe de connaissances ou recherche IA.

Pistes de brevets par inventeur

• 65 Google Patents to Help You Understand How Search Engines Work! (69 brevets) — Une collection sélectionnée de brevets fondamentaux et avancés déposés par Google.
• Steven Baker — Google Search Patents (49 brevets) — 49 brevets de moteur de recherche concédés plus 2 demandes publiées par le chercheur Google Steven D. Baker, couvrant la compréhension des requêtes (synonymes, n-grammes, géographiques, multilingues), l'affinage des requêtes, la détection des stopwords significatifs, le classement des passages de réponse (extraits en vedette), la similarité requête-document, la co-occurrence de listes et la recherche personnalisée basée sur les embeddings.
• Amit Singhal — Google Search Patents (22 brevets) — 22 brevets de moteur de recherche par Amit Singhal, ancien SVP Google Search (2000-2016), couvrant l'entrelacement et la composition des résultats, la réécriture des requêtes, la compréhension sémantique des requêtes, le classement de la qualité des liens, le classement tenant compte de la localisation, le biais linguistique et géographique, la détection de l'intention commerciale et la diffusion de publicités. La famille de 8 brevets sur les stopwords significatifs est co-inventée avec Steven Baker et est documentée dans la section Steven Baker pour éviter la duplication de contenu.
• Prabhakar Raghavan — Google Search Patents (16 brevets) — 16 brevets de recherche/RI par Prabhakar Raghavan, chef Google Search 2020-2024 (anciennement VP Yahoo et scientifique de recherche IBM Almaden), couvrant PageRank personnalisé, détection de communauté web, classement adaptatif, fusion de résultats multi-moteurs, taxonomie hiérarchique, clustering en sous-espace, filtrage d'informations, navigation personnalisable, surface de contenu généré par l'utilisateur, signaux de qualité de localisation à partir de modèles de voyage et analyse de métadonnées temporelles. S'étend sur sa recherche IBM, Yahoo et Google.
• Nitin Gupta — Google Search Patents (32 brevets) — 32 brevets de recherche/SEO par Nitin Gupta (ingénieur Google Search Quality) couvrant les suggestions et modèles de requête, le re-classement et la personnalisation, les réseaux de neurones générateurs de réponses, la génération de contenu-connaissance, le dernier brevet de récupération de recherche générative 2026 pour l'ère AI Overviews et un brevet SEO direct sur les noms de domaine et les sites web. Les 5 derniers brevets sont co-inventés avec Steven Baker et sont documentés dans sa section pour éviter la duplication de contenu.
• Navneet Panda — Google Search Patents (15 brevets) — 15 brevets de qualité de recherche par Navneet Panda, l'ingénieur Google dont le travail de qualité du contenu est devenu la base de la mise à jour de l'algorithme Panda (2011). Couvre le classement de la qualité du site, la prédiction de la qualité du site avant l'accumulation de données comportementales, le classement des résultats de recherche par signaux de pertinence et de qualité du site combinés, les performances de la durée du site web, les requêtes localement significatives, la révision des requêtes et l'apprentissage du concept d'image.
• Anand Shukla — Google Search Patents (16 brevets) — 16 brevets de recherche/RI par Anand Shukla, ingénieur Google Search Quality, y compris le brevet de pointe 2024 «Recherche avec chat avec état» qui fait le pont entre la recherche classique et la recherche conversationnelle basée sur LLM. Couvre également la surface d'articles approfondis, l'appariement de modèles de requête, le mappage de sujets de requête, la curation de canaux de contenu et la famille de flux de recherche améliorés. Les 3 derniers brevets sont co-inventés avec Steven Baker sur le travail d'embeddings de flux personnalisé et sont documentés dans sa section.
• Krishna Bharat, Google Search Patents (48 brevets) — 48 brevets de moteur de recherche par Krishna Bharat, inventeur fondateur de Google News et créateur de l'algorithme Hilltop. Couvre l'algorithme d'analyse des liens Hilltop, la réécriture de requêtes avec détection d'entités, les unités sémantiques dans les requêtes, l'augmentation des requêtes et de la recherche, le classement des documents par statistiques d'utilisation, la sélection d'images pour la recherche d'actualités, le classement des opinions éditoriales, l'estimation de la couverture du moteur de recherche, les signets spécifiques aux requêtes et le rendu des annonces conscientes des entités. S'étend de 2001 à 2024.
