Как поисковые системы используют векторные представления (эмбеддинги) и Deep Learning для семантического поиска

Описание

Какую задачу решает

Патент решает фундаментальное ограничение традиционного поиска, основанного на сопоставлении ключевых слов (keyword matching). Традиционный подход требует точного совпадения терминов и не учитывает синонимы или семантически связанные слова. Изобретение направлено на улучшение качества поиска путем перехода от лексического анализа к семантическому (semantic analysis), что позволяет находить релевантный контент, даже если он сформулирован иначе, чем запрос.

Что запатентовано

ВАЖНО: Этот патент принадлежит Citrix, а не Google. Он описывает конкретную реализацию системы информационного поиска.

Запатентована система поиска информации на основе глубокого обучения (Deep Learning). Суть заключается в преобразовании как поисковых запросов, так и контента документов в векторы в многомерном пространстве (high dimension data space или vector space). Система измеряет семантическую релевантность путем вычисления близости (дистанции) между вектором запроса и векторами документов, а не путем подсчета совпадающих слов.

Как это работает

Система работает в два этапа: офлайн-обучение и онлайн-поиск.

• Офлайн (Обучение и Индексирование): Система обучает нейронные сети (упомянуты Continuous Bag-of-Words (CBOW) и Skip-Gram, известные как Word2Vec) на корпусе документов для создания векторов слов (Word Vectors). Затем для каждого предложения в документах генерируется Trained Sentence Vector (вектор предложения), например, путем усреднения векторов слов, входящих в него.
• Онлайн (Поиск): Поступивший запрос преобразуется в вектор запроса (Sentence Vector). Scoring Engine сравнивает вектор запроса с предварительно рассчитанными векторами предложений. Вычисляется оценка схожести (Similarity Score), например, с помощью Pearson Correlation Coefficient. Документы ранжируются по этой семантической близости.

Актуальность для SEO

Критически высокая (концептуально). Векторный поиск (или Neural Matching) является фундаментом современных поисковых систем. Хотя в патенте описаны более ранние техники (Word2Vec и усреднение векторов), базовый принцип — преобразование текста в векторы и поиск по близости векторов — остается центральным для современного Information Retrieval, включая системы Google (которые используют более продвинутые модели, такие как BERT и MUM).

Важность для SEO

Влияние на SEO фундаментальное (8/10). Патент описывает механизм, лежащий в основе семантического SEO. Он объясняет, почему поисковые системы способны понимать контекст, синонимы и интент запроса за пределами точных ключевых слов. Для SEO-специалистов это подтверждает необходимость перехода от оптимизации под ключевые слова к оптимизации под семантическую релевантность, интент и построение тематического авторитета (Topical Authority).

Детальный разбор

Термины и определения

Deep Learning (Глубокое обучение)

Методы машинного обучения, основанные на многослойных нейронных сетях, используемые для изучения векторных представлений текста.

Word Vector (Вектор слова / Эмбеддинг)

Числовое представление слова в многомерном векторном пространстве. Семантически похожие слова располагаются близко друг к другу. Генерируется с помощью моделей типа Word2Vec.

Sentence Vector (Вектор предложения)

Числовое представление предложения или короткого текста (например, запроса). В патенте генерируется путем комбинирования (например, усреднения) Word Vectors.

Trained Sentence Vector (Обученный вектор предложения)

Предварительно рассчитанный Sentence Vector для предложений в корпусе документов, хранящийся в индексе.

CBOW (Continuous Bag-of-Words) и Skip-Gram

Две архитектуры нейронных сетей (часть Word2Vec), используемые для обучения Word Vectors.

Scoring Engine (Система оценки)

Компонент, вычисляющий Similarity Score между вектором запроса и обученными векторами документов.

Similarity Score (Оценка сходства)

Метрика, определяющая семантическую близость между двумя векторами.

Pearson Correlation Coefficient (Коэффициент корреляции Пирсона)

Статистическая мера корреляции, упомянутая в патенте как метод расчета Similarity Score.

One-hot encoding (Унитарное кодирование)

Метод представления слов в виде разреженного бинарного вектора (много нулей и одна единица). Используется на входе нейросетевых моделей при обучении.

Vector Space (Векторное пространство)

Многомерное пространство, в которое проецируются слова и предложения. Близость в этом пространстве отражает семантическую схожесть.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод поиска контента.

1. Генерация sentence vector из терминов запроса.
2. Идентификация множества sentence vectors, каждый из которых был предварительно обучен (trained) с использованием соответствующего предложения из электронных документов.
3. Определение similarity score для каждого из обученных векторов по отношению к вектору запроса.
4. Выбор электронного документа на основе ранжирования (ranking) оценок сходства.
5. Предоставление выбранного документа в ответ на запрос.

