Как Google определяет значение многозначных слов (Word Sense Disambiguation), анализируя паттерны замен в логах запросов

Описание

Какую задачу решает

Патент решает фундаментальную проблему обработки естественного языка — разрешение неоднозначности слов (Word Sense Disambiguation, WSD). Система должна различать разные значения (senses) многозначных слов (polysemous words или homographs) для корректной интерпретации запроса. Это критически важно для механизмов расширения запроса (Query Expansion), чтобы избежать добавления синонимов, которые соответствуют неверному значению слова в данном контексте (например, путать «pool» (бассейн) и «pool» (бильярд)).

Что запатентовано

Запатентован метод определения значения слова путем анализа паттернов замен (alternations) в текстовом корпусе, например, в логах поисковых запросов. Суть изобретения основана на гипотезе дистрибутивной семантики: слова, относящиеся к одному значению, будут взаимозаменяемы в схожих контекстах. Система статистически проверяет, насколько часто пара альтернативных терминов заменяет исходный термин в одних и тех же последовательностях слов, чтобы определить, указывают ли они на одно и то же значение.

Как это работает

Система использует статистический анализ текстового корпуса (Text Corpus), чаще всего логов запросов (Query Logs), для определения семантических связей:

• Идентификация термина и альтернатив: Выбирается многозначное слово (A) и набор его потенциальных замен (B, C…).
• Анализ контекстов: Система находит в корпусе последовательности терминов (прошлые запросы), где встречается слово A.
• Оценка пар альтернатив: Для пары альтернативных терминов (например, B и C) система проверяет, встречаются ли в корпусе замены A на B и A на C в одном и том же контексте.
• Определение значения: Если обе замены (A на B и A на C) встречаются часто в одном контексте, система делает вывод, что B и C указывают на одно и то же значение слова A. Если частоты сильно различаются, они считаются относящимися к разным значениям.

Актуальность для SEO

Высокая. Разрешение неоднозначности слов (WSD) остается центральной задачей для улучшения понимания запросов. Описанный подход, основанный на анализе взаимозаменяемости терминов для определения их значения, является фундаментальным принципом в NLP. Хотя современные системы Google (BERT, MUM) используют более сложные нейросетевые методы, базовая логика и статистические данные, описанные в патенте, остаются крайне актуальными.

Важность для SEO

Патент имеет высокое значение (85/100) для SEO. Он раскрывает механизм, с помощью которого Google определяет контекстуальную синонимию и валидирует расширение запросов. Это напрямую влияет на то, по каким вариациям и синонимам будет ранжироваться контент. SEO-специалистам критически важно понимать, что значение ключевого слова устанавливается не словарем, а реальным использованием в контексте. Это подчеркивает необходимость создания четкого семантического контекста вокруг ключевых слов на странице.

Детальный разбор

Термины и определения

Alternate Engine (Механизм альтернатив)

Компонент поисковой системы, который анализирует Query Logs для определения взаимосвязей между терминами и их значениями. Отвечает за генерацию статистической информации о значениях слов.

Alternate Term / Alternation / Candidate Substitute (Альтернативный термин / Замена / Кандидат на замену)

Термин, который потенциально может заменить исходный термин в запросе. Цель патента — определить, соответствует ли этот термин тому же значению, что и исходный термин.

Homograph / Homonym (Омограф / Омоним)

Слова, которые пишутся одинаково, но имеют разные, не связанные значения.

Polyseme / Polysemous word (Полисем / Многозначное слово)

Слово, имеющее несколько разных, но связанных значений.

Query Log (Лог запросов)

База данных прошлых поисковых запросов. Основной источник данных (Text Corpus) для анализа паттернов использования слов.

Query Reviser Engine (Механизм пересмотра запросов)

Компонент, отвечающий за расширение или переписывание исходного запроса с использованием альтернативных терминов. Использует данные от Alternate Engine для валидации замен.

Sequence of terms (Последовательность терминов)

Фраза или запрос в Text Corpus. Используется как контекст для анализа значения слова.

