Как Google интерактивно устраняет неоднозначность запросов и изучает новую терминологию без переобучения ИИ-моделей

Google использует механизм для повышения точности понимания сложных или специализированных запросов. Если система обнаруживает неоднозначность при интерпретации запроса для Базы Знаний, она может интерактивно запросить у пользователя уточнение или идентификацию специализированных терминов. Эти термины добавляются в динамический словарь, что позволяет системе скорректировать интерпретацию и улучшить обработку будущих запросов без ресурсоемкого переобучения основной языковой модели.

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему недостаточной точности стандартных парсеров естественного языка (NLP) при интерпретации неоднозначных или специализированных запросов. Традиционные методы повышения качества требуют переобучения (retraining) моделей, что является ресурсоемким процессом, особенно в узких предметных областях (knowledge domains), где актуальные обучающие данные труднодоступны (в патенте упоминаются физика и археология). Изобретение направлено на повышение качества парсинга без необходимости переобучения основной модели.

Что запатентовано

Запатентована система интерактивного устранения неоднозначности при парсинге запросов на естественном языке (Natural Language Query) и их конвертации в структурированные операции (Structured Operations) для выполнения через API Базы Знаний (Knowledge Base). Если парсер обнаруживает несколько интерпретаций запроса (Parsing Ambiguity), система взаимодействует с пользователем для ее устранения. Это взаимодействие используется для динамического пополнения Предметно-ориентированных лексиконов (Domain-Specific Lexicons) новыми терминами (domain-specific terms), улучшая систему без переобучения модели.

Как это работает

Механизм работает следующим образом:

Получение запроса и Парсинг: Система принимает запрос и пытается конвертировать его в Structured Operations (например, SQL).
Обнаружение неоднозначности: Если парсер находит несколько возможных интерпретаций (например, в запросе «Where to get bacon and egg sandwich?»), фиксируется Parsing Ambiguity.
Взаимодействие с пользователем: Система сообщает пользователю о неоднозначности и запрашивает уточнение. Пользователь может добавить скобки (span constraints), перефразировать запрос или идентифицировать domain-specific term (например, указать, что «click spam» это единый термин).
Динамическое Обучение: Если пользователь идентифицировал новый термин, он добавляется в Domain-Specific Lexicon.
Модифицированный парсинг: Система использует уточнения и обновленный лексикон для корректного парсинга запроса.

Актуальность для SEO

Средняя. Патент опубликован в 2024 году, но имеет приоритет от 2015 года. Современные большие языковые модели (LLM) значительно лучше справляются с контекстом и неоднозначностью. Однако проблема стоимости переобучения огромных моделей остается актуальной, и описанный механизм динамического обучения терминологии без переобучения по-прежнему представляет ценность. Этот механизм наиболее вероятен в интерфейсах, требующих высокой точности, таких как Google Assistant или специализированные инструменты поиска.

Важность для SEO

Влияние на традиционные SEO-стратегии минимальное (3/10). Патент описывает инфраструктуру для этапа Понимания Запросов (Query Understanding) и взаимодействие через пользовательский интерфейс (UI) при обнаружении неоднозначности. Он не описывает алгоритмы ранжирования веб-документов или сигналы, на которые SEO-специалисты могут напрямую влиять. Основная ценность заключается в понимании того, как Google обрабатывает лингвистическую неоднозначность и строит отраслевые словари.

Детальный разбор

Термины и определения

APIs (Application Programming Interfaces): Структурированные интерфейсы, используемые системой для программного доступа к Knowledge Base. Они принимают на вход Structured Operations.
Data Schema (Схема данных): Формальное описание организации данных в Knowledge Base (например, таблицы, поля, отношения или структура графа).
Domain-Specific Lexicon (Предметно-ориентированный лексикон): Словарь, содержащий специализированные термины (domain-specific terms) и их определения (domain-specific definition). Система может динамически пополнять этот лексикон на основе пользовательского ввода.
Domain-Specific Term (Предметно-ориентированный термин): Узкоспециализированный термин или фраза, которая может быть неизвестна стандартному парсеру (например, «click spam»).
Knowledge Base (База знаний): База данных, хранящая информацию о сущностях (entities) согласно определенной Data Schema и предоставляющая структурированные API.
NL Frontend (Natural Language Frontend): Интерфейс системы, который принимает запросы на естественном языке, обрабатывает их и конвертирует в структурированные операции. Включает Parser и Conversion and user interaction subsystem.
Parsing Ambiguity (Неоднозначность парсинга): Ситуация, когда запрос на естественном языке может быть интерпретирован двумя или более способами, и парсер не может определить правильный вариант без дополнительной информации от пользователя.
Span Constraints (Ограничители диапазона): Символы (например, скобки [], двойные скобки [[]], кавычки), добавляемые пользователем в запрос для явного указания связей между терминами и устранения неоднозначности.
Structured Operations (Структурированные операции): Формализованные команды (например, SQL-запросы), которые система генерирует из запроса на естественном языке для выполнения на API базы знаний.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод обработки запросов с интерактивным разрешением неоднозначности и динамическим обновлением словаря.