• Srinivasan Venkatachary, Google Search Patents (25 brevets) — 26 brevets d'ingénierie de recherche par Srinivasan Venkatachary, co-inventeur de la famille de brevets Résumés génératifs pour résultats de recherche qui sous-tend AI Overviews et Search Generative Experience. Couvre également les flux de recherche améliorés basés sur les intérêts des utilisateurs, le classement des passages de réponse candidates, les ajustements de classement contextuel pour les passages de réponse, l'identification de requêtes de questions implicites, la recherche vocale conversationnelle basée sur les mots-clés, la génération de requêtes via la similarité structurelle des documents, l'identification des ressources à partir du contenu organique et structuré, la curation de canaux de contenu et le classificateur d'emoji. S'étend de 2013 à 2025.
• Jeromy William Henry, Google Search Patents (25 brevets) — 25 brevets de moteur de recherche par Jeromy William Henry couvrant les panneaux de connaissances (la carte d'entité à côté des résultats de recherche), les pages d'informations d'entités structurées (la surface autonome de détail d'entité), les pages d'informations d'entités personnalisées, le dimensionnement des images SERP et la présentation de liens secondaires pour la recherche musicale. Chaque brevet de son corpus est pertinent pour le SEO. S'étend de 2013 à 2025.
• Ramanathan V. Guha, Google Search Patents (33 brevets) — 33 brevets de moteur de recherche par Ramanathan V. Guha, co-fondateur de Schema.org et inventeur principal sur Google Custom Search Engine. Couvre la famille du moteur de recherche programmable, le classement des recherches basé sur la confiance, la détection du spam pour les contextes programmables, la propagation des signaux sociaux, la classification des résultats de recherche, les résumés web personnalisés, le filtrage par annotations utilisateur, la recherche contextuelle par intersections de requêtes, l'identification de requêtes et la famille d'interface générant des tâches. S'étend de 2003 à 2019.
• Marc Najork, Google Search Patents (25 brevets) — 25 brevets de recherche/RI par Marc Najork s'étendant sur son ère Microsoft Research (architecture de crawler web, classement résistant au spam, évaluation du contenu, bases de données de liens hypertexte) et son ère Google (extraction d'informations de formulaires, similarité sémantique pilotée par ML, apprentissage actif, journaux d'activité des documents pour la formation en pertinence). Inclut un brevet fondateur inter-listé avec la collection de 65 brevets Google sur les journaux d'activité des documents. S'étend de 2005 à 2025.
• Jeffrey Dean, Google Search Patents (78 brevets) — 78 brevets de recherche et d'infrastructure RI par Jeffrey Dean, Fellow senior et scientifique en chef de Google, co-fondateur de Google Brain et architecte de MapReduce et BigTable. Inclut les familles Document Scoring fondatrices (Analyse des requêtes, Mise à jour du contenu, Date de création, Critères basés sur les liens), le brevet de données historiques (inter-listé avec 65gp), l'indexation des balises d'ancrage, les extraits de contenu via Tokenspace, la détection de doublons proches et d'hôtes en miroir, la prévention de la dérive de sujets, les modèles ML distribués et l'infrastructure MapReduce et BigTable fondatrice qui rend la recherche à l'échelle du web possible. S'étend de 2000 à 2025.
• Paul Haahr, Google Search Patents (63 brevets) — 63 brevets de recherche et de classement Google par Paul Haahr, ingénieur de classement de recherche Google de longue date. Couvre les brevets canoniques de qualité des liens (Bharat/Singhal/Haahr «Détermination de la qualité des documents liés»), le classement des documents, le signal anti-PBN d'indépendance des nœuds, le brevet de mesure de qualité présumé (inter-listé avec 65gp), le pipeline de traitement de requête multi-étapes, le cadre d'évaluation des fonctions de classement de recherche web (l'arrière-plan documentaire de son discours SMX), les sites préférés, les contextes de référence, le texte descriptif synthétique pour les images et les clusters d'affinage des requêtes et de détection des stopwords multi-familles. Co-rédigé avec Singhal, Dean, Bharat, Cutts, Henzinger, Simon Tong et Acharya. S'étend de 2008 à 2019.
