Как Google автоматически генерирует правила нормализации слов и поиска вариантов с помощью суффиксных деревьев

Термины и определения

Applicable/Non-Applicable Words (Применимые/Неприменимые слова)

Слова, к которым конкретное правило должно или не должно применяться соответственно. Используются для валидации и уточнения правил.

Canonical Suffix-Rewriting Rule (Каноническое правило перезаписи суффикса)

Базовое правило, извлеченное непосредственно из конкретной пары "слово-вариант" путем удаления самого длинного общего префикса.

Confidence Measure (Мера уверенности)

Статистическая оценка качества или надежности правила или исходной пары "слово-вариант".

First Colored Ancestor (Первый раскрашенный предок)

Ближайший узел выше по иерархии дерева (или сам лист), которому назначено правило («цвет») или статус. Определяет, какое правило применяется к данному слову.

Flow (Поток) и Size (Размер)

Метрики, используемые в алгоритме оптимизации. Flow — количество листьев (слов) под узлом, поддерживающих данное правило. Size — количество исключений. Цель — максимизировать Flow и минимизировать Size.

Minimum Colored Subset (Минимальное раскрашенное подмножество)

Минимальный набор узлов и листьев суффиксного дерева, которым назначено правило («цвет») или статус, достаточный для корректной интерпретации всех слов (листьев) в дереве.

Suffix Tree (Суффиксное дерево)

Древовидная структура данных, организующая набор слов на основе их общих суффиксов. Листья соответствуют словам, узлы — общим суффиксам.

Tree Coloring (Раскраска дерева)

Алгоритмический процесс (основанный на динамическом программировании) назначения правил или статусов узлам суффиксного дерева для определения Minimum Colored Subset.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент описывает два основных метода генерации правил с использованием Tree Coloring.

Метод 1: Обобщение множества правил (Claim 1, Независимый)

Описывает процесс генерации оптимального набора финальных правил из множества канонических правил.

1. Получение набора Canonical Suffix-Rewriting Rules, связанных с конкретными словами.
2. Построение Suffix Tree из этих слов.
3. Выбор Minimum Colored Subset узлов и назначение им оптимальных правил («цветов»).
4. Ключевое условие: Производное правило для каждого листа (слова), унаследованное от его First Colored Ancestor, должно точно совпадать с исходным каноническим правилом этого листа.
5. Генерация финальных правил на основе узлов из этого минимального подмножества.

Это алгоритм оптимизации, который стремится присвоить правила узлам как можно выше в дереве (максимальное обобщение), минимизируя общее количество правил, но без потери точности на уровне конкретных слов. Это позволяет системе обрабатывать новые слова, применяя к ним наиболее подходящее обобщенное правило.

Метод 2: Уточнение и валидация одного правила (Второй основной метод патента)

Описывает процесс уточнения области применения конкретного правила.

1. Для одного канонического правила система получает набор Applicable Words (где правило работает) и Non-Applicable Words (где правило дает ошибку).
2. Построение Suffix Tree из обоих наборов слов.
3. Выбор Minimum Colored Subset, где узлам присваивается оптимальный статус (например, Valid или Invalid).
4. Ключевое условие: Производный статус для Applicable Words должен быть Valid, а для Non-Applicable Words — Invalid.
5. Генерация финальных правил только для узлов со статусом Valid.

Этот механизм позволяет создавать точные исключения. Если общее правило (например, стемминг суффикса "-ing") не работает для определенного контекста (например, слов, заканчивающихся на "-ring"), система пометит этот узел как Invalid, предотвращая ошибки нормализации.

Где и как применяется

Процесс генерации правил, описанный в патенте, выполняется офлайн. Сгенерированные правила затем используются поисковой системой на следующих этапах:

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе правила применяются для нормализации (стемминга) слов в сканированных документах. Это позволяет хранить в индексе базовые формы слов, обеспечивая сопоставление разных словоформ.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
На этом этапе правила применяются к запросу пользователя для его нормализации и/или для генерации вариантов запроса (расширение запроса, Query Expansion), включая различные словоформы терминов.

RANKING – Ранжирование (L1 Retrieval)
На этапе первичного отбора кандидатов (Retrieval) используются нормализованные формы как из индекса, так и из запроса для быстрого сопоставления документов.

Входные данные (для системы генерации правил):

• Наборы пар «слово-вариант» (Word-Variant Pairs).
• Меры уверенности (Confidence Measures), связанные с этими парами.

Выходные данные (из системы генерации правил):

• Оптимизированный (минимальный и точный) набор правил перезаписи суффиксов (Final Suffix-Rewriting Rules).

На что влияет

• Типы контента и запросов: Влияет на обработку всех типов контента и запросов. Система улучшает способность поиска сопоставлять запрос с контентом, даже если они используют разные словоформы.
• Редкие слова: Метод позволяет обрабатывать редкие или ранее неизвестные слова, если они следуют общим морфологическим паттернам, выявленным системой.
• Языковые ограничения: Метод особенно актуален для языков с богатой морфологией (флективных языков, таких как русский), где количество словоформ велико и существует множество исключений.

Когда применяется

• Генерация правил: Выполняется офлайн, вне контекста обработки конкретного запроса. Запускается периодически для обновления лингвистических моделей на основе новых данных.
• Применение правил: Происходит постоянно — при индексировании контента и при обработке каждого поискового запроса.

Пошаговый алгоритм

Описание процесса генерации общего набора правил (Метод 1).

