Как Google использует эмбеддинги, примеры запросов и механизм Hotfixing для понимания интентов и аргументов

Описание

Какую задачу решает

Патент решает несколько ключевых задач в области понимания естественного языка (NLU) и семантического парсинга:

• Точность интерпретации: Улучшение точности определения намерения пользователя (intent) и извлечения соответствующих параметров или сущностей (arguments) из запроса.
• Эффективность обучения: Снижение зависимости от больших объемов размеченных данных для адаптации моделей под конкретные задачи за счет использования эталонных примеров (example queries).
• Устранение ошибок интерпретации: Решение проблем Under-triggering (модель не распознает нужный интент) и Over-triggering (модель ошибочно активирует неверный интент).
• Вычислительные затраты на переобучение: Устранение необходимости полного переобучения модели семантического парсера для исправления ошибок, что является ресурсоемким процессом.

Что запатентовано

Запатентована система семантического парсинга, которая интерпретирует запросы, используя векторные представления (embeddings). Ключевым аспектом является определение границ аргументов в запросе путем сравнения их эмбеддингов с эмбеддингами example queries. Также запатентован механизм «горячего исправления» (Hotfixing), позволяющий корректировать поведение модели путем добавления положительных или отрицательных примеров для изменения границ интента в Embedding Space без переобучения модели.

Как это работает

Система работает в несколько этапов:

1. Генерация эмбеддингов: Запрос обрабатывается Embedding Layer для создания последовательности эмбеддингов слов.
2. Контекстуализация (Encoder Layer): Генерируются контекстуализированные представления, включая Candidate Start/End Embeddings для каждого слова и Intent Embedding.
3. Классификация интента: Определяется точный интент запроса (Fine-Grain Intent).
4. Выравнивание аргументов (Aligner Layer): Система определяет границы аргументов (например, название города), сравнивая эмбеддинги слов запроса с эмбеддингами аргументов из эталонных примеров. Выбирается та часть запроса, которая наиболее близка к примеру в векторном пространстве.
5. Hotfixing: Если модель ошибается, можно предоставить положительный пример (для under-triggering), чтобы расширить область интента в пространстве эмбеддингов, или отрицательный пример (для over-triggering), чтобы сузить ее.

Актуальность для SEO

Высокая. Использование эмбеддингов и архитектур типа Трансформеров (упомянутых как вариант Encoder Layer) является основой современных NLP-систем. Механизмы для точного понимания интентов и возможность адаптации моделей без полного переобучения (Hotfixing) критически важны для масштабируемых систем, таких как Google Search и Google Assistant. Патент имеет приоритет от января 2023 года.

Важность для SEO

Влияние на SEO высокое (75/100), но косвенное. Патент фокусируется исключительно на этапе QUNDERSTANDING. Точная интерпретация интентов и извлечение сущностей (аргументов) критически важны для поиска релевантных документов. Патент подтверждает, что Google полагается на семантическую близость в пространстве эмбеддингов, а не на совпадение ключевых слов. Понимание этих механизмов необходимо для разработки эффективных стратегий семантического SEO и оптимизации под сущности.

Детальный разбор

Термины и определения

Aligner Layer (Слой выравнивания)

Компонент семантического парсера, который определяет начало и конец аргумента в запросе, сравнивая Candidate Start/End Embeddings с эмбеддингами эталонных примеров.

Argument (Аргумент)

Параметр, сущность или часть запроса, которая соответствует определенному интенту. Например, в запросе «weather in New York», ‘New York’ является аргументом.

Compositional Query (Составной запрос)

Запрос, в котором аргумент сам по себе содержит подинтент (sub-intent). Например, «weather in the capital of Tennessee».

Embedding Space (Пространство эмбеддингов)

Многомерное векторное пространство, в котором слова, фразы или интенты представлены в виде векторов (эмбеддингов). Близость в этом пространстве отражает семантическую схожесть.

Encoder Layer (Слой кодировщика)

Компонент модели (например, Transformer, LSTM, CNN), который обрабатывает последовательность эмбеддингов и встраивает контекстную информацию.

Example Query / Example Embedding (Пример запроса / Эмбеддинг примера)

Запрос на естественном языке, предоставленный разработчиком как эталон. Его векторное представление используется для выравнивания аргументов в новых запросах.