Получение запроса на естественном языке (NLQ).
Парсинг NLQ в Structured Operations для API Knowledge Base.
Обнаружение Parsing Ambiguity: идентификация двух или более способов парсинга, которые невозможно разрешить без ввода пользователя.
В ответ на обнаружение неоднозначности: Предоставление пользователю информации об этом И запрос на ввод, идентифицирующий domain-specific term для разрешения неоднозначности.
В ответ на взаимодействие пользователя, включающее идентификацию domain-specific term: (i) Добавление этого термина в Domain-Specific Lexicon. (ii) Модификация парсинга с использованием обновленного словаря для генерации Structured Operations.
Выполнение структурированных операций и возврат результатов.
Ключевое условие: Идентифицированный термин сохраняется в лексиконе (retained) и используется при парсинге последующих запросов.

Ядром изобретения является цикл обратной связи, который не просто разрешает текущую неоднозначность, но и использует это взаимодействие для динамического обучения системы (обновления лексикона) без формального переобучения базовых NLP-моделей.

Claim 2 (Зависимый): Уточняет, что пользовательский ввод может также включать определение (domain-specific definition) для идентифицированного термина.

Claims 3-7 (Зависимые): Детализируют дополнительные способы, которыми пользователь может устранить неоднозначность, внося изменения в запрос (applying a change to the natural language query):

Добавление символов (Span Constraints, например, скобок) (Claim 4).
Изменение синтаксиса или перестановка слов (Claim 5).
Разбиение запроса на два или более подзапросов (Claim 6).
Добавление слов в запрос (Claim 7).

Где и как применяется

Изобретение применяется на этапе понимания запроса для повышения точности интерпретации, особенно при взаимодействии со структурированными данными.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Это основная фаза применения патента. Система (NL frontend) пытается интерпретировать намерение пользователя.

Процесс: Parser пытается преобразовать NLQ в Structured Operations. Он может использовать существующие Domain-Specific Lexicons. Если обнаруживается Parsing Ambiguity, активируется Conversion and user interaction subsystem.
Взаимодействие: Система взаимодействует с пользователем для получения разъяснений.
Обучение: Система обновляет Domain-Specific Lexicons на основе пользовательского ввода.

Входные данные:

Запрос на естественном языке (NLQ).
Существующие Domain-Specific Lexicons.
Data Schema Базы Знаний.
Пользовательский ввод для разрешения неоднозначности (уточненный запрос, идентификация терминов).

Выходные данные:

Точные Structured Operations (например, SQL).
Обновленные Domain-Specific Lexicons.
Результаты поиска из Knowledge Base.

На что влияет

Специфические запросы: Наибольшее влияние на неоднозначные запросы или запросы, содержащие термины со специализированными значениями. Пример из патента: запрос «how much revenue is due to click spam?», где «click spam» может быть интерпретировано как единый термин или как два отдельных слова.
Конкретные ниши или тематики: Специализированные области знаний (в патенте упоминаются физика высоких энергий, археология), где используется уникальная терминология.
Типы контента: Влияет на запросы, направленные на получение данных из структурированных баз (Knowledge Base), что актуально для генерации прямых ответов и Панелей Знаний, а не на ранжирование веб-документов.

Когда применяется

Триггер активации: Обнаружение Parsing Ambiguity – когда парсер идентифицирует два или более правдоподобных способа интерпретации запроса и не может определить, какой из них был задуман пользователем без дополнительного ввода. Это может произойти, если оценки (scores) разных вариантов парсинга близки или не превышают порога уверенности (threshold value).
Условия применения: Применяется в интерфейсах, где допустимо взаимодействие с пользователем для уточнения запроса в реальном времени (т.е. там, где точность интерпретации может быть важнее мгновенной скорости ответа).