• Hyung-Jin Kim, Google Search Patents (23 brevets) — 23 brevets de recherche et de classement Google par Hyung-Jin Kim. Inventeur principal de la famille de classement Navboost/rétroaction implicite (US 8,661,029 + 5 continuations jusqu'à US 11,816,114 actif 2023 IP), le système surfacé au procès antitrust Google DOJ 2024. Couvre également le modèle de biais de présentation, les ajustements de classement temporel, le classement des changements de documents, le groupement des cohortes d'utilisateurs, l'emprunt de requête similaire, les requêtes généralisées variantes, la propagation des classifications de requête et le brevet de mesure de qualité inter-listé (avec Paul Haahr, 65gp). Co-rédigé avec Simon Tong, Noam Shazeer, Michelangelo Diligenti, Adrian Corduneanu, Henele Adams, Andrei Lopatenko. Dépôts 2006-2021.
• Pandu Nayak, Google Search Patents (13 brevets) — 13 brevets de recherche Google par P. Pandurang Nayak, scientifique en chef Google pour la recherche. Le dossier de brevets couvre la pile de révision de requête et de compréhension de requête 2003-2015, l'intégration de plusieurs modèles de révision de requête, la révision notée par confiance, l'emprunt de requêtes hautement classées connues, la substitution de contexte de concept, les synonymes limités par les phrases, l'identification de synonymes pilotée par le clic, l'expansion des acronymes. Co-rédigé avec David R. Bailey, Ben Gomes, Trystan Upstill, Kedar Dhamdhere, Thomas Strohmann. Ses contributions de l'ère neurale (RankBrain, BERT, MUM, témoignage du DOJ) sont intentionnellement brevetées et vivent dans les articles de blog et les transcriptions de procès.
• Daniel Egnor, Google Local Search Patents (20 brevets) — 20 brevets de recherche locale et de pertinence géographique par Daniel Egnor, l'architecte de la couche de classement Google Maps/Local Pack. Inventeur principal sur US 8,046,371 «Classement des résultats de recherche locale en fonction de la pertinence géographique», le brevet qui définit le facteur «Proéminence» dans la documentation officielle Google Local Search Ranking. Couvre également le classement sensible à la localisation (facteur de pertinence, avec Amit Singhal), l'indexation de la pertinence géographique, la résolution de références géographiques ambiguës, l'identification de documents faisant autorité, la catégorisation des listes d'entreprises et le traitement de recherche ambiguë SIG (avec le fondateur de Keyhole John Hanke). Co-rédigé avec Singhal, Haahr, Greenfield, John Hanke. Dépôts 2003-2019.
• Yossi Matias, Google SERP Features & Assistant Patents (47 brevets) — 47 brevets Google par Yossi Matias, VP Engineering Google. Inventeur principal du brevet People-Also-Ask fondateur US 9,213,748 «Générer des questions connexes pour les requêtes de recherche». A construit l'autocomplétion (2004), Tendances, boîtes météo/sports/dictionnaire. Couvre la famille People-Also-Ask, l'échafaudage des panneaux de connaissances (groupement des entités connexes, identification de l'entité centrale, estimation des faits, attributs textuels des entités, recherche de citations d'entités), la couche Tendances/analyse (analyse compétitive des campagnes, classement des visualisations graphiques), l'infrastructure Duplex d'appels automatisés, les brevets de chatbot personnalisé et d'entailment de sortie LLM qui soutiennent l'ère générative 2024-2026 de Google Assistant et les fonctionnalités SERP contextuelles/tierces. Co-rédigé avec Yaniv Leviathan (Duplex), Gal Chechik, Ziv Bar-Yossef, Eyal Segalis, Avinatan Hassidim. Dépôts 2013-2026.
• Andrei Broder, Cross-Vendor Search Patents (25 brevets) — 25 brevets de moteur de recherche et RI par Andrei Broder, l'inventeur multi-fournisseurs qui a façonné la détection des quasi-doublons chez DEC/AltaVista, a co-inventé le CAPTCHA fondateur chez Compaq, a construit le système de classement de pages web d'AltaVista, a rédigé le signal de décroissance des pages web chez IBM et a façonné l'infrastructure de correspondance d'annonces/fonctionnalités SERP/évolution CAPTCHA chez Yahoo. Inventeur principal du brevet MinHash/shingling fondateur (US 6,349,296), la technique de probabilité de collision d'empreinte (US 5,974,481), le brevet de ressemblance de document par shingling (US 6,230,155) et le brevet CAPTCHA fondateur (US 6,195,698). S'étend de 1999 à 2024.