Fine-Grain Intent (Детализированный интент)

Точная спецификация интента, включающая структуру его аргументов. Например, различение ‘Send [msg]’ и ‘Send [person] [msg]’.

Hotfixing (Горячее исправление)

Механизм корректировки поведения модели путем добавления примеров без переобучения всей модели. Используется для исправления over-triggering и under-triggering.

Intent (Интент, Намерение)

Цель пользователя, выраженная в запросе (например, ‘weather intent’).

Over-triggering (Избыточное срабатывание)

Ошибка, когда модель ошибочно распознает интент в нерелевантном запросе.

Under-triggering (Недостаточное срабатывание)

Ошибка, когда модель не распознает нужный интент в релевантном запросе.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает базовый метод семантического парсинга для генерации структурированного вывода (structured data output).

1. Идентификация запроса (с интентом и аргументами).
2. Обработка запроса моделью, включающая:
   • Использование Embedding Layer для генерации последовательности word embeddings.
   • Использование Encoder Layer для генерации Candidate Start Embedding и Candidate End Embedding для каждого слова, а также Intent Embedding.
   • Определение фактических Start Embedding и End Embedding для каждого аргумента.
   • Генерация структурированного вывода.

Claim 2 (Зависимый от 1): Детализирует, как определяются границы аргументов.

Определение Start/End Embedding происходит путем сравнения Candidate Start/End Embeddings с Example Embedding (эмбеддингом примера аргумента). Границы выбираются на основе этого сравнения (т.е. ищется ближайшее соответствие в векторном пространстве).

Claim 8 (Независимый пункт): Описывает метод Hotfixing для Under-triggering.

1. Идентификация запроса.
2. Определение, что представление запроса в Embedding Space НЕ соответствует области пространства, относящейся к данному интенту (модель не сработала).
3. Идентификация области (given portion) в пространстве, соответствующей этому запросу.
4. Изменение (altering) области интента на основе этой идентифицированной области.

Claim 9 (Зависимый от 8): Уточняет механизм изменения.

Изменение означает добавление (adding) этой новой области к пространству интента. Это происходит без переобучения (without retraining) модели.

Claim 10 (Независимый пункт): Описывает метод Hotfixing для Over-triggering.

1. Идентификация запроса.
2. Определение, что представление запроса в Embedding Space соответствует области пространства, относящейся к *другому* (additional), неверному интенту (модель сработала ошибочно).
3. Идентификация области (given portion), соответствующей этому запросу.
4. Изменение (altering) области неверного интента на основе этой идентифицированной области.

Claim 11 (Зависимый от 10): Уточняет механизм изменения.

Изменение означает удаление (deleting) этой идентифицированной области из пространства неверного интента. Это также происходит без переобучения модели.

Где и как применяется

Изобретение применяется исключительно на этапе понимания запроса.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов

Система используется для интерпретации текста, введенного пользователем, в реальном времени. Ее цель — преобразовать запрос в структурированное представление (structured data output), включающее точный интент и извлеченные аргументы.

• Входные данные: Запрос на естественном языке (Natural Language User Query). Предварительно рассчитанные Example Queries и их эмбеддинги.
• Процесс: Запрос проходит через слои Embedding, Encoder, Fine-Grain Intent Classifier и Aligner Layer для полного семантического разбора. Система использует векторные сравнения для идентификации интентов и выравнивания аргументов.
• Выходные данные: Структурированное представление запроса, которое используется последующими системами (например, для выполнения команды или запуска ранжирования).

Ключевые технические особенности:

• Зависимость от эмбеддингов: Логика основана на сравнении расстояний в Embedding Space.
• Hotfixing: Возможность динамической корректировки границ интентов без переобучения модели.
• Рекурсивный парсинг: Поддержка составных запросов (Compositional Queries) через рекурсивную обработку аргументов, содержащих подинтенты (Claims 6, 7).

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние на запросы, требующие точного извлечения сущностей и параметров (командные запросы, запросы с гео-объектами, датами, именами). Влияет на информационные и транзакционные запросы, где важна структура интента.
• Контекст применения: Патент часто упоминает применение для управления умными устройствами или выполнения команд (типично для Google Assistant), но описанные механизмы NLU являются общими и применимы к пониманию запросов в Google Search.

