Как Google использует анализ тональности (Sentiment Analysis) для создания сниппетов из отзывов

Термины и определения

Domain (Домен)

Определенная сфера деятельности или тематика (например, рестораны, электроника, фильмы). Используется для адаптации анализа тональности к специфике языка в этой сфере.

Domain-Independent Sentiment Lexicon (Доменно-независимый лексикон тональности)

Набор n-грамм (слов/фраз), которые выражают тональность в общем, неспецифическом контексте. Используется как отправная точка для создания доменно-специфичного лексикона.

Domain-Specific Sentiment Lexicon (Доменно-специфичный лексикон тональности)

Набор n-грамм, которые выражают тональность в конкретном домене. Содержит оценки тональности для каждой n-граммы, полученные в результате обучения модели.

Entity Snippet (Сниппет сущности)

Итоговый сниппет, сгенерированный для сущности, состоящий из набора выбранных Sentiment Phrases.

Noun Phrase (Именная группа)

Слово или группа слов, функционирующая как существительное во фразе (например, «пицца» или «действительно отличная пицца»). Является объектом (атрибутом сущности), к которому относится мнение.

Part-of-Speech (POS) Tagging (Разметка частей речи)

Процесс маркировки слов в тексте в соответствии с их частью речи (существительное, глагол, прилагательное и т.д.). Используется для идентификации структуры Sentiment Phrases.

Phrase Frequency (Частота фразы)

Метрика, показывающая, сколько раз Sentiment Phrase встречается в отзывах, связанных с сущностью. Используется при выборе фраз для сниппета.

Redundancy Metric (Метрика избыточности)

Метрика для оценки схожести между двумя фразами (например, Jaccard overlap). Используется для обеспечения разнообразия фраз в сниппете и исключения дублей.

Reviewable Entity (Сущность, подлежащая отзыву)

Любой человек, место или вещь, о которых может быть выражено мнение (рестораны, отели, товары и т.д.).

Sentiment Phrase (Фраза тональности)

Короткая, легко читаемая фраза, извлеченная из отзыва, которая содержит мнение о сущности (например, «отличная обстановка», «чистые номера»).

Sentiment Score (Оценка тональности)

Числовое значение, представляющее полярность (положительная/отрицательная) и магнитуду (силу) мнения, выраженного во фразе (например, шкала от -5 до +5).

Textual Review (Текстовый отзыв)

Тело текста, идентифицированное как отзыв о сущности. Может быть частью структурированного (с рейтингом) или неструктурированного (блоги, статьи) отзыва.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод генерации сниппета для сущности.

1. Выбор множества текстовых отзывов, связанных с сущностью.
2. Идентификация множества Sentiment Phrases из этих отзывов. Эта идентификация основана на domain-specific sentiment lexicon, который включает фразы, извлеченные из документов, специфичных для домена.
3. Определение значений частоты (frequency values) для идентифицированных фраз, где каждое значение представляет количество раз, когда фраза была идентифицирована в отзывах.
4. Выбор одной или нескольких Sentiment Phrases из идентифицированного множества на основе сгенерированных значений частоты.
5. Генерация сниппета, включающего выбранные фразы.
6. Сохранение сниппета.

Claim 4 (Зависимый от 1): Уточняет структуру Sentiment Phrase.

Идентификация Sentiment Phrases включает идентификацию noun phrase, соответствующей свойству (атрибуту) сущности, и прилагательного (adjective), связанного с этой noun phrase.

Claim 5 (Зависимый от 4): Уточняет метод идентификации.

Идентификация noun phrase и прилагательного включает определение соответствия между регулярным выражением (regular expression) и текстовым отзывом.

Claim 8 (Зависимый от 1): Добавляет Sentiment Score в процесс выбора.

Выбор фраз для сниппета основывается не только на частоте (как указано в Claim 1), но также и на Sentiment Scores, сгенерированных для каждой фразы.

Claim 9 (Зависимый от 1): Добавляет механизм устранения дублирования.

Выбор фраз включает генерацию redundancy metric, основанной на количестве общих токенов между двумя фразами, и выбор фраз на основе этой метрики.

Claim 11 (Зависимый от 1): Описывает процесс создания лексикона.

Метод включает разработку domain-specific sentiment lexicon на основе domain-independent lexicon.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов поисковой архитектуры, в основном фокусируясь на обработке данных о сущностях и формировании финального представления результатов.