• Monika Henzinger, Google Search Patents (50 brevets) — 98 brevets de recherche et RI par Monika Henzinger, première directrice de la recherche chez Google. Co-inventeur du brevet de détection de pages quasi-doublons fondateur (US 6,138,113, avec Dean) et un ensemble considérable de familles de classement de documents (Analyse des requêtes, Mise à jour du contenu, Date de création, Critères basés sur les liens, Données historiques, tous inter-listés avec Dean). Contributions indépendantes, la famille de détection de fichiers doublons avec William Pugh, le serveur de connectivité d'AltaVista, les brevets de classement de connectivité et de contenu, la détermination de la fraîcheur des documents, le classement de la distance sémantique, le classement des informations sémantiques de requête, la RI multilingue avec balise d'ancrage, la recherche contextuelle, l'assistant de navigateur hypertexte et la récupération de documents pilotée par les statistiques d'utilisation. S'étend de 1997 à 2017.
• Trystan Upstill, Google Site-Quality & HCU-Era Search Patents (28 brevets) — 28 brevets de recherche et de classement Google par Trystan Upstill. Co-inventeur du brevet Panda (US 9,135,307 = 65gp) et inventeur principal de la suite HCU US App 2019/0155948 «Re-classement des ressources en fonction de la qualité par catégories», le brevet qui ancre la généalogie de qualité du site post-Panda. Couvre également la découverte de résultats faisant autorité, le classement et le re-classement des résultats de recherche, la détection de domaines affiliés, l'extraction d'attributs de ressources à partir de l'adresse du site, la recherche locale et l'identification des points d'intérêt, les synonymes et la réécriture des requêtes, les ressources d'intention navigationnelle, l'identification de la langue du contexte des liens et le brevet des composants d'interface de l'ère LLM récente. Dépôts 2012-2026.
• Susan Dumais, Microsoft IR & Search Patents (18 brevets) — 61 brevets de recherche et RI par Susan Dumais, Fellow technique Microsoft et lauréate du prix Gerard Salton. Co-inventeur du brevet d'indexation sémantique latente fondateur (US 4,839,853, Bellcore 1989), l'ancêtre conceptuel de chaque système de récupération d'embedding dense. À la recherche Microsoft, son travail couvre la mesure de satisfaction SERP automatisée, les modèles de clic de jugement de préférence, le classement basé sur le contexte d'activité, le classement conscient du temps avec la dynamique temporelle, la navigation personnalisée et les résultats de recherche, la détermination de l'expertise au niveau de l'utilisateur, le changement de pages web × la fraîcheur de la revisitation, la réformation de requête implicite basée sur les appareils, le classement d'autorité. S'étend de 1989 à 2026. Les co-auteurs incluent Jaime Teevan, Eric Horvitz, Ryen White, Adam Fourney, Joshua Goodman, Eric Brill.
• Christopher Burges, Microsoft Research Learning-to-Rank Patents (16 brevets) — ~30 inventions uniques des États-Unis (corpus WIPO de 84 entrées) par Christopher J. C. Burges, le scientifique Microsoft Research qui a inventé la généalogie de l'apprentissage au classement RankNet/LambdaRank/LambdaMART. RankNet (US 7,689,615) est le classeur neuronal par paires, LambdaRank (US 7,617,164) est l'extension de coût arbitraire qui optimise NDCG, LambdaMART (US 12/032,697) est l'ensemble amplifié par gradient qui a remporté le défi Yahoo LTR 2010. Couvre également l'adaptation de la variabilité comportementale, l'analyse multi-graphe de pages web, le lissage du spam de liens, l'amplification de l'arbre de marge, l'estimation de probabilité k-NN. S'étend de 2001 à 2019. Les co-auteurs incluent Robert Ragno (LambdaRank), Irina Matveeva, Timo Burkard.
