Как Google определяет разные значения слова путем кластеризации гиперонимов и выбирает правильный смысл, анализируя контекст

Описание

Какую задачу решает

Патент решает фундаментальную проблему лексической неоднозначности (lexical ambiguity) — ситуации, когда одно слово имеет несколько значений (например, «Tesla» как изобретатель, компания или группа). Цель — автоматически определить возможные значения слова (word senses) и точно выбрать правильное значение в контексте конкретного текстового сегмента (например, поискового запроса). Система также преодолевает ограничения ручных словарей, позволяя автоматически выявлять новые слова и значения на основе анализа их реального использования в вебе.

Что запатентовано

Запатентована система и метод для устранения неоднозначности смысла слова (Word Sense Disambiguation, WSD) с использованием гиперонимов. Изобретение состоит из двух основных частей. Первая (Word Senses System) автоматически определяет значения слова путем кластеризации его гиперонимов. Вторая (Disambiguation System) выбирает конкретное значение слова в тексте, анализируя, какие гиперонимы, связанные с разными значениями, также связаны с контекстными словами.

Как это работает

Система работает в два этапа:

Этап 1: Определение значений (Офлайн)

1. Сбор гиперонимов: Для слова собираются все его гиперонимы (более общие понятия), включая «слабо типизированные» (weakly typed), основанные на реальном использовании языка.
2. Кластеризация: Гиперонимы группируются на основе мер сходства (similarity measures).
3. Определение значений: Каждый кластер определяется как отдельное значение слова.

Этап 2: Устранение неоднозначности (Онлайн)

1. Анализ текста: Система получает текстовый сегмент (например, запрос).
2. Сравнение контекста с кластерами: Система проверяет, связаны ли контекстные слова (и их гиперонимы) с гиперонимами из кластеров целевого слова.
3. Выбор значения: Выбирается то значение, чей кластер гиперонимов имеет наибольшее пересечение или сходство с контекстом.
4. Применение: Выбранное значение используется для улучшения результатов поиска (модификации запроса или ранжирования).

Актуальность для SEO

Высокая. Устранение неоднозначности является фундаментальной задачей в обработке естественного языка (NLP) и критически важным компонентом для Понимания Запросов (Query Understanding). Методы, описанные в патенте, отражают стремление Google автоматизировать понимание языка на основе анализа больших данных и семантического анализа (включая использование векторных представлений), что полностью соответствует современным подходам (BERT, MUM).

Важность для SEO

Патент имеет высокое стратегическое значение для SEO (85/100). Он описывает конкретные механизмы, которые Google использует для понимания интента пользователя и смысла контента на семантическом уровне. Это подчеркивает критическую важность предоставления четкого контекста и использования семантически связанных терминов (включая гиперонимы и связанные сущности) в тексте, чтобы помочь системе правильно интерпретировать ключевые слова на странице и в запросах.

Детальный разбор

Термины и определения

Disambiguation System (Система устранения неоднозначности)

Компонент, который определяет правильное значение (sense) целевого слова в конкретном текстовом сегменте.

Hypernym (Гипероним)

Слово, определяющее более широкий класс или категорию, к которой принадлежат другие слова (гипонимы). Например, «животное» — гипероним для «птицы».

Hyponym (Гипоним)

Слово, являющееся членом класса, определяемого гиперонимом. Например, «птица» — гипоним для «животного».

k-dimensional space embedding (Вложение в k-мерное пространство)

Представление слов или гиперонимов в виде векторов в многомерном пространстве (векторное представление). Расстояние между векторами используется как мера семантического сходства.

Similarity Measures (Меры сходства)

Метрики, определяющие степень связи между гиперонимами. Могут основываться на пересечении их гипонимов, связях в базе данных сущностей (entity database), синтаксических отношениях в ресурсах или расстоянии в k-dimensional space.

Textual Segment (Текстовый сегмент)

Фрагмент текста (например, поисковый запрос, предложение), содержащий целевое слово и контекстные слова.

Weakly Typed Hypernyms («Слабо типизированные» гиперонимы)

Отношения гипероним/гипоним, которые не обязательно являются таксономически верными («is-a»). Они извлекаются автоматически из анализа ресурсов и могут быть основаны на частом совместном употреблении, выражать мнение или даже быть фактически неверными (например, «паук» как гипоним «насекомого»).

Word Sense (Значение слова)

Конкретное значение многозначного слова. В контексте патента, значение определяется кластером связанных гиперонимов.

