Как Google использует машинный перевод для поиска контента на иностранных языках (Cross-Language Information Retrieval)

Термины и определения

CLIR (Cross-Language Information Retrieval)

Кросс-языковой информационный поиск. Процесс получения информации, написанной на одном языке, в ответ на запрос, сформулированный на другом языке.

Document Translation (Перевод документа/контента)

Подход CLIR, при котором иностранный контент переводится на язык пользователя (обычно заранее, на этапе индексации).

ELSE (Expanded Language Search Engine)

Поисковая система с расширенными языковыми возможностями. Система, реализующая описанные в патенте методы.

Foreign Language (Иностранный язык, L2)

Язык, отличный от родного. Целевой язык для перевода запроса или исходный язык для перевода документа.

Intermediate Language (Промежуточный язык)

Язык-посредник. Запрос или документ может быть переведен с L1 на промежуточный язык, а затем на L2.

Native Language (Родной язык, L1)

Язык, на котором пользователь вводит исходный поисковый запрос.

Query Translation (Перевод запроса)

Подход CLIR, при котором запрос пользователя переводится на иностранные языки для поиска в соответствующих индексах.

Translator (Переводчик)

Компонент системы, отвечающий за машинный перевод.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент содержит две основные группы независимых пунктов, описывающих два разных метода реализации CLIR.

Группа 1: Перевод запроса (Query Translation)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод перевода запроса.

1. Система получает поисковый запрос на первом языке (L1).
2. Система определяет второй язык (L2) для перевода на основе содержания самого запроса (based on the content included in the search query).
3. Запрос переводится на L2 (translated search query).
4. Переведенный запрос сравнивается с контентом на L2 в сети.
5. Идентифицируется релевантный контент на L2.
6. Ключевой шаг: Идентифицированный контент на L2 переводится обратно на L1.
7. Переведенный контент (теперь на L1) предоставляется в ответ на исходный запрос.

Claim 3 (Зависимый от 1): Уточняет, что перевод может осуществляться через промежуточный язык (intermediate spoken language).

Группа 2: Перевод контента (Document Translation)

Claim 28 (Независимый пункт): Описывает метод перевода контента.

1. Система получает поисковый запрос на первом языке (L1).
2. Контент, находящийся в сети на втором языке (L2), переводится на первый язык (L1) (translated content). (Этот шаг может выполняться заранее).
3. Исходный запрос на L1 сравнивается с переведенным контентом (который теперь также на L1).
4. Из переведенного контента идентифицируется контент, удовлетворяющий запросу.
5. Идентифицированный (уже переведенный) контент предоставляется в ответ на запрос.

Claim 39 (Зависимый от 28): Уточняет, что первый язык (L1) может быть определен на основе типа символов (character type), используемых в запросе.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов поиска, в зависимости от выбранного механизма.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков

• Общее: Crawler собирает мультиязычный контент. Система идентифицирует язык контента (используя домен, набор символов, словарь).
• Механизм 2 (Document Translation): На этом этапе Translator может переводить контент с иностранных языков (L2) на целевые языки (L1) и сохранять переведенные версии в Index DB.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов

• Общее: Определение языка запроса (L1).
• Механизм 1 (Query Translation): Система определяет целевые языки для перевода (L2, L3...). Согласно Claim 1, выбор может основываться на содержании запроса. Translator выполняет перевод запроса в реальном времени.

RANKING – Ранжирование

• Механизм 1: Компонент Matcher сравнивает переведенный запрос (L2) с индексом контента на L2.
• Механизм 2: Matcher сравнивает исходный запрос (L1) с индексом, который содержит переведенный контент (L2->L1).

METASEARCH / RERANKING – Метапоиск и Переранжирование

• Система объединяет и ранжирует результаты, полученные из разных языковых корпусов.
• Механизм 1: Найденные результаты на L2 должны быть переведены обратно на L1 (сниппеты, заголовки и, возможно, целевая страница по клику) перед показом пользователю.

