Как Google устраняет лингвистическую неоднозначность в сложных запросах, точно соотнося естественный язык со структурированными данными Базы Знаний

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему лингвистической неоднозначности (linguistic ambiguity), возникающей при переводе запросов на естественном языке (Natural Language Queries, NLQ) в структурированные запросы (например, SQL) для выполнения в Базе Знаний (Knowledge Base). Неоднозначность возникает, когда слово в запросе может относиться к разным элементам данных или когда данные могут быть связаны несколькими способами. Например, в запросе «продажи товаров, произведенных в Италии», «Италия» может означать страну продажи или страну производства. Система должна точно определить предполагаемое значение.

Что запатентовано

Запатентован метод для устранения неоднозначности интерпретации запросов путем анализа Join Paths (путей соединения) в структурированной базе данных. Система использует предварительно сгенерированный Hypergraph (Гиперграф), представляющий схему базы данных и все возможные способы соединения таблиц (сущностей). При получении запроса система использует контекстные подсказки (Subcontexts) и анализ зависимостей для выбора единственно правильного Join Path, тем самым разрешая неоднозначность.

Как это работает

Система работает путем преобразования и анализа запроса относительно структуры данных:

• Предварительная обработка (Офлайн): Создается Hypergraph, моделирующий схему Базы Знаний и все возможные Join Paths. Также определяются Schema Lexicons и Subcontexts.
• Парсинг запроса (Онлайн): Входящий запрос разбирается в Concept Tree (дерево концепций).
• Трансформация и Распространение: Структура Concept Tree нормализуется (трансформируется), а возможные Join Paths распространяются между концепциями на основе их контекста (Subcontext).
• Устранение неоднозначности: Если концепция неоднозначна (соответствует нескольким путям в Hypergraph), система использует контекст (Subcontext) для выбора уникального пути.
• Оптимизация (Pruning): Система сокращает Hypergraph, оставляя только релевантные для запроса части.
• Генерация запроса: Генерируется точный структурированный запрос (например, SQL).

Актуальность для SEO

Высокая. Точная интерпретация сложных запросов на естественном языке и их преобразование в операции для Knowledge Graph являются критически важными для современных функций поиска, включая прямые ответы, Knowledge Panels и SGE. Этот патент описывает фундаментальные механизмы для точного понимания запросов, связанных с сущностями и их отношениями.

Важность для SEO

Патент имеет умеренно высокое значение (65/100), особенно для Entity SEO и оптимизации под Knowledge Graph. Он не описывает алгоритмы ранжирования веб-страниц, но раскрывает, как Google интерпретирует запросы о сущностях и связях. Это подчеркивает необходимость абсолютной ясности в определении отношений между сущностями как в контенте, так и в структурированных данных (Schema.org), чтобы Google мог однозначно интерпретировать информацию.

Детальный разбор

Термины и определения

Concept Tree (Дерево концепций)

Синтаксическое дерево, сгенерированное парсером из NL-запроса. Узлы представляют распознанные концепции (Concepts), а структура определяет зависимости между ними.

Hypergraph (Гиперграф)

Структура данных, представляющая схему базы данных и все возможные соединения. Включает Hypernodes (узлы/столбцы) и Hyperedges (ребра/таблицы и соединения). Используется для моделирования сложных взаимосвязей, когда таблицы могут быть соединены несколькими способами.

Join Path (Путь соединения)

Линейная структура, описывающая, как достичь данной таблицы из исходной таблицы (Source Table), следуя по соединениям внешний ключ-первичный ключ. Пример формата: [<table_name>::<foreign_key>]*<table_name>.

Join Lineage (Происхождение соединения)

Цепочка соединений, ведущая к таблице. Используется для отслеживания пути через Concept Tree во время анализа запроса.

Knowledge Base (База знаний)

Структурированная база данных (например, Knowledge Graph), к которой выполняются запросы.

Linguistic Ambiguity (Лингвистическая неоднозначность)

Ситуация, когда слово или фраза в запросе имеет две или более интерпретаций в контексте схемы данных.

