Как Google интерактивно уточняет неоднозначные запросы у пользователя и изучает новую терминологию без переобучения ИИ-моделей

Термины и определения

Domain-Specific Lexicon (Предметно-ориентированный словарь)

Словарь, содержащий термины, фразы и их определения, специфичные для определенной области знаний (например, физики или компьютерных баз данных). Используется парсером для правильной интерпретации специализированных запросов.

Knowledge Base (База знаний)

Структурированное хранилище информации о сущностях (например, Knowledge Graph). Система запрашивает эту базу данных с помощью структурированных API.

Natural Language Query (NL Query)

Запрос, введенный пользователем в свободной форме.

NL Frontend

Интерфейс обработки естественного языка. Включает парсер (Lexer & Parser) и подсистему взаимодействия с пользователем (Conversion and user interaction subsystem).

Parsing Ambiguity (Неоднозначность парсинга)

Ситуация, когда запрос может быть синтаксически или семантически интерпретирован более чем одним способом, и система не может определить предпочтительный вариант без дополнительной информации.

Span Constraints (Ограничения диапазона)

Символы (например, скобки, кавычки), добавляемые пользователем к запросу для явного указания того, как должны группироваться слова или фразы.

Structured Operations (Структурированные операции)

Формализованные команды (например, SQL-запросы), которые система генерирует из запроса на естественном языке для взаимодействия со структурированными API Базы знаний.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод интерактивного устранения неоднозначности запросов.

1. Система получает запрос на естественном языке (NL).
2. В процессе парсинга для преобразования NL-запроса в Structured Operations система идентифицирует два или более способа разбора запроса.
3. Обнаруживается parsing ambiguity, которая не может быть разрешена без дополнительной информации от пользователя (эта информация требует изменения запроса).
4. Система через интерфейс предоставляет информацию о неоднозначности и запрашивает ввод пользователя для ее разрешения.
5. В ответ на взаимодействие пользователя, включающее изменение исходного запроса, система модифицирует процесс парсинга.
6. Structured Operations выполняются в Базе знаний, результаты предоставляются пользователю.
7. Ключевое уточнение: Изменение запроса включает добавление символов, изменение синтаксиса (перестановку слов) ИЛИ разбиение запроса на подзапросы.

Claim 4 (Зависимый от 1): Описывает механизм обучения.

Взаимодействие с пользователем используется для идентификации domain-specific term. Этот термин сохраняется для использования при парсинге будущих запросов без переобучения парсера.

Claim 5 (Зависимый от 4): Уточняет, как идентифицируется термин.

Domain-specific term идентифицируется на основе вставки символов (например, скобок) вокруг фразы в запросе.

Где и как применяется

Изобретение полностью относится к этапу обработки пользовательского ввода перед тем, как система начнет поиск информации.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Это основная область применения патента. Система работает на уровне интерпретации текста запроса в компоненте NL frontend.

1. Парсинг и Интерпретация: Когда пользователь вводит запрос, система пытается преобразовать его из естественного языка в структурированный формат (Structured Operations), понятный внутренним системам (Knowledge Base APIs).
2. Разрешение неоднозначности: Если парсер сталкивается с parsing ambiguity, активируется описанный механизм взаимодействия с пользователем.
3. Обогащение словаря: На этом же этапе происходит обновление Domain-Specific Lexicons на основе полученной обратной связи.

Входные данные:

• Исходный запрос на естественном языке.
• Данные от парсера о возможных вариантах интерпретации.
• Ввод пользователя (модификация запроса).
• Существующие Domain-Specific Lexicons.

Выходные данные:

• Сгенерированные Structured Operations (например, SQL).
• (Опционально) Новые записи в Domain-Specific Lexicon.

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние на сложные, многосоставные запросы или запросы, содержащие новую, редкую или многозначную терминологию. Пример из патента: "Where to get bacon and egg sandwich?" (Неясно: "bacon" и "egg sandwich" или "bacon and egg" sandwich).
• Конкретные ниши или тематики: Влияет на узкоспециализированные домены (наука, технологии), где используется специфический жаргон, который может быть неизвестен общему парсеру.
• Типы контента: Влияет в первую очередь на результаты, получаемые из структурированных баз данных (Knowledge Base), такие как прямые ответы или данные о сущностях.

Когда применяется

• Триггер активации: Когда парсер идентифицирует два или более правдоподобных способа интерпретации запроса (parsing ambiguity).
• Условие срабатывания: Когда система определяет, что для выбора правильной интерпретации требуется дополнительная информация от пользователя. Это может происходить, если оценки уверенности (scores) для нескольких вариантов слишком близки или не превышают определенный порог (threshold value).

Пошаговый алгоритм

Процесс обработки запроса и устранения неоднозначности:

1. Получение запроса: Система получает запрос на естественном языке от пользователя.
2. Попытка парсинга и оценка: Система пытается разобрать запрос, используя языковые модели и Domain-Specific Lexicons. Генерируются и оцениваются (scoring) варианты разбора.
3. Обнаружение неоднозначности: Система определяет, что запрос можно интерпретировать несколькими способами, и автоматический выбор невозможен (например, оценки близки).
4. Инициация взаимодействия: Система предоставляет пользователю информацию о неоднозначности через интерфейс (например, показывает варианты интерпретации).
5. Получение уточнения (User Input): Пользователь модифицирует запрос. Это может включать:
   • Добавление символов (Span Constraints), например, скобок: "Where to get [[bacon and egg]] sandwich?".
   • Добавление слов.
   • Изменение синтаксиса или перестановку слов.
   • Разбиение запроса на несколько подзапросов.
6. Модификация парсинга: Система использует уточненный запрос для повторного анализа, устраняя предыдущую неоднозначность.
7. (Опционально) Обновление словаря: Если взаимодействие указывает на новый термин (например, пользователь выделил скобками новую фразу), система может добавить его в Domain-Specific Lexicon.
8. Генерация и выполнение операций: На основе однозначного разбора генерируются Structured Operations, которые выполняются на API Базы знаний.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется исключительно на процессе интерпретации запроса и взаимодействии с пользователем. Он не упоминает стандартные SEO-факторы (контентные, ссылочные и т.д.).