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние на запросы, где основная масса качественной информации находится на другом языке (например, научные исследования, локальные новости другой страны, аутентичные рецепты, узкоспециализированная техническая информация).
• Конкретные ниши: Ниши, где экспертиза сосредоточена в определенных языковых группах или регионах.
• Международное SEO: Влияет на стратегии локализации и глобального охвата контента.

Когда применяется

• Условия работы: Алгоритмы CLIR могут применяться постоянно для расширения охвата поиска.
• Триггеры активации: Могут активироваться более агрессивно, если:
  • Система определяет дефицит качественной информации на языке пользователя.
  • Анализ запроса показывает, что релевантная информация вероятнее всего существует на другом языке (Claim 1).
  • Пользователь явно указал языковые предпочтения.

Пошаговый алгоритм

Алгоритм А: Перевод запроса (Query Translation)

1. Получение запроса: Система получает запрос на родном языке (L1).
2. Определение языков: Определяется список иностранных языков (L2, L3...). Выбор основывается на содержании запроса, настройках или других факторах.
3. Перевод запроса: Запрос переводится на выбранные языки (возможно, через Intermediate language).
4. Сравнение и поиск (Параллельный или последовательный):
   • Переведенные запросы (L2, L3...) сравниваются с контентом в соответствующих индексах.
   • (Опционально) Исходный запрос (L1) сравнивается с контентом в индексе L1.
5. Идентификация и объединение: Определяются релевантные документы из всех корпусов, результаты объединяются и ранжируются.
6. Обратный перевод результатов: Сниппеты и заголовки результатов, найденных на иностранных языках, переводятся на L1.
7. Представление выдачи: Пользователю предоставляется список результатов на L1.
8. Обработка клика (Опционально): При клике на иностранный результат система может перевести содержимое целевой страницы на L1.

Алгоритм Б: Перевод контента (Document Translation)

Офлайн-процесс (Индексирование):

1. Сбор и идентификация: Краулер собирает контент и определяет его язык (L2).
2. Перевод контента: Контент на L2 переводится на целевой язык (L1).
3. Хранение: Переведенный контент (L2->L1) сохраняется в Index DB.

Онлайн-процесс (Обработка запроса):

1. Получение запроса: Система получает запрос на языке L1.
2. Сравнение и поиск: Запрос (L1) сравнивается с содержимым Index DB, включающим переведенный контент (L2->L1).
3. Идентификация и представление: Определяются релевантные документы (которые уже на L1) и предоставляются пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы: Текст документов. Словарь (vocabulary) контента используется для определения языка. Содержание запроса используется для определения целевых языков перевода (Claim 1).
• Технические факторы: Доменное имя (domain name, например, .cn) и набор символов (character set) используются для идентификации языка контента. Тип символов в запросе также может использоваться для определения языка запроса (Claim 39).
• Пользовательские факторы: Языковые настройки браузера (browser's language settings), домен поисковой системы (например, google.fr), пользовательский ввод (user input), история поиска (search history) и профиль пользователя могут использоваться для определения родного языка и выбора языков для перевода.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не детализирует конкретные метрики ранжирования, но упоминает ключевые методы обработки:

• Методы перевода: Используется Translator. Упоминается возможность как буквального (literal translation), так и контекстуального (contextual translation) перевода слов и фраз.
• Ранжирование: Упоминается, что результаты ранжируются на основе порядка релевантности (order of relevance) исходному запросу (Claim 9). Патент также ссылается на стандартные методы ранжирования, такие как PageRank (упоминая US Pat. No. 6,285,999).
• Statistical Associations: Система может использовать статистические ассоциации между ключевыми словами (например, синонимы) для улучшения поиска.