Schema Lexicons (Лексиконы схемы)

Набор информации, определяющий соответствия между схемой данных и токенами запроса, карты соединений (join mappings), распознаваемые значения и определения Subcontexts.

Subcontext (Подконтекст)

Предопределенный контекст или домен, используемый для разрешения неоднозначности. Содержит n-граммы и имена атрибутов, которые помогают интерпретировать концепции. Например, слово «произведенный» может активировать подконтекст «manufacturer».

Tree Transformation (Трансформация дерева)

Процесс изменения структуры Concept Tree с помощью эвристик или правил для приведения его к формату, пригодному для корректного распространения Join Paths.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод преобразования запроса с использованием графа.

1. Система получает граф (Hypergraph), где узлы представляют столбцы таблиц, а ребра представляют Join Paths между ними.
2. Получается запрос на естественном языке (NLQ).
3. Каждому элементу NLQ назначается ребро графа (т.е. конкретный Join Path), ведущее к соответствующему узлу. Это ключевой шаг устранения неоднозначности.
4. Генерируется структурированный запрос на основе этих назначенных ребер.
5. Предоставляются результаты.

Ядро изобретения — использование графового представления схемы базы данных для систематического назначения путей соединения элементам запроса, что позволяет генерировать точный структурированный запрос.

Claim 5 (Зависимый от 1): Детализирует роль подконтекстов.

1. Определяется, что элемент запроса представляет Subcontext, связанный с определенным доменом.
2. Структурированный запрос генерируется так, чтобы распространить (propagate) Join Path, соответствующий этому Subcontext.

Subcontexts играют ключевую роль в определении и распространении правильных путей соединения во время интерпретации запроса.

Claim 8 (Зависимый от 7): Описывает трансформацию дерева запроса.

1. Система генерирует Concept Tree (Claim 7).
2. Определяется, что отношения в дереве не удовлетворяют критериям (например, структура не оптимальна для анализа зависимостей).
3. Применяются правила трансформации для изменения отношений в дереве.

Это позволяет системе нормализовать различные лингвистические выражения одного и того же намерения в стандартную структуру, пригодную для анализа Join Paths.

Claim 11 (Зависимый от 7): Описывает оптимизацию через сокращение графа.

1. Система сокращает (pruning) Hypergraph на основе Concept Tree, оставляя только релевантные для запроса части (Claim 12).
2. Структурированный запрос генерируется на основе сокращенного графа.

Система оптимизирует производительность, не анализируя всю базу знаний для каждого запроса.

Где и как применяется

Изобретение применяется на этапе интерпретации запроса для доступа к структурированным данным.

INDEXING / Knowledge Extraction (Офлайн)
На этом этапе происходит предварительное вычисление необходимых структур данных:

• Анализ схемы Knowledge Base (например, Knowledge Graph).
• Генерация Hypergraph, моделирующего все сущности, атрибуты и возможные Join Paths.
• Определение Schema Lexicons и Subcontexts.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов (В реальном времени)
Это основной этап применения патента. NL query processing system выполняет:

• Разбор NL-запроса в Concept Tree.
• Трансформацию Concept Tree для нормализации структуры.
• Распространение Join Lineages с использованием Subcontexts.
• Сокращение (Pruning) Hypergraph до релевантных частей.
• Сопоставление концепций с сокращенным Hypergraph для устранения неоднозначности и выбора уникальных Join Paths.
• Генерацию финального структурированного запроса.

RANKING / Execution
Query execution subsystem выполняет сгенерированный структурированный запрос в Knowledge Base для получения фактических результатов.

Входные данные:

• Запрос на естественном языке (NLQ).
• Предварительно вычисленный Hypergraph.
• Schema Lexicons (включая Subcontexts и Join Mappings).

Выходные данные:

• Точный, однозначный структурированный запрос (например, SQL).

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние на сложные информационные запросы, требующие соединения информации о нескольких сущностях или атрибутах, где присутствует лингвистическая неоднозначность (например, «актеры из фильмов Спилберга, родившиеся в Техасе»).
• Конкретные типы контента (в выдаче): Влияет на точность генерации ответов, основанных на Knowledge Graph, таких как Knowledge Panels, прямые ответы и карусели сущностей.
• Конкретные типы контента (на сайтах): Контент, богатый сущностями и их взаимосвязями (биографии, каталоги продукции, обзоры).