Когда применяется

• Условия работы алгоритма: Алгоритм семантического парсинга активируется при получении любого запроса на естественном языке.
• Триггеры для Hotfixing (Under-triggering): Активируется, когда система или разработчик определяет, что релевантный запрос не попадает в область пространства эмбеддингов, соответствующую его интенту (Claim 8).
• Триггеры для Hotfixing (Over-triggering): Активируется, когда определяется, что запрос ошибочно попадает в область пространства эмбеддингов, соответствующую неверному интенту (Claim 10).

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Семантический парсинг запроса (Real-time)

1. Получение запроса: Система получает Natural Language User Query.
2. Генерация эмбеддингов (Embedding Layer): Запрос преобразуется в последовательность Word Embeddings. При этом используются признаки: word id, char ngram, positional embedding, и аннотации, явно указанные как knowledge graph entity types (типы сущностей Графа Знаний).
3. Кодирование и Контекстуализация (Encoder Layer):
   • Word Embeddings обрабатываются для генерации Candidate Start Embedding и Candidate End Embedding для каждого слова.
   • Генерируется Intent Embedding.
4. Классификация интента (Fine-Grain Intent Classifier): Определяется точный Fine-Grain Intent и соответствующая структура ожидаемых аргументов.
5. Выравнивание аргументов (Aligner Layer): Для каждого ожидаемого аргумента:
   • Система сравнивает Candidate Start/End Embeddings слов в запросе с Example Embeddings (эмбеддингами эталонных примеров).
   • Определяется расстояние в векторном пространстве.
   • Выбирается та последовательность слов (argument span), чье представление наиболее близко к Example Embedding.
6. Проверка на составные интенты (Compositional Classifier): Проверяется, содержат ли извлеченные аргументы подинтенты. Если да, аргумент рекурсивно отправляется на шаг 1.
7. Генерация вывода: Формируется structured data output.

Процесс Б: Hotfixing (на примере Under-triggering)

1. Идентификация проблемы: Определяется, что модель не срабатывает на определенный запрос (например, «will it rain tomorrow» не распознается как ‘weather intent’).
2. Получение примера: Разработчик предоставляет этот запрос как положительный пример.
3. Анализ эмбеддинга: Система генерирует embedding space representation для этого примера и определяет соответствующую область (given portion).
4. Корректировка пространства интента: Эта область добавляется к существующей области пространства, соответствующей данному интенту.
5. Результат: Модель обновлена без переобучения. Последующие семантически близкие запросы теперь будут корректно классифицированы.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы (на уровне слов): Используются характеристики слов для генерации эмбеддингов: word id, char ngram (символьные n-граммы).
• Структурные факторы (внутри запроса): Positional embedding (позиция слова в запросе).
• Семантические данные (Аннотации): Критически важный входной признак: аннотации, такие как типы сущностей из Графа Знаний (knowledge graph entity types), используются при генерации эмбеддингов.
• Внешние данные (Примеры): Example Queries, предоставленные разработчиками, и их соответствующие эмбеддинги (Example Embeddings). Положительные и отрицательные примеры для Hotfixing.

Какие метрики используются и как они считаются

• Расстояние в Embedding Space: Ключевая метрика. Используется для:
  • Сравнения аргументов в запросе с аргументами в примерах (Aligner Layer). Выбирается наименьшее расстояние.
  • Определения того, попадает ли запрос в область пространства, соответствующую определенному интенту (Hotfixing).
• Алгоритмы машинного обучения: Патент описывает архитектуру, включающую Encoder Layers (с упоминанием технологий Transformer, CNN, LSTM), Classifiers и Aligner Layers (с упоминанием механизмов dot product и softmax).