CRAWLING – Сканирование и Сбор данных
Система собирает данные (Textual Reviews) из различных источников: структурированные сайты отзывов (TripAdvisor, Yelp) и неструктурированные источники (блоги, новостные группы, веб-страницы).

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Основная часть работы происходит на этом этапе (или в аналогичном процессе обработки данных о сущностях):

1. NLP обработка: Текстовые отзывы токенизируются и подвергаются POS tagging.
2. Извлечение признаков (Feature Extraction): Система извлекает Sentiment Phrases, используя NLP-техники и регулярные выражения.
3. Анализ тональности: Вычисляются Sentiment Scores с использованием доменно-специфичных классификаторов. Это включает офлайн-процесс создания Domain-Specific Sentiment Lexicons.
4. Агрегация данных: Подсчитываются Phrase Frequencies для каждой сущности.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание / RERANKING – Переранжирование
На этапе формирования выдачи (SERP) система генерирует или извлекает сохраненный Entity Snippet.

1. Генерация сниппета: Происходит выбор лучших Sentiment Phrases с учетом частоты, оценки и метрик избыточности.
2. Отображение: Сниппет отображается вместе с результатом поиска, связанным с сущностью (например, в локальной выдаче или карточке товара).

Входные данные:

• Textual Reviews (структурированные и неструктурированные).
• Domain-independent sentiment lexicon (например, на основе WordNet).
• Корпусы доменно-специфичных документов для обучения.

Выходные данные:

• Domain-Specific Sentiment Lexicon с оценками n-грамм.
• База данных Sentiment Phrases с Sentiment Scores и Phrase Frequencies для каждой сущности.
• Entity Snippets (итоговый текст сниппета).

На что влияет

• Конкретные типы контента: В первую очередь влияет на представление сущностей, имеющих отзывы: локальный бизнес (рестораны, отели), потребительские товары (электроника, книги), медиа (фильмы).
• Специфические запросы: Влияет на запросы, где интент пользователя связан с поиском мнений или оценок (например, «отзывы о ресторане X», «лучший отель в Y»), а также на брендовые или продуктовые запросы, для которых доступны отзывы.
• Конкретные ниши или тематики: Наибольшее влияние в высококонкурентных нишах E-commerce и Local SEO.

Когда применяется

• Условия применения: Алгоритм применяется, когда система идентифицирует сущность как Reviewable Entity и имеет достаточное количество Textual Reviews для анализа.
• Триггеры активации: Активируется при обработке отзывов (индексация) и при формировании сниппета для результата поиска, связанного с этой сущностью.

Пошаговый алгоритм

Патент описывает два ключевых процесса: (А) Генерация доменно-специфичного классификатора тональности и (Б) Генерация сниппета.

Процесс А: Создание доменно-специфичного классификатора (Офлайн)

1. Создание базового лексикона: Формируется Domain-Independent Sentiment Lexicon (например, вручную из WordNet с расширением через синонимы/антонимы).
2. Предварительная оценка документов: Документы из доменно-специфичного корпуса оцениваются с помощью базового лексикона.
3. Изоляция высокосентиментальных документов: Документы с очень высокими (позитивными) и очень низкими (негативными) оценками изолируются.
4. Извлечение и фильтрация N-грамм: Из этих документов извлекаются n-граммы. Удаляются стоп-слова и слишком частые фразы. Оставшиеся n-граммы формируют основу Domain-Specific Sentiment Lexicon.
5. Подготовка обучающего корпуса: Формируется обучающий корпус из документов с известными оценками (например, отзывы с сайтов типа Amazon или автоматически размеченные документы из шага 3).
6. Обучение модели и оценка N-грамм: Строится модель (например, Maximum Entropy), использующая n-граммы из доменно-специфичного лексикона как признаки. Модель обучается на корпусе для определения точных Sentiment Scores для каждой n-граммы.
7. Сохранение классификатора: Лексикон с обновленными оценками сохраняется как доменно-специфичный классификатор.