Word Senses System (Система значений слов)

Компонент, который автоматически определяет одно или несколько значений слова путем кластеризации его гиперонимов.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает полный цикл от определения значений слова до их применения в поиске.

1. Система определяет множество гиперонимов для слова.
2. Гиперонимы кластеризуются в одну или несколько групп на основе similarity measures.
3. На основе этих групп определяются значения (senses) слова.
4. Ассоциация слова с его значениями сохраняется.
5. Система идентифицирует поисковый запрос, включающий это слово и дополнительные слова (контекст).
6. Выбирается одно конкретное значение для слова в контексте запроса.
7. Контент, релевантный запросу, адаптируется (tailoring) на основе выбранного значения. Адаптация включает модификацию запроса или ранжирование контента.
8. Адаптированный контент предоставляется пользователю.

Ядром изобретения является автоматическое определение значений через кластеризацию гиперонимов и использование этих значений для улучшения результатов поиска (изменение запроса или ранжирование).

Claim 4 (Зависимый): Уточняет природу гиперонимов.

• Слово может не иметь истинного таксономического отношения (true taxonomical relationship) к гиперониму. Это подтверждает использование Weakly Typed Relationships.

Claim 10 и 11 (Зависимые): Детализируют оптимизацию для однозначных слов.

1. Если кластеризация приводит к созданию только одной группы гиперонимов, слово определяется как имеющее только одно значение.
2. Слово ассоциируется с индикатором того, что устранение неоднозначности для него не требуется (disambiguation is unnecessary).

Claim 17 (Независимый пункт): Описывает сложный метод устранения неоднозначности с фокусом на использовании определений контекстных слов.

1. Идентифицируется текстовый сегмент.
2. Определяется группа гиперонимов, связанных со значением целевого слова И связанных с дополнительными словами.
3. Ключевая деталь: связь устанавливается через гиперонимы определяющих слов (definitional words) в определении значения одного из дополнительных слов.
4. Выбирается значение для целевого слова на основе этой группы.
5. Контент адаптируется и предоставляется.

Этот пункт защищает метод WSD, который использует не только сами контекстные слова, но и их определения для нахождения семантической связи.

Claim 23 и 24 (Зависимые): Уточняют, что меры сходства могут базироваться на расстоянии во встраивании (embedding) гиперонимов в k-dimensional space, которое обучается (learned) на основе отношений в ресурсах.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает ключевые этапы обработки данных и понимания запросов.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков

На этом этапе происходит основная офлайн-работа. Word Senses System анализирует Resources (веб-страницы, запросы) для:

• Извлечения отношений гипероним/гипоним (включая Weakly Typed) и построения Hypernyms Database.
• Расчета Similarity Measures между гиперонимами.
• Кластеризации гиперонимов для автоматического определения Word Senses и сохранения их в Word Senses Database.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов

Основное применение патента в реальном времени. Disambiguation System активируется при получении запроса (Textual Segment).

• Система определяет, требуется ли устранение неоднозначности для слов в запросе.
• Если да, система выбирает наиболее подходящее значение слова на основе контекста запроса.
• Как указано в Claim 1, система может модифицировать запрос на основе выбранного смысла.

RANKING – Ранжирование

Результаты этапа QUNDERSTANDING используются здесь. Как указано в Claim 1, система корректирует ранжирование (Ranking) документов, чтобы предпочесть те, которые соответствуют выбранному значению слова.

Входные данные:

• Офлайн: Большой корпус ресурсов (веб, запросы); База данных сущностей (опционально).
• Онлайн: Текстовый сегмент (запрос), Hypernyms Database, Word Senses Database.

Выходные данные:

• Офлайн: Заполненные Hypernyms Database и Word Senses Database.
• Онлайн: Выбранное значение (Sense) для целевого слова, используемое для адаптации результатов поиска.

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние на многозначные запросы, где правильная интерпретация ключевого слова критически меняет интент (например, «купить ягуар» — машина или животное).
• Сущности (Entities): Технология напрямую связана с распознаванием и пониманием сущностей, поскольку разные смыслы слова часто соответствуют разным сущностям в графе знаний.
• Новые термины и значения: Система позволяет Google быстро адаптироваться к новым словам или новым значениям, так как она автоматически генерирует значения на основе использования в вебе.