Когда применяется

• Условия работы: Применяется, когда система обрабатывает запрос, требующий доступа к структурированной Knowledge Base.
• Триггеры активации: Активируется при обнаружении лингвистической неоднозначности (Linguistic Ambiguity) во время конвертации NL-запроса, когда слово может соответствовать нескольким Join Paths.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Офлайн-подготовка (Генерация Гиперграфа)

1. Инициализация: Определение исходных таблиц (Source Tables) — таблиц, которые не являются первичными ни в одном соединении.
2. Итеративное построение: Система обходит схему данных. Для каждой таблицы:
   1. Создается Hyperedge (ребро) для этого экземпляра таблицы.
   2. Создаются Hypernodes (узлы) для столбцов.
   3. Идентифицируются внешние ключи и целевые таблицы.
3. Определение путей: При переходе к связанным таблицам система формирует уникальные Join Paths и Join Lineages, моделируя все возможные способы соединения данных (с предотвращением циклических зависимостей).

Процесс Б: Обработка запроса в реальном времени

1. Получение и Парсинг: Получение NLQ и генерация начального Concept Tree.
2. Трансформация подконтекстов (Subcontext Transformations):
   1. Нормализация структуры: Применение трансформации (например, «Moving Subcontext Leaf Nodes Up»). Перемещение узлов Subcontext вверх по дереву для обеспечения правильной иерархии зависимостей.
   2. Генерация Join Lineage: Обход дерева и добавление возможных Join Lineages к узлам Subcontext и атрибутов, распространяя пути от родительских узлов к дочерним.
3. Идентификация ссылок: Определение всех таблиц и атрибутов, упомянутых в запросе.
4. Сокращение (Pruning) Гиперграфа: Оптимизация. Удаление из Hypergraph частей (таблиц, атрибутов, соединений), которые не релевантны данному запросу.
5. Устранение неоднозначности (Matching): Сопоставление узлов Concept Tree с узлами сокращенного Hypergraph.
   1. Если интерпретаций несколько (неоднозначность), система анализирует Join Lineages родительского узла (часто Subcontext).
   2. Выбирается уникальное соответствие (Unique Match). Если его нет, запрос может быть помечен как некорректный (malformed).
6. Генерация запроса: Создание структурированного запроса (SQL) на основе однозначно определенных Join Paths.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется исключительно на интерпретации запроса и структуре базы данных. Он не использует традиционные SEO-факторы (ссылки, поведенческие, технические).

• Структурные факторы (Data Schema): Схема базы знаний, включая таблицы, столбцы, первичные (Primary Key) и внешние ключи (Foreign Key).
• Join Mappings: Определения того, как таблицы соединяются друг с другом.
• Schema Lexicons:
  • Соответствия между атрибутами и фразами естественного языка.
  • Распознаваемые значения (Recognizable domain values) – например, знание, что «Италия» — это страна.
  • Определения Subcontexts и связанных с ними n-грамм и атрибутов.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не описывает метрики ранжирования или оценки качества контента. Он сосредоточен на точности интерпретации.

• Уникальность соответствия (Unique Match): Основной критерий. Система должна найти единственное соответствие между концепцией в запросе и узлом в Hypergraph.
• Критерии трансформации дерева: Эвристики и правила для определения необходимости трансформации Concept Tree (например, проверка позиционирования узлов Subcontext относительно зависимых узлов).
• Структурное соответствие: Проверка согласованности Join Lineages, сгенерированных из запроса, с Join Paths, существующими в Hypergraph.