Пошаговый алгоритм

Получение запроса: Система получает запрос на естественном языке (NLQ) от пользователя.
Попытка парсинга и оценка: Система пытается разобрать NLQ в структурированные операции. При этом могут применяться существующие Domain-Specific Lexicons. Генерируются и оцениваются (scoring) варианты разбора (parses).
Обнаружение неоднозначности: Парсер обнаруживает Parsing Ambiguity (например, если несколько вариантов имеют схожие оценки).
Взаимодействие с пользователем: Система предоставляет пользователю информацию о неоднозначности через интерфейс. Она запрашивает уточнение (идентификацию domain-specific term или внесение изменений в запрос).
Получение уточнения (User Interaction): Пользователь взаимодействует с интерфейсом. Например, добавляет ограничители (Span Constraints, такие как скобки вокруг «bacon and egg») или выделяет фразу как специализированный термин.
Обновление словаря (Обучение): Если был идентифицирован новый предметный термин, он добавляется в соответствующий Domain-Specific Lexicon (возможно, с определением, предоставленным пользователем).
Модификация парсинга: Система модифицирует процесс парсинга с учетом пользовательского ввода и/или обновленного словаря. Например, использует добавленные пользователем двойные скобки [[]] для создания корректных поддеревьев разбора (sub-trees).
Генерация структурированных операций: Система генерирует точные Structured Operations на основе уточненного парсинга.
Выполнение и возврат результатов: Структурированные операции выполняются на API базы знаний, и результаты возвращаются пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на лингвистических данных и пользовательском взаимодействии. Традиционные SEO-факторы не упоминаются.

Лингвистические данные: Текст запроса на естественном языке (NLQ).
Пользовательские факторы (Взаимодействие): Уточнения, внесенные пользователем в реальном времени: добавление слов, символов (Span Constraints), изменение структуры запроса, идентификация domain-specific terms и их определений (domain-specific definition).
Системные данные: Существующие Domain-Specific Lexicons, правила конвертации (Conversion rules), схема базы знаний (Data Schema).

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не детализирует конкретные метрики, но упоминает общие концепции:

Оценка разбора (Parse Scoring): Патент упоминает генерацию и оценку (scoring) одного или нескольких вариантов разбора (parses).
Пороговое значение (Threshold value): Упоминается, что структурированные операции генерируются согласно варианту разбора, который удовлетворяет пороговому значению. Parsing Ambiguity может возникать, если ни один вариант не достигает порога или если несколько вариантов имеют схожие высокие оценки.

Выводы

Фокус на точности интерпретации запроса: Патент описывает механизм для обеспечения максимальной точности при преобразовании естественного языка в Structured Operations, что критически важно для запросов к Knowledge Base.
Адаптация без переобучения: Ключевая идея — улучшение качества парсинга и изучение новой терминологии без необходимости переобучения основных NLP-моделей. Это позволяет системе быстро адаптироваться к новым терминам и нишам с меньшими затратами ресурсов.
Использование и пополнение Domain-Specific Lexicons: Система активно использует отраслевые словари для понимания узкоспециализированных тем и может пополнять их «на лету», используя пользователей как источник данных для идентификации новых терминов.
Интерактивное разрешение неоднозначности: При обнаружении Parsing Ambiguity система может предпочесть запросить уточнение у пользователя в реальном времени (например, попросив добавить скобки — span constraints, перефразировать запрос), а не полагаться на предположения парсера.
Применимость в интерактивных системах: Описанная технология в первую очередь предназначена для интерактивных систем (таких как ассистенты или специализированные поисковые интерфейсы), где возможен диалог для уточнения запроса до выполнения поиска.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент имеет ограниченное прямое применение к ранжированию в веб-поиске, он дает важные стратегические инсайты относительно того, как Google обрабатывает язык и сущности.

Обеспечение лингвистической ясности контента: Пишите контент с максимальной ясностью и минимальной неоднозначностью. Поскольку NLP-системы сталкиваются с Parsing Ambiguity даже в коротких запросах, они также могут неоднозначно интерпретировать сложный контент на веб-страницах. Используйте четкую структуру предложений.
Четкое определение специализированных терминов: При использовании узкоспециализированной терминологии (domain-specific terms) убедитесь, что она вводится с четкими определениями и достаточным контекстом. Это помогает поисковым системам правильно идентифицировать эти термины, косвенно помогая формировать Domain-Specific Lexicons.
Использование структурированных данных (Schema.org): Патент подчеркивает важность преобразования естественного языка в структурированные операции, соответствующие data schema. Активное использование микроразметки помогает поисковым системам напрямую извлекать структурированные данные из вашего контента, минуя сложности неоднозначного парсинга текста.

Worst practices (это делать не надо)

Создание намеренно неоднозначного контента: Попытки охватить несвязанные интенты путем создания контента, который может быть интерпретирован по-разному, усложняют работу парсеров и могут привести к неправильной классификации контента.
Использование жаргона без контекста: Использование нишевого жаргона или новых терминов без объяснения их значения может привести к тому, что поисковая система не сможет правильно понять суть контента или связать его с соответствующими сущностями.

Стратегическое значение

Патент подтверждает усилия Google по глубокому пониманию узкоспециализированных ниш и построению точных Баз Знаний. Он демонстрирует, что даже продвинутые NLP-системы сталкиваются с неоднозначностью. Для SEO-специалистов это подчеркивает стратегическую важность помощи поисковым системам в понимании контента. Чем меньше «догадок» приходится делать поисковой системе при парсинге вашего контента и маппинге его на сущности в Knowledge Base, тем стабильнее будут результаты продвижения.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация контента для устранения неоднозначности сущностей

Основываясь на принципе устранения неоднозначности (как в примере из патента «bacon and egg sandwich»), рассмотрим оптимизацию продуктовой страницы.