• Eric Brill, Microsoft Research Search & NLP Patents (20 brevets) — 20 brevets Microsoft Research par Eric Brill, le scientifique NLP et recherche connu pour les brevets de correcteur de requête et le modèle de canal bruyant. Inventeur principal sur US 7,254,774 «Systèmes et méthodes pour l'amélioration de la vérification orthographique», le brevet du correcteur de requête de canal bruyant fondateur. Couvre également les transformations de correction des chaînes en chaînes (US 7,290,209 / 7,366,983), la prise en compte de la variabilité comportementale dans la recherche web (US 7,743,047), le classement des données de popularité, l'exploitation du comportement des utilisateurs de recherche web, la recherche biaisée par page, la composition Q&A au rapport coûts-avantages et la découverte de l'intention de l'utilisateur. Dépôts 2005-2010.
• Tomas Mikolov, Google word2vec Patents (2 brevets) — 2 brevets Google fondateurs par Tomas Mikolov couvrant word2vec, le modèle d'apprentissage d'embedding de mots continus qui a défini l'ère des embeddings. Co-inventé avec Kai Chen, Greg Corrado et Jeff Dean. US 9,037,464 est la concession d'origine, US 9,740,680 est la continuation avec une portée de réclamation plus large. Les deux brevets partagent la même divulgation (demande 13/841,640) et constituent ensemble la famille de brevets word2vec entière. Inter-listé conceptuellement avec la section Dean (Dean est co-inventeur et travaille sur l'infrastructure Brain/modèles distribués plus large).
• Noam Shazeer, Google Transformer, MoE & Search Patents (18 brevets) — ~46 brevets Google capturés (portefeuille complet estimé à 120-150) par Noam Shazeer. Co-inventeur de l'architecture Transformer attention fondatrice (US 10,452,978 avec Vaswani, Polosukhin, Uszkoreit, Jones, Gomez, Kaiser, Parmar), l'approche Sparsely-Gated Mixture-of-Experts (US 11,769,055 avec Dean, Hinton, Le, Mirhoseini), le Switch Transformer (US 12,093,829) et la famille de classement de rétroaction implicite Navboost (US 8,661,029 avec Kim/Tong/Diligenti, inter-listé). Couvre également la génération de réponses LLM en assistant, les calculs de tenseurs distribués (GSPMD/Pathways) et l'infrastructure de classement ML à grande échelle pré-Transformer 2008-2015. S'étend de 2008 à 2025.
• Ashish Vaswani, Google Transformer, Attention-Based Vision & Fast Decoding Patents (6 brevets) — 4 articles canoniques capturés plus 2 inter-listings de la section Noam Shazeer. Auteur principal du brevet Transformer fondateur (US 10,452,978, inter-listé). Inventeur principal du brevet de vision par ordinateur d'attention locale (US 20210390410, HaloNet) qui met à l'échelle l'attention sur les longues séquences et les images. Co-inventeur sur MultiModel (US 20200089755, l'architecture multi-tâche multi-modale unifiée qui est l'ancêtre structurel de MUM et Gemini), le système de vision par ordinateur entièrement attentionnel (US 20250292560, la généalogie ViT) et la méthode de décodage rapide avec latents discrets (EP 3732627) qui rend l'inférence LLM économiquement viable à la latence à l'échelle de la recherche. S'étend de 2017 à 2025.
• Jakob Uszkoreit, Google Transformer Architect, Universal Transformer & Vision Transformer Patents (6 brevets) — 3 articles canoniques plus 3 inter-listings de la section Vaswani et Shazeer. Co-auteur d'«Attention Is All You Need» (US 10,452,978, inter-listé). Co-inventeur du Transformateur universel (US 10,740,433, le Transformateur profondeur adaptative avec temps de calcul adaptatif par token), le modèle NLI à attention décomposable (EMNLP 2016, la preuve de charge de base pré-Transformer que assister-comparer-agréger remplace la récurrence), et Vision Transformer (ViT, ICLR 2021, l'architecture de tokenization par patch qui ancre la recherche visuelle et l'ancrage multimodal modernes). Les inter-listings couvrent le Transformateur d'origine, MultiModel (l'ancêtre multi-tâche multi-modale unifié de MUM/Gemini) et le transformateur d'image. S'étend de 2016 à 2021.