Когда применяется

• Триггеры активации (Онлайн): При обработке текстового сегмента (запроса), содержащего слово, для которого в Word Senses Database определено более одного значения.
• Исключения: Если система определила (на этапе офлайн-анализа), что слово имеет только одну группу гиперонимов, оно помечается как не требующее устранения неоднозначности (disambiguation is unnecessary), и онлайн-процесс для него не запускается.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Определение значений слов (Word Senses System — Офлайн)

1. Определение гиперонимов: Система анализирует корпус ресурсов для выявления гиперонимов для целевого слова. Это включает анализ синтаксических связей и совместной встречаемости для идентификации как таксономических, так и Weakly Typed Hypernyms.
2. Расчет мер сходства: Для пар гиперонимов рассчитываются Similarity Measures. Это может основываться на степени пересечения их гипонимов, связях в графе знаний или расстоянии в векторном пространстве (k-dimensional space embedding).
3. Кластеризация гиперонимов: Используя алгоритмы кластеризации (например, x-means), гиперонимы группируются на основе мер сходства.
4. Определение значений: Каждая полученная группа (кластер) определяется как отдельное значение (Sense) слова. Если получена только одна группа, слово может быть помечено как однозначное.
5. Сохранение ассоциаций: Ассоциация слова с его значениями и связь каждого значения с гиперонимами из соответствующего кластера сохраняется в Word Senses Database.

Процесс Б: Устранение неоднозначности (Disambiguation System — Онлайн)

1. Идентификация сегмента и целевого слова: Система получает текстовый сегмент (например, запрос) и идентифицирует целевое слово и дополнительные (контекстные) слова.
2. Получение значений и гиперонимов: Для каждого значения целевого слова извлекаются ассоциированные с ним гиперонимы (кластеры).
3. Анализ контекста: Система анализирует дополнительные слова в сегменте. Это может включать поиск их собственных гиперонимов или анализ их определений (definitional words) и гиперонимов этих определений.
4. Определение пересечений (Matching): Для каждого значения целевого слова система определяет группу гиперонимов, которые связаны как с этим значением, так и с дополнительными словами (прямо или косвенно).
5. Выбор значения: Система выбирает то значение, которое имеет наиболее сильную связь с контекстом. Это может основываться на количестве пересекающихся гиперонимов, их весах или общей мере сходства (например, через векторные операции в k-dimensional space).
6. Применение значения: Выбранное значение используется для адаптации результатов поиска (модификация запроса или переранжирование).

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует следующие данные, упомянутые в патенте:

• Контентные/Лингвистические факторы:
  • Syntactic relationships: Синтаксические отношения между словами в ресурсах. Используются для идентификации отношений гипероним/гипоним.
  • Definitional words: Слова, используемые в определениях значений слов (из электронных словарей или сгенерированные автоматически).
• Данные об использовании языка (Corpus/Resources): Веб-страницы, поисковые запросы (search queries), коммуникации. Используются как корпус для извлечения гиперонимов и определения Weakly Typed Relationships.
• Структурные данные (Графы):
  • Entity database (Граф знаний): Упоминается как возможный источник для расчета Similarity Measures между гиперонимами на основе их связей.

Какие метрики используются и как они считаются

• Similarity Measures (Меры сходства): Рассчитываются между гиперонимами. Конкретные методы расчета включают:
  • Degree of overlap: Степень пересечения между гипонимами двух гиперонимов.
  • Entity database relationships: Связи в базе данных сущностей.
  • Syntactic relationships analysis: Анализ синтаксических отношений в корпусе ресурсов.
  • Distance measure in k-dimensional space: Расстояние между гиперонимами в векторном пространстве (embedding), которое обучается (learned) на основе отношений между словами в ресурсах.
• Алгоритмы машинного обучения: Для кластеризации используются алгоритмы (упоминается x-means). Для создания векторных представлений используются методы обучения представлений (embeddings).
• WSD Selection Metrics: Метрики для выбора наилучшего значения. Основываются на анализе групп пересекающихся гиперонимов (количество, веса ассоциаций или совокупная мера сходства).