Text Corpus (Текстовый корпус)

Большой структурированный набор текстов (например, Query Logs, веб-документы), используемый для статистического анализа языка.

Word Sense (Значение слова)

Конкретное значение многозначного слова.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод определения значения слова в контексте поискового запроса.

1. Система получает поисковый запрос.
2. Идентифицирует конкретный термин (A) в запросе.
3. Определяет, что этот термин является (или потенциально является) полисемом или омографом.
4. В ответ на это система идентифицирует первый (B) и второй (C) альтернативные термины для A.
5. Система идентифицирует первую последовательность терминов (Контекст 1) в текстовом корпусе, которая включает термин A (и отличается от исходного запроса). Важно: анализ проводится на основе внешних контекстов.
6. Определяется количество вхождений второй последовательности в корпусе (где A заменен на B в Контексте 1).
7. Определяется количество вхождений третьей последовательности в корпусе (где A заменен на C в Контексте 1).
8. На основе количества вхождений второй и третьей последовательностей система определяет, указывают ли B и C на одно и то же значение (same word sense) термина A.

Если оба альтернативных термина часто встречаются в качестве замены в одном и том же контексте, они считаются относящимися к одному значению.

Claim 24 (Зависимый от 1): Описывает применение изобретения.

Система определяет, следует ли расширять (expand) исходный поисковый запрос, включив в него альтернативные термины, основываясь на выводе о том, что они указывают на одно и то же значение слова.

Claim 26 (Зависимый от 1): Определяет критерий срабатывания.

Определение того, что альтернативные термины указывают на одно и то же значение, происходит, если обе последовательности терминов с заменами встречаются в текстовом корпусе больше заданного порогового числа раз (predetermined number of times). Это обеспечивает статистическую значимость.

Claim 27 (Зависимый от 1): Описывает агрегацию доказательств из разных контекстов.

Система идентифицирует дополнительную (четвертую) последовательность терминов (Контекст 2). Затем она проверяет вхождения пятой и шестой последовательностей (замены на B и C в Контексте 2). Итоговое решение о значении слова основывается также на этих дополнительных данных. Это позволяет агрегировать статистику по множеству контекстов для повышения надежности.

Где и как применяется

Изобретение является ключевой частью этапа понимания запросов и используется для повышения точности интерпретации интента пользователя.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Это основной этап применения патента. Query Reviser Engine использует Alternate Engine для разрешения неоднозначности слов (WSD). Это необходимо для корректного расширения запроса (Query Expansion) синонимами или связанными терминами. Система должна убедиться, что предлагаемая замена соответствует значению слова в контексте запроса.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Хотя основной фокус патента на обработке запросов, описанные механизмы могут также применяться на этапе индексирования для анализа веб-документов (используя их как Text Corpus). Это позволяет системе лучше понять значение терминов на странице и классифицировать контент по соответствующим семантическим кластерам.

Взаимодействие компонентов:

• Система может работать как Офлайн (предварительный анализ Query Logs и построение моделей соответствия значений слов и их замен), так и Онлайн (при получении запроса для его немедленного уточнения и валидации расширений).

Входные данные:

• Исходный поисковый запрос.
• Идентифицированный многозначный термин (Particular Term).
• Кандидаты на замену (Alternate Terms).
• Текстовый корпус (обычно Query Logs).

Выходные данные:

• Определение того, указывают ли альтернативные термины на одно и то же значение слова.
• Решение о расширении исходного запроса (генерация Revised Queries).

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние оказывается на запросы, содержащие термины с несколькими значениями (например, «Java», «Apple», «pool»). Точность интерпретации таких запросов значительно возрастает.
• Конкретные типы контента: Влияет на все типы контента. Система точнее сопоставляет запрос с документом, если правильно определяет значение ключевых терминов как в запросе, так и в документе.
• Языковые и географические ограничения: Метод не зависит от языка, при условии наличия достаточного по объему Text Corpus (например, Query Logs) для данного языка.