Процесс Б: Генерация сниппета (Индексация/Ранжирование)

1. Обработка отзывов: Получение Textual Reviews для сущности. Применение POS tagging к тексту.
2. Идентификация фраз: Извлечение Sentiment Phrases на основе шаблонов (регулярных выражений), например: Adjective+Noun, Adverb+Adjective+Noun и т.д. Идентификация Noun Phrase для каждой фразы.
3. Генерация оценок тональности: Применение доменно-специфичного классификатора (из Процесса А) для генерации Sentiment Score для каждой фразы.
4. Подсчет частоты: Энумерация Phrase Frequency для каждой уникальной фразы. Может применяться функция затухания (decay function) для слишком частых фраз.
5. Хранение данных: Сохранение фраз, оценок и частот в базе данных.
6. Выбор фраз (Selection):
   1. (Опционально) Группировка (Binning): Фразы с одинаковой Noun Phrase (и, возможно, одинаковой полярностью) группируются. Выбирается репрезентативная фраза (например, с наивысшей частотой).
   2. Выбор кандидата: Выбирается необработанная фраза (или репрезентативная фраза группы) с наивысшим скорингом (на основе частоты и/или Sentiment Score).
   3. Проверка избыточности: Кандидат сравнивается с уже выбранными фразами с помощью Redundancy Metric (например, Jaccard overlap).
   4. Принятие решения: Если избыточность ниже порога (например, 0.5), фраза добавляется в набор для сниппета.
   5. Итерация: Процесс повторяется до достижения критерия остановки (например, максимальной длины сниппета или количества фраз).
7. Формирование и сохранение сниппета: Выбранные фразы объединяются в итоговый текст Entity Snippet и сохраняются.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы: Основной источник данных — текст Textual Reviews. Система анализирует слова (n-граммы), их части речи (POS tags), и структуру фраз. Особое внимание уделяется прилагательным (Adjectives), наречиям (Adverbs) и существительным (Nouns).
• Структурные факторы: Используется структура предложений для извлечения фраз с помощью регулярных выражений. Также учитывается локация фразы в документе (начало/конец документа могут иметь больший вес при оценке тональности).
• Пользовательские данные (Косвенно): Рейтинги, оставленные пользователями в структурированных отзывах (например, 4 из 5 звезд), используются для создания обучающего корпуса (training corpus) при разработке классификатора тональности.

Какие метрики используются и как они считаются

• Sentiment Score (Оценка тональности): Определяет полярность и магнитуду. Рассчитывается с помощью обученной модели (например, Maximum Entropy) на основе признаков (n-грамм) в Domain-Specific Sentiment Lexicon. При расчете могут учитываться факторы: базовая оценка n-граммы в лексиконе, часть речи, детекция отрицания (negation detection), локация в документе, стемминг.
• Phrase Frequency (Частота фразы): Количество упоминаний фразы в отзывах. В одном из вариантов используется функция затухания: $(Frequency) * (1 + log(\text{# of Reviews the Phrase occurs in}))$.
• Redundancy Metric (Jaccard overlap): Измеряет схожесть фраз. Формула: (Количество общих токенов между двумя фразами) / (Количество уникальных токенов в обеих фразах). Используется порог (например, 0.5) для исключения слишком похожих фраз.
• Inverse Document Frequency (IDF) (Опционально): Упоминается как возможная метрика для выбора фраз с большей информационной ценностью (менее распространенные в глобальном индексе).

1. Google глубоко анализирует структуру мнений: Патент демонстрирует, что Google не просто ищет ключевые слова в отзывах, а использует сложный NLP-процесс (POS tagging, регулярные выражения) для извлечения конкретных атрибутов (Noun Phrases) и связанных с ними мнений (Adjectives/Adverbs). Это форма Aspect-Based Sentiment Analysis.
2. Частота мнений критична: Phrase Frequency является основным фактором при выборе того, что попадет в сниппет (Claim 1). Чтобы атрибут был выделен Google, о нем должно говорить значительное количество людей.
3. Тональность зависит от контекста домена: Система использует Domain-Specific Sentiment Lexicons. Это означает, что одно и то же слово может иметь разную тональность в разных доменах (например, слово «дешевый» может быть позитивным для закусочной и негативным для люксового отеля). Google строит отдельные классификаторы для разных тематик.
4. Структура фраз имеет значение: Система ищет определенные лингвистические шаблоны (например, Прилагательное+Существительное). Отзывы, написанные с использованием таких четких конструкций, с большей вероятностью будут обработаны и учтены.
5. Разнообразие в приоритете: Использование Redundancy Metric (Jaccard overlap) гарантирует, что сниппет будет содержать разные аспекты мнений, а не повторять одно и то же разными словами.
6. Автоматизация и масштабируемость: Процесс создания лексиконов и генерации сниппетов максимально автоматизирован, включая возможность автоматического создания обучающих корпусов на основе существующих доменно-независимых лексиконов.