Выводы

1. Автоматическая генерация значений важнее словарей: Google использует механизм, который позволяет автоматически определять значения слов путем анализа их использования в интернете, а не только полагаться на курируемые словари. Это позволяет системе быстро адаптироваться к изменениям языка и новым терминам.
2. Значение слова = Кластер гиперонимов: С точки зрения системы, значение слова определяется группой связанных с ним более общих понятий (гиперонимов). Понимание слова происходит через понимание его места в семантической иерархии.
3. Критичность «слабо типизированных» связей (Weakly Typed): Система учитывает не только таксономически верные связи («is-a»), но и ассоциативные, основанные на совместном использовании, даже если они фактически неверны. Общепринятые ассоциации и контекст использования важнее строгих определений.
4. Контекст — ключ к устранению неоднозначности: Выбор правильного значения происходит путем поиска концептуального подтверждения в контексте. Система ищет пересечение между гиперонимами целевого слова и контекстными словами (или их гиперонимами/определениями).
5. Использование векторных представлений (Embeddings): Патент подтверждает использование k-dimensional space embedding для расчета семантической близости между понятиями, что является основой современных NLP-моделей.
6. Прямое применение для улучшения поиска: Выбранное значение напрямую используется для адаптации выдачи — через модификацию запроса или переранжирование результатов (Claim 1).

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Усиление контекстных сигналов через семантическое окружение: Убедитесь, что окружающий текст предоставляет достаточный контекст для разрешения неоднозначности ключевых терминов и сущностей. Необходимо включать в текст:
  • Гиперонимы (Hypernyms): Более общие понятия. Если вы пишете о «Ягуаре» (машине), используйте гиперонимы «автомобиль», «бренд», «производитель».
  • Ко-гипонимы (Co-Hyponyms): Другие члены того же класса. Упоминание «Land Rover», «BMW» поможет укрепить контекст автомобиля.
• Явное определение терминов и сущностей: Используйте фразы, устанавливающие гиперонимическую связь (например, «[Термин] — это тип [Гипероним]»), особенно для новых или узкоспециализированных терминов. Это помогает системе построить корректные ассоциации в Hypernyms Database.
• Анализ семантических кластеров: При исследовании ключевых слов определяйте их различные значения и связанные с ними кластеры гиперонимов (как это делает Word Senses System). Контент должен быть оптимизирован под конкретное значение и его семантическое окружение.
• Понимание «слабо типизированных» ассоциаций: Анализируйте, какие ассоциации пользователи (и Google) связывают с вашими терминами на основе реального использования языка (Weakly Typed), и используйте эти ассоциации в контенте для укрепления релевантности.

Worst practices (это делать не надо)

• Неоднозначное изложение без контекста: Использование многозначных слов без достаточного количества уточняющих терминов. Это затрудняет для Disambiguation System выбор правильного смысла и может привести к неправильной классификации контента.
• Смешение тематик (Context Hopping): Резкое переключение между разными темами или использование слова в разных значениях в рамках одного текстового сегмента. Это создает конфликтующие сигналы гиперонимов.
• Изолированное использование ключевых слов: Фокус на плотности ключевых слов без построения семантического контекста. Если система не может четко определить смысл ключевого слова через его гиперонимы, релевантность страницы будет низкой.

Стратегическое значение

Этот патент подтверждает фундаментальную роль семантического анализа и разрешения неоднозначности в поиске. Он демонстрирует переход от сопоставления ключевых слов к пониманию концепций и отношений. Для SEO это означает, что стратегия должна фокусироваться на создании контента, который не просто содержит ключевые слова, но четко и однозначно передает смысл, используя богатый набор семантически связанных понятий (сущностей, гиперонимов, ко-гипонимов), которые помогают поисковой системе корректно интерпретировать содержание.

Практические примеры

Сценарий: Разрешение неоднозначности термина «Тесла»

Офлайн-процесс Google (Имитация Word Senses System):

1. Сбор гиперонимов для «Тесла»: «человек», «изобретатель», «инженер», «группа», «рок-группа», «марка автомобиля», «производитель автомобилей», «компания», «акция».
2. Кластеризация:
   • Кластер 1 (Смысл: Изобретатель): «человек», «изобретатель», «инженер».
   • Кластер 2 (Смысл: Группа): «группа», «рок-группа».
   • Кластер 3 (Смысл: Компания): «марка автомобиля», «производитель автомобилей», «компания», «акция».

Онлайн-процесс (Обработка запроса — Disambiguation System):

Запрос: «аккумулятор тесла запас хода»

1. Анализ контекста: Контекстные слова «аккумулятор», «запас хода». Гиперонимы контекста: «электромобиль», «технология батарей», «автомобиль».
2. Сравнение: Гиперонимы контекста сильно пересекаются с Кластером 3.
3. Результат: Выбирается Смысл: Компания. Google адаптирует выдачу (ранжирование или модификация запроса), повышая результаты о Tesla Motors.

Вопросы и ответы