Когда применяется

• Условия работы алгоритма: Алгоритм активируется, когда система идентифицирует термин в запросе как полисем или омограф (polyseme or a homograph).
• Триггеры активации: Активация происходит, когда Query Reviser Engine рассматривает возможность использования альтернативных терминов (синонимов, замен) для расширения или переписывания запроса и нуждается в валидации смысла.
• Пороговые значения: Система использует пороги частотности (predetermined number of times) для определения статистической значимости замен в корпусе.

Пошаговый алгоритм

Процесс определения того, указывают ли два альтернативных термина (B и C) на одно значение исходного слова (A).

1. Выбор исходного термина (A): Система выбирает термин, идентифицированный как многозначный (например, «chicken»).
2. Идентификация альтернативных терминов (B и C): Идентифицируются первый и второй альтернативные термины (например, «beef» и «pasta»). Это может быть сделано путем анализа корпуса на предмет частых замен термина A (например, через «wildcarding»).
3. Выбор контекста (Первая последовательность): Система идентифицирует первую последовательность терминов в Query Log, которая включает термин A (например, «[chicken] marinade»).
4. Анализ первой замены (Вторая последовательность): Определяется количество вхождений последовательности, где A заменен на B (например, количество запросов «beef marinade»).
5. Анализ второй замены (Третья последовательность): Определяется количество вхождений последовательности, где A заменен на C (например, количество запросов «pasta marinade»).
6. Сравнение и оценка: Количества вхождений сравниваются. Генерируется оценка (score) для данного контекста. Если обе последовательности встречаются часто (выше порога), это свидетельствует в пользу того, что B и C указывают на одно значение A.
7. Агрегация по контекстам: Процесс повторяется для других последовательностей терминов, содержащих A (например, «Rosemary [chicken]»). Оценки по всем контекстам агрегируются (Aggregate scores).
8. Принятие решения: На основе агрегированной оценки система определяет, что B и C определяют единое значение (single word sense) для термина A.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на анализе дистрибуции терминов в корпусе.

• Поведенческие факторы: Критически важные данные. Query Logs используются как основной Text Corpus. Анализируются реальные запросы пользователей, их частота и паттерны замен терминов, что отражает реальное использование языка.
• Контентные факторы (в рамках корпуса): Анализируются термины (terms) и их последовательности (Sequence of terms). Важен контекст, в котором появляются исходный и альтернативные термины.

Какие метрики используются и как они считаются

• Частота встречаемости (Number of occurrences): Количество раз, когда определенная последовательность терминов встречается в корпусе. Базовая метрика для оценки значимости контекста и замены.
• Пороговое значение (Predetermined number of times): Минимальное количество вхождений, необходимое для того, чтобы замена считалась значимой (Claim 26).
• Вероятность замены P(A→C|A→B): В описании патента упоминается вычисление вероятности замены исходного термина A на альтернативный термин C, при условии, что наблюдалась замена A на B в том же контексте. Это используется для количественной оценки связанности альтернативных терминов.
• Оценка контекста (Score): Метрика, генерируемая на основе сравнения частот встречаемости замен в конкретном контексте (Claim 28). Может учитывать соотношение частот или их абсолютные значения.
• Агрегированная оценка (Aggregated score): Суммарная оценка для пары альтернативных терминов, рассчитанная по множеству различных контекстов. Используется для принятия финального решения о семантической связи.

Выводы

1. Значение слова определяется его использованием и взаимозаменяемостью: Патент подтверждает принципы дистрибутивной семантики. Значение слова (Word Sense) для поисковой системы определяется не словарем, а тем, как это слово используется в контексте и какими другими словами оно может быть заменено без потери смысла.
2. Синонимия строго зависит от контекста: Система не рассматривает синонимы глобально. Два слова считаются взаимозаменяемыми (указывающими на одно значение) только в том случае, если они оба часто встречаются в одинаковых контекстах в реальных данных (Query Logs).
3. Валидация расширения запросов (Query Expansion): Описан механизм, который позволяет Google избегать некорректного расширения запросов. Прежде чем добавить синоним к запросу, система статистически проверяет, соответствует ли он значению исходного слова.
4. Логи запросов как источник семантических знаний: Патент подчеркивает критическую роль Query Logs как основного источника данных для понимания языка и разрешения неоднозначностей. Поисковая система учится на поведении пользователей.
5. Агрегация доказательств: Система не полагается на единичный контекст. Для надежного определения значения слова собирается и агрегируется статистика (Aggregated scores) по множеству различных последовательностей терминов (Claim 27).