• Текст запроса: Исходный текст запроса на естественном языке.
• Пользовательские факторы (Взаимодействие): Данные о том, как пользователь модифицировал запрос для устранения неоднозначности (добавленные символы, слова, изменения структуры).
• Системные данные:
  • Domain-Specific Lexicons: Предварительно определенные термины и фразы, специфичные для разных областей.
  • Схемы данных Knowledge Base: Используются для преобразования разобранного запроса в корректные Structured Operations.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не детализирует конкретные формулы, но описывает следующие концепции:

• Оценка вариантов разбора (Parse Scores): Патент упоминает процесс оценки (scoring) каждого из вариантов разбора, сгенерированных парсером.
• Пороговое значение (Threshold Value): Упоминается, что Structured Operations генерируются согласно варианту разбора, который удовлетворяет пороговому значению. Parsing ambiguity возникает, когда система не может выбрать один вариант на основе этих оценок и порога.
• Идентификация Domain-Specific Terms: Механизм для определения того, что модификация, внесенная пользователем (например, добавление скобок вокруг фразы), указывает на новый специализированный термин, который следует сохранить в лексиконе.

1. Приоритет точности понимания запроса: Google готов усложнить пользовательский опыт (запросив уточнение), чтобы гарантировать точную интерпретацию намерения пользователя перед выполнением поиска в Knowledge Base.
2. Эффективность важнее переобучения: Патент явно противопоставляет интерактивное разрешение неоднозначностей медленному и дорогостоящему процессу переобучения основных моделей парсера.
3. Быстрая адаптация к новой терминологии: Ключевым элементом является способность системы изучать новые domain-specific terms на лету, основываясь на обратной связи от пользователей. Это позволяет поисковой системе быстро адаптироваться к появлению нового жаргона или терминов в специализированных областях.
4. Роль Domain-Specific Lexicons: Система полагается на специализированные словари для улучшения качества парсинга в дополнение к общим языковым моделям. Эти словари могут обновляться динамически.
5. Фокус на структурированных данных: Цель всего процесса — преобразование естественного языка в Structured Operations для запроса к Knowledge Base. Это подчеркивает важность сущностей и структурированных данных в архитектуре поиска.

Патент носит инфраструктурный характер и описывает внутренние процессы Query Understanding. Прямых рекомендаций для SEO мало.

Best practices (это мы делаем)

• Использование ясного и недвусмысленного языка: Хотя патент описывает, как Google справляется с неоднозначностью в запросах пользователей, он подчеркивает важность точности интерпретации. Создавайте контент, используя четкие формулировки и однозначно определяя отношения между сущностями, чтобы системам было проще сопоставить ваш контент с точно интерпретированным запросом.
• Определение специализированных терминов: При работе в узких нишах убедитесь, что вы предоставляете четкие определения и достаточный контекст для специализированных терминов. Это поможет поисковым системам понять значение термина и обеспечить правильное сопоставление с запросами пользователей.
• Структурирование данных (Schema.org): Поскольку конечной целью патента является запрос к Knowledge Base, последовательное использование микроразметки для определения сущностей помогает Google пополнять свою базу знаний, что увеличивает вероятность использования вашего контента для ответа на структурированные запросы.

Worst practices (это делать не надо)

• Намеренное использование двусмысленных формулировок: Попытки оптимизировать контент под двусмысленные запросы в надежде охватить несколько интентов могут быть неэффективными. Google стремится сузить и уточнить интент пользователя, прежде чем искать ответ.
• Использование жаргона без объяснений: Использование узкоспециализированного жаргона без предоставления контекста может привести к тому, что контент будет неправильно интерпретирован, если система еще не знакома с этими терминами (еще не добавила их в Domain-Specific Lexicon).

Стратегическое значение

Патент подтверждает, что Google продолжает инвестировать в глубокое понимание запросов, выходящее за рамки простого сопоставления ключевых слов. Он демонстрирует гибкость системы в адаптации к эволюции языка и специализированных областей без необходимости переобучения массивных моделей. Для SEO-специалистов это сигнал о том, что понимание семантики, интента и контекста в их нише важнее, чем когда-либо.

Практические примеры

Практических примеров применения для SEO нет, так как патент описывает интерфейс взаимодействия Google с пользователем поиска. Ниже приведен пример работы системы, описанной в патенте.

Сценарий: Разрешение неоднозначности в специализированном запросе

1. Исходный запрос: Пользователь вводит запрос, связанный с компьютерной архитектурой (упомянутой в патенте как пример специализированной области): "how to get ROM and DRAM chips in x86 PC to work?"
2. Обнаружение неоднозначности: Парсер не уверен, как группировать термины: (1) "ROM" отдельно и "DRAM chips" отдельно, или (2) "ROM and DRAM chips" как единую группу.
3. Взаимодействие: Система информирует пользователя о проблеме и предлагает варианты уточнения или просит добавить скобки.
4. Действие пользователя: Пользователь добавляет скобки (span constraints): "how to get [[ROM and DRAM chips]] in x86 PC to work?".
5. Результат парсинга: Система однозначно интерпретирует "ROM and DRAM chips" как единую группу и генерирует корректные structured operations.
6. Обучение: Система может добавить "ROM and DRAM chips" в Domain-Specific Lexicon компьютерной архитектуры.