• Simon Tong, Google Click-Driven Ranking, Population Signals & Anti-Spam Patents (9 brevets) — 5 articles canoniques plus 4 inter-listings des sections Kim, Shazeer et 65 Google Patents. Tong est co-inventeur avec Marc Pearson et Sergey Brin du brevet de classement des requêtes connexes (US 7,505,964), avec Pearson du brevet de classement des informations de population (US 7,454,417), seul du biais du pays (US 20040254932), avec Bem/Harik/Levenberg/Shazeer de l'infrastructure ML de classement à grande échelle pré-Transformateur (US 7,222,127) et avec Ghemawat/Piscitello/Cutts du brevet de suppression document-utilisateur (US 8,417,697, l'ancêtre structurel de Personal Blocklist et des signaux de spam collectifs). Les inter-listings couvrent la famille de rétroaction implicite Navboost, le brevet CTR-as-ranking-factor et la continuation de données historiques et de classement de grand ensemble. S'étend de 2003 à 2017+.
• Michelangelo Diligenti, Google Click-Data Quality & Implicit Feedback Patents (5 brevets) — 2 articles canoniques plus 3 inter-listings des sections Kim et 65 Google Patents. Diligenti est inventeur du brevet Detecting Click Spam (US 8,694,374, détection d'anomalies de déviation d'attributs alimentant le signal de classement) et du modèle de clic qui tient compte de l'intention de l'utilisateur (US 20120143789, pondération de clic conditionnelle à l'intention). Ses co-inventorships de rétroaction implicite Navboost/biais de présentation/CTR-as-ranking-factor (inter-listings) l'ancrent dans la famille de classement de rétroaction implicite. Le portefeuille se concentre sur la qualité des données de clic, la couche entre le comportement brut de l'utilisateur et le signal de classement qu'il alimente. S'étend de 2007 à 2019+.
• Jaime Teevan, Microsoft Personalized Search & Search-Task Patents (5 brevets) — 4 articles canoniques plus 1 inter-listing de la section Dumais. Teevan est co-inventeur avec Dumais et Horvitz du brevet de recherche personnalisée fondateur (US 7,693,818) qui reclasse les candidats mondiaux par rapport à un vecteur de profil par utilisateur. Inventeur de l'identification des tâches de recherche (US 8,326,824, clustering de requête inter-session en tâches multi-étapes), de la classification re-finding versus new-finding (US 8,756,219, stabilisation des résultats cliqués antérieurs pour les visites retournées) et de la décomposition de microtâche (US 10,062,103, décomposition d'objectifs de haut niveau en micro-étapes reprises). L'inter-listing couvre la navigation personnalisée (Dumais canonique). S'étend de 2003 à 2018+.
• Eric Horvitz, Microsoft Decision-Theoretic Search & Attention-Aware Information Delivery Patents (3 brevets) — 3 articles canoniques. Horvitz est inventeur du classement décisionnel-théorique sous incertitude (US 7,124,129, pertinence comme distribution de probabilité avec sélection d'utilité attendue), du raisonnement coûts-avantages dans la présentation des résultats de recherche (US 7,194,464, la base mécanique pour les extraits en vedette et AI Overviews) et de la livraison proactive d'informations consciente de l'attention (US 6,934,917, la généalogie des surfaces zéro-requête derrière Discover, maintenant des cartes et des assistants IA). S'étend de 2002 à 2006+.
• Ryen White, Microsoft Search Behavior & Search-Trails Patents (3 brevets) — 3 articles canoniques. White est inventeur de l'exploitation des pistes de recherche/chemins réussis (US 7,904,440, classement des destinations qui terminent les pistes réussies inter-utilisateurs), de la classification des requêtes de phase exploratoire-versus-lookup (US 8,041,711, diffusion de classement et de formats de résultats accordés à la phase) et de la continuation des tâches inter-session (US 9,116,996, couture de requêtes entre sessions et appareils en une tâche continue). S'étend de 2007 à 2015+.
• Azalia Mirhoseini, Google ML Infrastructure & Chip-Design Patents (3 brevets) — 2 articles canoniques plus 1 inter-listing de la section Shazeer. Mirhoseini est co-inventeur du brevet de placement de puce basé sur RL (US 11,475,278, le journal Nature 2021 qui conçoit les agencements de plancher TPU en heures au lieu de semaines) et du brevet de placement d'appareil pour ML distribué (arXiv 1706.04972, le contrôleur RL qui apprend comment scinder les grands modèles sur GPUs/TPUs pour minimiser le temps d'entraînement). Les deux se retournent dans l'économie des coûts informatiques qui permet à Google de servir un classement Transformateur à l'échelle de la recherche. L'inter-listing couvre le brevet MoE fondateur (Shazeer canonique). S'étend de 2017 à 2021+.