Выводы

1. Точность интерпретации превыше всего: Патент описывает сложный механизм, цель которого — добиться однозначной интерпретации естественно-языкового запроса при обращении к структурированным данным (Knowledge Graph).
2. Контекст определяет связи (Subcontexts и Join Paths): Система активно использует контекстные подсказки в запросе (Subcontexts), чтобы определить, как именно связаны сущности (выбрать правильный Join Path), когда существует лингвистическая неоднозначность.
3. Нормализация лингвистических вариаций: Google использует трансформацию Concept Tree для приведения различных формулировок одного и того же намерения к стандартной структуре, пригодной для анализа.
4. Зависимость от структуры данных: Способность системы отвечать на сложные запросы напрямую зависит от того, насколько хорошо смоделированы данные и связи в Базе Знаний, представленной через Hypergraph.
5. Оптимизация производительности (Pruning): Система использует методы сокращения Hypergraph, чтобы обрабатывать только релевантную часть базы знаний, что критично для скорости работы.
6. Инфраструктурное значение для Entity SEO: Хотя патент не о ранжировании, он критически важен для понимания того, как Google обрабатывает информацию о сущностях и их отношениях.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Практическое применение связано с Entity SEO и обеспечением максимальной ясности данных для Google.

• Абсолютная ясность во взаимосвязях сущностей (Контент): Используйте четкий и недвусмысленный язык для описания отношений. Если компания производит продукт в одной стране (Subcontext: производство), а продает в другой (Subcontext: продажи), это должно быть явно разграничено. Это помогает Google правильно сопоставить информацию с Join Paths.
• Точное использование микроразметки (Schema.org): Внедряйте структурированные данные, максимально точно описывая свойства и отношения. Используйте специфические свойства (например, manufacturer, seller, birthPlace, workLocation) и роли (Role) вместо общих (brand, location), чтобы явно определить характер связи.
• Определение контекста (Subcontext) в контенте: Создавайте контент так, чтобы контекст использования терминов был очевиден. Используйте терминологию, которая четко определяет роль сущности в описываемой ситуации (например, «произведено», «изготовлено» для контекста производства).
• Согласованность данных (Consistency): Обеспечьте согласованность информации о сущностях на сайте и во внешних источниках (например, Wikidata, профили компании). Несогласованные данные могут усложнить для Google построение точного Hypergraph и корректную интерпретацию запросов.

Worst practices (это делать не надо)

• Неоднозначное описание отношений: Использование формулировок, которые не позволяют четко понять связь между сущностями (например, «Джон связан с Google» — как именно?). Такая неоднозначность затрудняет интерпретацию и извлечение фактов.
• Противоречивая или слишком общая микроразметка: Внедрение разметки, которая неточно описывает отношения или противоречит контенту. Если разметка не соответствует модели данных Google, она может быть проигнорирована.
• Игнорирование Entity SEO: Фокусировка только на ключевых словах без учета сущностей и их связей. Патент показывает, что Google активно работает над пониманием сложных взаимосвязей.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегический приоритет Google в развитии семантического поиска и глубокого понимания взаимосвязей между сущностями. Для SEO это означает, что построение четкой, структурированной и взаимосвязанной базы знаний о своей тематике (Entity Management) является фундаментом долгосрочной стратегии. Системы, описанные в патенте, лежат в основе генерации точных ответов в Featured Snippets, Knowledge Panels и SGE.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация страницы продукта для устранения неоднозначности производителя и продавца.

Страница продукта продается магазином (Store A), расположенным во Франции, но сам продукт произведен брендом (Brand B) в Германии.

1. Задача: Убедиться, что Google однозначно понимает, кто является производителем, а кто продавцом, и правильно интерпретирует локации при обработке запросов.
2. Действия (согласно патенту):
   • Контент (Subcontexts): Четко разделить блоки. В описании продукта указать: «Произведено Brand B на заводе в Германии». В блоке покупки указать: «Продавец и доставка: Store A (Франция)».
   • Структурированные данные (Schema.org/Product): Использовать точные свойства для определения Join Paths. Указать manufacturer (Brand B, с адресом в Германии). Внутри offers указать seller (Store A, с адресом во Франции).
3. Ожидаемый результат: Система устранения неоднозначности Google сможет использовать контекст запроса (например, «где производится [Продукт]» или «кто продает [Продукт]») для выбора правильного Join Path (связь с Brand B или Store A), устраняя неоднозначность между Францией и Германией.

Вопросы и ответы