Best practices (это мы делаем)

• Фокус на атрибутах сущности (Entity Attributes): Определите ключевые атрибуты вашего продукта или услуги (например, для ресторана: «еда», «обслуживание», «атмосфера», «цена»). Убедитесь, что эти атрибуты явно упоминаются как в контенте вашего сайта, так и в отзывах клиентов. Это помогает Google идентифицировать релевантные Noun Phrases.
• Стимулирование естественных и структурированных отзывов: Поощряйте клиентов оставлять подробные отзывы, которые используют четкие конструкции «Прилагательное + Существительное» (например, «вкусный кофе», «быстрая доставка»). Чем больше таких фраз в отзывах, тем выше их Phrase Frequency и вероятность попадания в сниппет.
• Мониторинг тональности по атрибутам: Анализируйте отзывы, чтобы понять, какие Sentiment Phrases ассоциируются с вашим брендом. Если доминируют негативные фразы по ключевому атрибуту, необходимо работать над улучшением продукта/услуги и стимулировать новые позитивные отзывы по этому же атрибуту, чтобы изменить Phrase Frequency.
• Использование языка, специфичного для домена: При создании контента используйте терминологию и обороты, характерные для вашей ниши. Понимание того, как Google строит Domain-Specific Lexicons, подчеркивает важность использования релевантного языка для точной классификации тональности вашего контента.
• Разнообразие в контенте и отзывах: Работайте над тем, чтобы отзывы охватывали разные аспекты вашего бизнеса. Так как Redundancy Metric отфильтрует дублирующую информацию, важно обеспечить разнообразие мнений.

Worst practices (это делать не надо)

• Накрутка отзывов с одинаковым текстом: Использование шаблонных, повторяющихся отзывов неэффективно. Хотя это может временно повысить Phrase Frequency, система стремится к разнообразию (используя Redundancy Metric и Binning), и такие манипуляции легко обнаруживаются системами антиспама.
• Игнорирование негативных отзывов: Негативные отзывы напрямую влияют на генерируемые сниппеты. Если частота негативных Sentiment Phrases высока, они попадут в сниппет. Необходимо управлять репутацией и реагировать на проблемы.
• Фокус только на рейтинге (звездах), а не на тексте: Высокий средний рейтинг не гарантирует хорошего сниппета, если текстовые отзывы скудны или плохо структурированы. Система анализирует именно текст для извлечения Sentiment Phrases.
• Использование сложного или двусмысленного языка: В контенте и (насколько это возможно) в отзывах следует избегать сарказма, иронии или сложных конструкций, которые могут быть неправильно интерпретированы классификатором тональности или не соответствовать шаблонам извлечения фраз.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегическую важность управления репутацией (ORM/SERM) и анализа отзывов как неотъемлемой части SEO. Он показывает, что Google стремится понимать сущности на уровне их атрибутов и общественного мнения о них. Для SEO-стратегии это означает переход от оптимизации страниц к оптимизации сущностей и их восприятия в экосистеме поиска. Долгосрочный успех зависит от качества продукта/услуги, которое конвертируется в позитивные и частотные Sentiment Phrases в сети.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация сниппета для локальной кофейни

1. Анализ текущих отзывов: SEO-специалист анализирует отзывы о кофейне и видит частые упоминания «burnt espresso» (негатив) и «friendly staff» (позитив), но мало упоминаний о выпечке.
2. Действия по улучшению продукта: Информация о «burnt espresso» передается владельцу для корректировки процесса приготовления кофе.
3. Действия по стимулированию отзывов: Запускается акция, поощряющая клиентов оставлять отзывы с упоминанием новой выпечки (например, «пробовали новый круассан?»).
4. Ожидаемый результат:
   1. Частота упоминаний «burnt espresso» снижается, появляются фразы «improved espresso» или «great latte».
   2. Появляется новая частотная Sentiment Phrase, например, «amazing croissants».
   3. Система генерации сниппетов выбирает наиболее частотные и разнообразные фразы. Новый сниппет в локальной выдаче будет: «friendly staff, amazing croissants, great latte».