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Обеспечение четкого контекста для ключевых слов: Необходимо использовать многозначные ключевые слова в окружении терминов, которые однозначно определяют их значение. Это помогает поисковой системе правильно интерпретировать контент. Используйте релевантную тематическую лексику (co-occurring terms) и сущности.
• Анализ контекстуальной синонимии в нише: Изучайте выдачу и данные о запросах пользователей, чтобы понять, какие термины Google считает взаимозаменяемыми в вашей тематике. Используйте в контенте те синонимы, которые соответствуют устоявшимся паттернам использования в данном контексте.
• Построение семантической структуры контента (Topical Authority): При создании контента следует ориентироваться на покрытие интента и глубокое раскрытие темы. Такой контент естественным образом будет содержать правильные контексты и альтернативные термины, что улучшит его ранжирование по широкому пулу семантически связанных запросов.
• Разделение интентов для многозначных слов: Если термин имеет несколько значений, соответствующих разным интентам (например, «Ключ» как инструмент и «Ключ» как родник), создавайте отдельные страницы для каждого значения с соответствующим контекстуальным окружением.

Worst practices (это делать не надо)

• Использование многозначных терминов без контекста: Размещение ключевого слова на странице без поддерживающего контекста создает неоднозначность. Это может привести к тому, что система неверно определит значение слова и не покажет страницу по релевантным запросам.
• Неуместный Keyword Stuffing синонимами: Попытки «насытить» текст всеми возможными синонимами без учета их уместности. Если синонимы не являются взаимозаменяемыми в данном значении (как определено алгоритмом), это не улучшит релевантность и может быть воспринято как спам.
• Игнорирование естественных языковых паттернов: Создание искусственных конструкций в тексте. Система опирается на анализ реальных текстовых корпусов (Query Logs), поэтому контент должен соответствовать естественным паттернам использования языка.

Стратегическое значение

Этот патент является важным элементом в понимании того, как работает семантический поиск Google. Он демонстрирует, что система активно занимается разрешением неоднозначности слов (WSD) для повышения точности понимания запросов. Стратегически это означает, что SEO должно фокусироваться на семантике, контексте и интенте, а не на отдельных ключевых словах. Создание авторитетного контента, который использует терминологию точно и в правильном окружении, является ключом к успешному продвижению.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация страницы под запрос с многозначным словом «Pool»

Задача: Оптимизировать страницу интернет-магазина под запрос «pool accessories» (аксессуары для бассейна).

1. Анализ значений (Word Senses): Слово «pool» имеет значения: бассейн (swimming) и бильярд (billiards).
2. Анализ альтернативных терминов и контекстов (как в патенте):
   • Google анализирует логи. В контексте «[pool] cues» часто встречаются замены на «billiard» и «snooker», но редко на «swimming». Вывод: «billiard» и «swimming» относятся к разным значениям.
   • В контексте «[pool] floats» часто встречаются замены на «swimming» и «bath», но редко на «billiard». Вывод: «swimming» и «bath» относятся к одному значению.
3. Применение в SEO:
   • НЕПРАВИЛЬНО: Использовать на странице текст вроде «We sell pool accessories for your game room, like cues and chalk». Здесь контекст («game room», «cues») указывает на значение «бильярд».
   • ПРАВИЛЬНО: Использовать на странице текст: «We sell swimming pool accessories, including floats, chlorine tablets, and water toys». Здесь контекст («swimming», «floats», «chlorine») однозначно указывает на значение «бассейн».
4. Ожидаемый результат: Система корректно интерпретирует значение слова «pool» на странице и в запросе пользователя, что обеспечивает высокое ранжирование по целевым запросам, связанным с бассейнами, и исключает показы по запросам о бильярде.

Вопросы и ответы