1. Google активно устраняет языковые барьеры: Поисковая система спроектирована так, чтобы находить релевантную информацию независимо от языка её публикации. Язык не является непреодолимым барьером.
2. Два архитектурных подхода к CLIR: Патент четко определяет Query Translation (перевод запроса под индекс) и Document Translation (перевод индекса под запрос). Это дает Google гибкость в реализации в зависимости от языковой пары и доступных ресурсов.
3. Автоматизация выбора языка на основе интента: Система может автоматически определять, на какие языки переводить запрос, основываясь на его содержании (Claim 1). Это предполагает семантический анализ для определения релевантных языковых корпусов.
4. Приоритет пользовательского опыта: Независимо от языка оригинала, система стремится представить результат на родном языке пользователя, включая перевод сниппетов и целевых страниц.
5. Глобальная конкуренция за качество: Контент на любом языке потенциально конкурирует глобально. Если контент является лучшим ответом, механизмы CLIR позволяют ему ранжироваться выше локальных, но менее качественных результатов.

Best practices (это мы делаем)

• Оптимизация под машинный перевод (MTO - Machine Translation Optimization): Пишите контент ясно, структурированно и недвусмысленно. Используйте стандартную грамматику и общепринятую терминологию в своей нише. Это повышает качество автоматического перевода (как при Document Translation, так и при обратном переводе результатов), что улучшает шансы на ранжирование в CLIR-сценариях.
• Создание глобально авторитетного контента: Фокусируйтесь на создании лучшего контента по теме. Если ваш контент является наиболее полным и авторитетным ответом, Google найдет способ доставить его пользователям на других языках через CLIR.
• Фокус на сущностях и интентах: Оптимизируйте контент вокруг сущностей (Entities) и намерений (Intents), которые являются универсальными. Контент, хорошо отвечающий на интент, сохранит свою ценность при переводе.
• Техническая ясность языка: Убедитесь, что язык вашего контента четко определен технически (например, через атрибуты lang в HTML), чтобы помочь системе корректно обработать контент.

Worst practices (это делать не надо)

• Использование идиом, сленга и сложных метафор: Избегайте выражений, которые могут быть некорректно интерпретированы системами машинного перевода. Это может привести к потере релевантности после перевода.
• Публикация сырого машинного перевода: Не следует путать внутреннее использование Google машинного перевода для CLIR с публикацией автопереведенного контента на вашем сайте. Низкокачественный перевод без редактуры вредит пользовательскому опыту и сигналам качества сайта.
• Игнорирование качества в пользу локализации: Предположение, что локализованный контент всегда будет ранжироваться выше. Если локальный контент низкого качества, система может предпочесть переведенный высококачественный иностранный контент.

Стратегическое значение

Патент подтверждает глобальный характер поиска. Языковые границы стираются. Для SEO-стратегии это означает, что рынок не ограничивается одним языком, и конкуренция происходит на глобальном уровне. Долгосрочная стратегия должна включать создание контента, который обладает глобальной ценностью и оптимизирован для корректной интерпретации системами машинного перевода. Качество и ясность оригинала становятся факторами ранжирования в многоязычной среде.

Практические примеры

Сценарий 1: Поиск узкоспециализированной информации (Query Translation)

1. Ситуация: Англоговорящий исследователь ищет информацию о специфическом техническом стандарте, принятом только в Германии и описанном в немецкоязычной документации.
2. Запрос (L1, Английский): "[Standard Name] implementation details".
3. Действие системы (Механизм 1): Google определяет (на основе сущности в запросе), что тема связана с Германией, и переводит запрос на немецкий язык (L2).
4. Поиск: Система ищет в немецкоязычном индексе.
5. Результат: Находится официальная документация на немецком языке.
6. Представление: Google переводит заголовок и сниппет на английский и показывает в выдаче. При клике пользователю предлагается полный перевод страницы.

Сценарий 2: Глобальный охват авторитетного контента (Document Translation)

1. Ситуация: Авторитетный медицинский портал на английском языке (L2) публикует статью о новом методе лечения.
2. Действие системы (Механизм 2): Google индексирует статью и, учитывая авторитетность сайта и важность темы (YMYL), заранее переводит ее на несколько основных языков, включая испанский (L1).
3. Запрос (L1, Испанский): Испаноговорящий пользователь ищет информацию об этом методе лечения.
4. Поиск: Google сравнивает испанский запрос с испанским индексом, который включает автоматически переведенную версию английской статьи.
5. Результат: Переведенная статья появляется в выдаче испанского пользователя, так как она признана наиболее авторитетным источником.