Выводы

1. Приоритет семантики и эмбеддингов: Патент подтверждает, что понимание запросов основано на векторных представлениях (embeddings). Интенты рассматриваются как области в Embedding Space. Система ищет семантическую близость, а не совпадение текста.
2. Извлечение аргументов через сравнение с примерами: Ключевой механизм для идентификации сущностей (аргументов) — это сравнение части запроса с эталонными примерами в векторном пространстве. Это позволяет распознавать сущности, даже если они сформулированы по-разному.
3. Адаптивность и Hotfixing: Google обладает механизмами для быстрого исправления ошибок интерпретации запросов (under-triggering и over-triggering) без длительного переобучения основных NLP-моделей. Это достигается путем прямой манипуляции границами интентов в Embedding Space.
4. Интеграция с Knowledge Graph в NLU: Использование knowledge graph entity types в качестве входных признаков для Embedding Layer подтверждает глубокую интеграцию структурированных знаний в процесс понимания языка.
5. Обработка сложных запросов: Система спроектирована для рекурсивного парсинга составных запросов (Compositional Queries), что позволяет понимать многоуровневые интенты.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Патент описывает механизмы Query Understanding, что подчеркивает важность следующих стратегических направлений в SEO:

• Фокус на сущностях (Entity-First SEO) и Knowledge Graph: Так как knowledge graph entity types используются как признаки для генерации эмбеддингов, критически важно обеспечить интеграцию сайта с Графом Знаний. Используйте точную микроразметку Schema.org и убедитесь, что ключевые сущности (продукты, локации, концепции) четко определены. Это помогает NLP-моделям корректно идентифицировать их как релевантные Arguments.
• Создание контента, отвечающего на четкие интенты: Контент должен быть структурирован так, чтобы однозначно соответствовать определенным Intents. Чем четче семантический сигнал интента в контенте, тем выше вероятность его релевантности.
• Использование семантически богатого языка: Используйте синонимы, связанные термины и естественные формулировки. Это улучшает качество эмбеддингов контента и повышает вероятность семантической близости к различным формулировкам пользовательских запросов в Embedding Space.
• Оптимизация под составные запросы: Для сложных тем создавайте контент, который покрывает как общие, так и вложенные интенты (sub-intents). Если система поддерживает рекурсивный парсинг, контент должен отвечать на все компоненты сложного запроса.

Worst practices (это делать не надо)

• Keyword Stuffing и фокус на точном вхождении: Стратегии, основанные на плотности ключевых слов, неэффективны. Система оперирует эмбеддингами и семантической близостью, а не подсчетом слов.
• Создание неоднозначного контента: Контент, который пытается охватить слишком много разных интентов на одной странице, может привести к размыванию семантического сигнала. Это может привести к неправильной классификации (аналогично over-triggering в патенте).
• Игнорирование контекста: Encoder Layer явно учитывает контекст при генерации эмбеддингов. Оптимизация фраз в отрыве от общего контекста документа неэффективна.

Стратегическое значение

Патент имеет важное стратегическое значение, так как детально описывает, как работают современные системы понимания запросов на основе эмбеддингов. Он демонстрирует переход от буквальной интерпретации к семантической. Для SEO это означает, что стратегии должны быть сосредоточены на построении семантического авторитета, четком определении сущностей и создании контента, который точно соответствует намерениям пользователей в векторном пространстве. Механизм Hotfixing также объясняет, почему интерпретация запросов может меняться быстро, без анонсированных крупных обновлений моделей.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация страницы услуги с учетом семантического парсинга

Задача: Оптимизировать страницу услуги «Ремонт холодильников Samsung в Москве» под разнообразные запросы.

1. Анализ Интента и Аргументов: Интент: Заказ услуги (Ремонт). Аргументы: Тип техники (Холодильник), Бренд (Samsung), Локация (Москва).
2. Применение знаний из патента: Система будет искать в запросе части, которые в Embedding Space близки к примерам локаций и брендов. Она также использует Knowledge Graph entity types для генерации эмбеддингов.
3. Действия SEO-специалиста:
   • Использовать микроразметку LocalBusiness и Service, четко указав тип услуги, зону обслуживания (Москва) и связь с брендом Samsung.
   • В тексте использовать естественные формулировки, подтверждающие эти параметры: «обслуживаем все районы Москвы», «сертифицированные мастера Samsung».
4. Ожидаемый результат: Четкая идентификация сущностей (через KG) и структурирование контента помогают системе семантического парсинга корректно интерпретировать запросы пользователей и сопоставлять их с данной страницей, повышая ее семантическую релевантность.

Вопросы и ответы