1. Сбор данных и Генерация Канонических Правил: Получение пар (Слово, Вариант). Для каждой пары определяется Canonical Suffix-Rewriting Rule путем удаления самого длинного общего префикса.
2. Построение Суффиксного Дерева: Все исходные слова добавляются в Suffix Tree. Каждый лист помечается («окрашивается») соответствующим ему каноническим правилом.
3. Раскраска Дерева (Tree Coloring) - Фаза 1 (Снизу вверх): Система обходит дерево от листьев к корню. Для каждого узла V и каждого возможного цвета C предка рассчитывается оптимальный условный цвет для V. Это делается путем сравнения двух опций: оставить V без цвета (унаследовать от предка) или назначить V новый цвет X. Выбор основывается на функции оптимизации $F(V, C)$, которая стремится минимизировать количество правил (Size) и максимизировать точность (Flow).
4. Раскраска Дерева (Tree Coloring) - Фаза 2 (Сверху вниз): Выбирается оптимальный цвет для корня дерева. Затем, двигаясь вниз, для каждого узла фиксируется его оптимальный цвет, исходя из цвета его первого раскрашенного предка (используя условные данные, рассчитанные в Фазе 1).
5. Идентификация Minimum Colored Subset: Узлы, которым был назначен цвет в Фазе 2.
6. Генерация Финальных Правил: Для каждого узла в Minimum Colored Subset создается финальное правило перезаписи суффикса.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система полагается на предварительно собранные данные о взаимосвязях слов.

• Контентные/Поведенческие факторы: Исходные данные — это пары Word-Variant Pairs. В патенте упоминается, что эти пары могут быть получены из анализа совместной встречаемости (co-occurrence) слов в документах или анализа логов поисковых запросов пользователей.
• Системные данные: Confidence Measures, связанные с исходными парами, которые оценивают надежность связи между словами.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент фокусируется на метриках, используемых в процессе оптимизации (Tree Coloring).

• Size (Размер): Для узла V и цвета C, это количество узлов и листьев ниже V в дереве, которые не имеют цвета C. Система стремится минимизировать этот показатель.
• Flow (Поток): Для узла V и цвета C, это количество листьев ниже V в дереве, которые ассоциированы с каноническим правилом цвета C. Система стремится максимизировать этот показатель.
• Функция оптимизации F(V, C): Комбинация Size и Flow, используемая для оценки качества назначения цвета C узлу V. В патенте приводится пример формулы: $F(V, C) = size(V, C) - A \times flow(V, C)$ (где A — константа). Система стремится найти минимальное значение F.
• Positive Score и Negative Score: Используются в Методе 2 (Валидация правила). Рассчитываются рекурсивно для определения, должен ли узел быть помечен как Valid или Invalid, на основе сравнения этих оценок с порогами.

1. Автоматизация и масштабируемость лингвистики: Патент демонстрирует, как Google автоматизирует сложную задачу понимания морфологии, используя статистические методы и эффективные структуры данных (Suffix Trees). Это позволяет уйти от ручного составления словарей к автоматически генерируемым моделям.
2. Баланс обобщения и точности: Ключевая идея Minimum Colored Subset заключается в поиске оптимального баланса. Система стремится создавать максимально обобщенные правила (применимые ко многим словам), но при этом сохраняет точность, создавая более специфичные правила или блокируя применение правил (статус Invalid) для исключений.
3. Важность контекста суффикса: Использование Suffix Tree позволяет системе учитывать контекст, предшествующий окончанию. Правило нормализации для окончания "-ing" может быть разным для слов, заканчивающихся на "-ting" и "-ring", если это подтверждается статистикой.
4. Обработка редких слов: Статистический подход позволяет обрабатывать редкие или новые слова, которые отсутствуют в словарях, при условии, что они подчиняются общим морфологическим закономерностям, выявленным системой.
5. Инфраструктурный характер: Это патент о внутренней работе лингвистических компонентов Google (Statistical Stemming). Он не предоставляет прямых рычагов для SEO, но дает понимание того, как система обрабатывает язык на базовом уровне.

ВАЖНО: Патент является инфраструктурным и описывает внутренние механизмы Google для генерации лингвистических правил. Он не дает прямых рекомендаций для тактического SEO.

Best practices (это мы делаем)

• Использование естественной и грамматически правильной морфологии: Поскольку система обучается статистически на больших объемах данных, она ожидает увидеть корректные формы слов. Правильное словоупотребление в контенте помогает системе верно ассоциировать различные формы ключевых слов на вашем сайте.
• Фокус на интенте и семантике, а не на формах слов: Не нужно пытаться использовать все возможные морфологические формы ключевого слова в тексте. Понимание этого патента подтверждает, что Google обладает мощными механизмами нормализации и сможет связать различные формы слова, если они являются стандартными и употреблены естественно.

Worst practices (это делать не надо)

• Использование неестественных конструкций ("SEO-копирайтинг"): Использование слов в неправильных падежах или формах для достижения точного вхождения (например, "купить автомобиль Москва дешево") контрпродуктивно. Система нормализации может не распознать такие формы корректно или посчитать их признаком низкого качества.
• Перенасыщение текста разными формами ключей (Keyword Stuffing): Попытки повысить релевантность за счет перечисления всех падежей или чисел ключевого слова неэффективны, так как система приводит их к Normalized Form на этапах Indexing и Query Understanding.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегический приоритет Google на глубоком лингвистическом анализе и автоматизации. Для SEO это означает, что попытки манипулировать релевантностью на уровне конкретных словоформ окончательно уступают место работе с семантикой, интентом и качеством контента. Google инвестирует в масштабируемые, статистические инструменты для понимания языка, которые со временем становятся только точнее.

Практические примеры

Практических примеров применения для SEO нет, так как патент описывает внутренний офлайн-механизм генерации лингвистических правил Google, на который SEO-специалисты не могут повлиять напрямую.