Проблема: Название продукта «Питательная маска Олива и Аргана». Парсер может интерпретировать это как (Маска Олива) И (Аргана) или как (Маска) с ингредиентами (Олива и Аргана).
Действие (Лингвистическое): Переформулировать заголовок и описание для ясности: «Питательная маска для волос с маслами Оливы и Арганы». Это уменьшает неоднозначность синтаксических связей.
Действие (Структурное): Использовать микроразметку Schema.org/Product и четко перечислить ингредиенты в соответствующих полях или в структурированном списке на странице. Это позволяет системе извлечь факты напрямую, не полагаясь на парсинг сложной фразы.
Ожидаемый результат: Поисковая система более точно понимает состав продукта и корректно ранжирует страницу по запросам, связанным с обоими ингредиентами.

Вопросы и ответы

Описывает ли этот патент, как Google ранжирует сайты в веб-поиске?

Нет, этот патент не описывает алгоритмы ранжирования веб-поиска. Он сосредоточен исключительно на процессе понимания (парсинга) естественно-языкового запроса и его конвертации в структурированные команды для запроса к базе знаний (Knowledge Base). Он описывает, как система справляется с лингвистической неоднозначностью.

Что такое «Parsing Ambiguity» (Неоднозначность парсинга) на практике?

Это ситуация, когда запрос можно понять по-разному. В патенте приводится пример: «Where to get bacon and egg sandwich?». Система не уверена, ищет ли пользователь [bacon] и [egg sandwich] (бекон и сэндвич с яйцом) или [bacon and egg sandwich] (сэндвич с беконом и яйцом) как единое блюдо. Неоднозначность мешает точно выполнить поиск.

Что означает «без переобучения» (without retraining) в контексте патента?

Это означает, что система улучшает свою способность понимать специализированные термины без необходимости полного переобучения основной NLP-модели на новых больших наборах данных. Вместо этого она адаптируется «на лету», динамически пополняя специализированный словарь (Domain-Specific Lexicon) на основе интерактивного ввода пользователя.

Что такое «Domain-Specific Lexicon» и почему он важен?

Это отраслевой словарь, содержащий узкоспециализированные термины и их определения, которые могут быть неизвестны стандартной языковой модели (в патенте упоминается пример «click spam»). Использование такого словаря позволяет системе корректно интерпретировать запросы в этих нишах без необходимости переобучения всей модели.

Применяется ли описанный интерактивный механизм в основном поиске Google?

Патент описывает механизм, требующий немедленного взаимодействия с пользователем для разрешения неоднозначности до выполнения поиска. Это больше похоже на работу голосовых ассистентов или чат-ботов, чем на стандартный веб-поиск, где пользователь обычно видит результаты сразу. В основном поиске это маловероятно из-за задержек.

Как этот патент связан с Knowledge Graph (Базой Знаний)?

Связь прямая. Патент описывает, как запросы на естественном языке преобразуются в Structured Operations для выполнения на API Knowledge Base (примером которой является Knowledge Graph). Точность этого преобразования критична для получения корректных данных, которые затем используются в прямых ответах и панелях знаний.

Что такое «Span Constraints» и как они используются?

Span Constraints — это символы, такие как скобки или кавычки, которые пользователь может добавить к запросу, чтобы явно указать парсеру, как группировать слова. Например, изменение «bacon and egg sandwich» на «[bacon and egg] sandwich» указывает системе, что «bacon and egg» является единой фразой, описывающей «sandwich».

Как SEO-специалист может использовать инсайты из этого патента на практике?

Основной вывод — необходимость максимальной ясности контента. SEO-специалистам следует избегать неоднозначных формулировок, четко определять специализированные термины и активно использовать микроразметку (Schema.org). Это помогает поисковым системам корректно парсить контент и извлекать факты, снижая риск неправильной интерпретации.

Поможет ли этот патент понять, как Google изучает новые сущности?

Да, частично. Патент демонстрирует один из механизмов, как система может динамически изучать новые термины (domain-specific terms) и их определения через взаимодействие с пользователем и сохранять их в лексиконе. Это один из способов, которым база знаний может пополняться актуальной информацией.

Актуален ли этот патент, учитывая развитие больших языковых моделей (LLM)?

Хотя современные LLM значительно лучше справляются с неоднозначностью, описанные принципы остаются актуальными. Проблема точности интерпретации и стоимости переобучения огромных моделей по-прежнему существует, поэтому механизмы динамической адаптации и интерактивного уточнения сохраняют свою ценность.