據外媒報導，微軟的Bing搜索引擎日前宣布對該平台進行新的基於AI的改進帶來，尤其是圖像搜索部分。據悉，這些改進支持多粒度匹配同時還改進了對用戶查詢、圖像和網頁以及它們之間的關係的理解。

現在，微軟整合了BERT/Transformer技術–有點像谷歌–1. 利用預先訓練號的知識來更好地解釋文本信息；2. 圖像與網頁嵌入的注意機制使嵌入的文檔能夠很好地概括圖像的突出區域和網頁上的關鍵點。

Microsoft還從查詢和候選文檔中提取一組精選對象屬性並使用這些屬性進行匹配。

如上圖，這允許Microsoft微軟能夠將查詢{老人游泳圖片}跟圖像內容及其周圍文本中的類似屬性進行匹配。現在可以認為查詢和文檔是精確匹配的，因為它們共享相同的屬性。這對於更精確的搜索非常有用，用戶可以搜索具有多種特定特徵的條目，例如{帶鬍子的金發男人}、{帶玫瑰的女孩舞蹈服裝})。

另外，微軟還會自動生成文檔元數據包括圖像，然後更容易跟搜索匹配。最有用的元數據類型之一被稱作最具代表性查詢，簡稱BRQ。通常情況下，BRQ指的是對網頁主要主題和主要圖像內容的很好總結。而為Bing圖像生成BRQ的過程非常依賴於許多現代的深度學習技術。

微軟表示，這些技術已經對他們的搜索引擎的實用性和準確性產生了真正的影響。另外它還表示，Bing圖像搜索現在提供了對用戶查詢更深層次的語義理解。