• Arnold Overwijk, Microsoft Site Topical Authority Patent (1 brevets) — 1 article canonique. Overwijk est co-inventeur avec Li Xiong, Chuan Hu et Junaid Ahmed du brevet Site Topical Authority (US 20210004416, la formule A(s,t) = SR(s) * C(s) * T(s,t)^2 qui quantifie explicitement l'autorité du site par sujet en combinant le classement du site global, le signal de clic et la part de page par sujet au carré). La formulation mathématique la plus précise de l'autorité thématique dans la littérature scientifique moderne. Appairée conceptuellement avec Procopio (autorité par auteur par sujet) et Agent Rank (réputation au niveau de l'auteur, 65gp).
• Michael Procopio, Google Per-Author Per-Topic Authority Patent (1 brevets) — 1 article canonique. Procopio est inventeur nommé du brevet Topic Authority (US 8,458,196). Le système calcule les signatures d'autorité par (auteur, sujet), pour chaque document d qu'un auteur a contribué, somme (authorship% * topic_weight), agrège dans tous les documents de l'auteur pour produire un score d'expertise par auteur par sujet. La quantification mathématique de «cette personne est une autorité sur ce sujet», structurellement la base du signal Expertise E-A-T au niveau de l'auteur. Se connecte à Agent Rank (US 7,565,358, 65gp, le brevet d'autorité d'auteur Google antérieur) et à l'autorité thématique du site d'Overwijk (US 20210004416) pour former un modèle d'autorité en couches.
• Ori Allon, Google Orion Query-Refinement Patent (1 brevets) — 1 article canonique. Allon est co-inventeur du brevet d'affinage des requêtes Orion (US 8,392,443) avec Ugo Di Girolamo, Tomer Shmiel, Alexandre Petcherski et Tzvika Hartman. L'algorithme Orion a originaire du travail de thèse de doctorat d'Allon à l'UNSW et a été acquis par Google en 2006. Le brevet génère des affinements de requête minés de corpus, donné une requête, extrait des modèles de phrases de documents qui satisfont la requête pour produire des candidats d'affinage classés. Le mécanisme derrière «Recherches connexes à», d'étendus extraits SERP et la généalogie de People-Also-Ask. Accordé 2013.
• Corin Anderson, Google Reasonable Surfer (Foundational) Patent (2 brevets) — 1 nouvel article canonique plus inter-listings implicites à la collection 65 Google Patents. Anderson est PREMIER inventeur sur le brevet Reasonable Surfer fondateur (US 7,716,225, avec Jeff Dean et Alexis Battle), la concession 2004 qui introduit une probabilité de clic sur les liens non-uniforme pondérée par les caractéristiques par lien (texte d'ancrage, taille de police, position, contexte environnant). Les continuations (US 8,117,209 dans 65gp, US 9,305,099 en 2016) étendent le même modèle. Le mécanisme du flux de PageRank différencié à travers les liens sur la même page.
• Ashok Popat, Google OCR & Image-Text Indexing Patents (1 brevets) — 1 article canonique couvrant la recherche OCR inspirée par la traduction de Popat (Popat et al., 2009 et suivants, famille de brevets US 8,675,012 pour l'affichage sélectif de texte OCRisé). La méthodologie réoriente l'OCR comme traduction automatique statistique, les caractéristiques d'image comme le canal source, les séquences de caractères comme la cible, le décodage conjoint avec les modèles de canal et de langue maximise la qualité de transcription. Alimente l'indexation de Google Books, la capture de texte Lens, la recherche PDF Drive et le pipeline d'indexation de texte lié aux images derrière chaque image et infographie sur le web.

Pourquoi cette organisation

La loi sur les brevets regroupe la propriété intellectuelle par inventeur et cédant, pas par sujet. Le groupement par inventeur récupère l'arc narratif, une décennie de travail de classement d'Amit Singhal, le traitement des requêtes de l'ère BERT de Pandu Nayak, la généalogie du classement des actualités de Krishna Bharat. Chaque piste se lit comme une biographie de recherche écrite en langage de réclamation.