Яндекс использует систему для улучшения пользовательского опыта в сервисах перевода и словарей (например, Яндекс.Словари). Вместо показа повторяющихся определений из разных источников, система парсит ответы, определяет основной источник и кластеризует схожие определения в один блок, указывая количество или список источников, предоставивших данный вариант.
Автор: Виктор Репин
Яндекс патентует алгоритм для повышения эффективности работы своих нейросетей (таких как BERT, Трансформеры и т.д.) на аппаратном уровне (CPU/GPU). Поскольку нейросети обрабатывают запросы разной длины, а аппаратное обеспечение требует группировки их в пакеты одинаковой длины, система интеллектуально формирует эти пакеты. Цель — минимизировать добавление «пустых» токенов (padding), тем самым сокращая вычислительные затраты и увеличивая пропускную способность обработки данных.
Яндекс патентует метод для автоматического сопоставления лексических единиц (слов и фраз) между оригинальным текстом и его переводом. Система анализирует статистику совместной встречаемости (контекстные параметры) в обоих языках и находит переводы на основе схожести этих контекстуальных паттернов, не используя заранее составленные словари.
Яндекс патентует метод для автоматического сопоставления слов и фраз (лексических элементов) между исходным текстом и его переводом (параллельные тексты). Система анализирует, как часто элементы совместно встречаются в предложениях (контекст) на обоих языках. Сравнивая эти контекстные профили, система находит эквиваленты перевода без использования словарей, что применяется для выравнивания текстов и машинного перевода.
Патент описывает механизм управления аукционами для размещения цифровых сообщений (рекламы). Система ограничивает количество участников в каждом аукционе, ротирует комбинации участников между аукционами и использует индивидуальные динамические резервные цены для определения максимальной готовности рекламодателя платить.
Патент Google, описывающий технологию пользовательского интерфейса (UI/UX). Когда пользователь уточняет запрос или меняет вертикаль поиска, система идентифицирует общие результаты и анимирует их перемещение на новые позиции. Это помогает визуально отследить изменения в выдаче, но не влияет на алгоритмы ранжирования.
Яндекс оптимизирует выполнение моделей глубокого обучения (используемых в поиске, переводе и т.д.) путем эффективного пакетирования входных данных (например, запросов или текстов документов). Поскольку входные данные имеют переменную длину и должны быть дополнены до одинаковой длины для пакетной обработки, Яндекс использует алгоритм, минимизирующий объем этого дополнения («padding»). Это ускоряет обработку на CPU/GPU.
Это патент на дизайн (Design Patent), который защищает исключительно внешний вид графического интерфейса на странице результатов поиска (SERP). Он демонстрирует конкретный вариант оформления интерактивного сниппета (Колдунщика), например, для кинотеатров с расписанием. Патент не содержит информации об алгоритмах ранжирования или технических механизмах работы поиска.
Яндекс патентует метод для определения языка текста. Система разбивает слова на чередующиеся сегменты гласных и согласных. Затем она анализирует частоту встречаемости этих сегментов в определенном контексте (соседние сегменты или границы слова) для разных языков. На основе этой статистики вычисляется вероятность принадлежности слова к тому или иному языку.
Яндекс патентует метод высокоэффективного сжатия и сверхбыстрой декомпрессии инвертированного индекса. Система использует предопределенные профили (паттерны) для кодирования списков документов. Вместо хранения параметров сжатия в индексе хранится только указатель на профиль. Это позволяет использовать жестко закодированные процедуры распаковки для максимальной скорости ответа на запрос.
Яндекс патентует инфраструктурный метод для высокоэффективного сжатия инвертированного индекса. Система использует блочное кодирование с предопределенными шаблонами (Encoding Patterns). Это позволяет уменьшить размер индекса в оперативной памяти и значительно ускорить декодирование списков документов во время выполнения поискового запроса, оптимизируя процесс под SIMD-инструкции процессоров.
Яндекс патентует инфраструктурный метод сжатия инвертированного индекса для повышения скорости поиска и экономии памяти. Вместо хранения параметров сжатия в каждом блоке индекса, система использует короткий указатель на предопределенную таблицу шаблонов кодирования. Это позволяет быстрее декодировать данные, используя специализированные процедуры и SIMD-инструкции процессора.
Google использует механизм оптимизации рекламных кампаний (Google Ads). Система прогнозирует эффективность объявления в предстоящем аукционе и сравнивает ее с потенциальной эффективностью в других аукционах. На основе этого сравнения корректируется вероятность участия объявления в текущем аукционе, чтобы максимизировать ROI и сохранить бюджет для более выгодных показов.
Патент Google, описывающий механизм проведения рекламных аукционов, в которых участвуют как ставки с фиксированной ценой (First Price), так и ставки с динамической ценой (Second Price). Система рассчитывает «Поправочный коэффициент» (Correction Factor), если рекламодатель с фиксированной ставкой переплачивает, и использует этот коэффициент для корректировки его будущих ставок, чтобы поддерживать эффективность аукциона.
Яндекс использует технологию индексации аудио для быстрого распознавания музыки и другого аудио контента. Система создает цифровые отпечатки (хромапринты), разбивает их на «хрома слова» и хранит в специализированном инвертированном индексе. Это позволяет эффективно сравнивать аудиофрагменты и находить совпадения в большой базе данных.
Это патент на дизайн (Design Patent). Он защищает исключительно внешний вид (орнаментальный дизайн) графического интерфейса страницы результатов поиска по изображениям Яндекса. Патент не содержит информации об алгоритмах ранжирования, факторах поиска или технических механизмах работы системы.
Это дизайн-патент Яндекса (Design Patent), который защищает исключительно внешний вид (орнаментальный дизайн) графического пользовательского интерфейса для страницы результатов поиска по изображениям. Патент не содержит описания алгоритмов, технологий поиска, факторов ранжирования или каких-либо технических аспектов работы поисковой системы.
Это патент на дизайн (Design Patent), который защищает исключительно внешний вид графического пользовательского интерфейса страницы результатов поиска Яндекс по изображениям. Он не содержит информации об алгоритмах ранжирования, используемых данных или технических механизмах работы поиска.
Патент описывает внутреннюю механику рекламных аукционов Яндекса (например, Яндекс.Директ). Для предотвращения манипуляций ставками и снижения нагрузки на серверы, Яндекс использует офлайн машинное обучение для расчета оптимальных параметров аукциона (например, резервной цены). Ключевой механизм: рекламодатели делятся на две группы; модель обучается на данных Группы А, но применяется к Группе Б, и наоборот. Это гарантирует, что история ставок рекламодателя не влияет напрямую на его собственные ценовые пороги. Патент относится исключительно к PPC, а не к органическому поиску.
Яндекс патентует систему для персонализации рекламы на цифровых офлайн-экранах (DOOH), таких как билборды или экраны в магазинах. Система идентифицирует людей поблизости с помощью GPS (из навигационных приложений), WiFi-сенсоров или камер. Она извлекает их агрегированные профили из разных сервисов Яндекса и проводит аукцион (RTB) для показа наиболее релевантной и дорогой рекламы для присутствующей группы.