Ядро изобретения — это применение векторного представления текста для задач информационного поиска, где релевантность определяется через математическое сравнение векторов (семантическое сходство), а не через совпадение терминов (лексическое сходство).

Claim 3 и 5 (Зависимые): Детализируют процесс создания векторов.

1. Генерация word vector для каждого из терминов запроса (Claim 3).
2. Генерация sentence vector запроса с использованием этих word vectors (Claim 5).

Подтверждается иерархическая конструкция смысла: векторы слов комбинируются для создания вектора предложения/запроса.

Claim 6 (Зависимый): Уточняет, что все векторы должны быть отображены в одно и то же vector space для возможности их сравнения.

Claim 7 (Зависимый от 1): Описывает процесс фильтрации результатов.

1. Выбор подмножества электронных документов, чья similarity score превышает определенный порог (threshold).

Это механизм для обеспечения минимального уровня релевантности в поисковой выдаче.

Где и как применяется

Механизм затрагивает ключевые этапы поисковой архитектуры, связанные с пониманием контента и запросов, а также с ранжированием.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Основная часть работы происходит здесь в офлайн-режиме (Training Phase):

• Обучение моделей: Обучение нейронных сетей (CBOW/Skip-Gram) на корпусе документов для создания Word Vectors.
• Извлечение Признаков (Feature Extraction): Генерация Trained Sentence Vectors для всех предложений в документах. Эти векторы являются семантическими признаками контента и сохраняются в индексе.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
В режиме реального времени система обрабатывает входящий запрос:

• Векторизация Запроса: Vector Generator преобразует текст запроса в Sentence Vector, используя предварительно обученные модели. Это формирует семантическое представление запроса.

RANKING – Ранжирование (Особенно L1 Retrieval)
Описанный механизм идеально подходит для этапа быстрого отбора кандидатов (Retrieval).

• Сравнение Векторов: Scoring Engine быстро сравнивает вектор запроса с предварительно рассчитанными векторами в индексе.
• Вычисление Similarity Score: Расчет семантической близости (например, через Pearson Correlation). Документы с наивысшими оценками отбираются.

Входные данные:

• Офлайн: Корпус электронных документов (текст).
• Онлайн: Поисковый запрос (текст), База данных Word Vectors и Trained Sentence Vectors.

Выходные данные:

• Ранжированный список электронных документов, отсортированный по Similarity Score.

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние на информационные запросы, сформулированные естественным языком, где лексическое совпадение может быть низким, но семантический интент ясен.
• Типы контента: В патенте фокус на поиске коротких текстов (short text information retrieve), таких как ответы на форумах, FAQ, электронные письма, но технология применима к любым текстовым документам.

Когда применяется

• Условия применения: Алгоритм применяется при каждом поисковом запросе. Это базовый механизм определения релевантности в описанной системе.
• Пороговые значения: Система может использовать порог (threshold) для Similarity Score, чтобы отсеять результаты, которые недостаточно близки семантически для включения в финальную выдачу (Claim 7).

Пошаговый алгоритм

Фаза 1: Обучение и Индексирование (Офлайн)

1. Сбор и предобработка данных: Извлечение текста из документов. Парсинг на предложения и слова. Создание словаря уникальных слов.
2. Кодирование: Применение One-hot encoding к словам для использования в нейронной сети.
3. Генерация обучающих пар: Создание пар (слово, контекст) на основе скользящего окна для обучения.
4. Обучение Word Vectors: Обучение нейросетевой модели (CBOW или Skip-Gram). Веса скрытого слоя формируют Word Vectors.
5. Генерация Trained Sentence Vectors: Для каждого предложения извлекаются Word Vectors составляющих его слов.
6. Агрегация векторов: Word Vectors комбинируются для получения Trained Sentence Vector. Методы включают усреднение или взвешенное усреднение (для снижения веса частых слов).
7. Индексирование: Сохранение Trained Sentence Vectors в базе данных с привязкой к исходному документу.

Фаза 2: Поиск (Онлайн)

1. Получение запроса: Система получает запрос от пользователя.
2. Генерация вектора запроса: Извлечение Word Vectors для терминов запроса и их агрегация (тем же методом, что и в Фазе 1) для создания Sentence Vector запроса.
3. Расчет сходства: Scoring Engine вычисляет Similarity Score (например, через Pearson Correlation) между вектором запроса и Trained Sentence Vectors из индекса.
4. Ранжирование и фильтрация: Сортировка результатов по оценке сходства. Применение пороговых значений для отсева нерелевантных результатов.
5. Предоставление результатов: Формирование поисковой выдачи с наиболее семантически близкими документами.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется исключительно на текстовых данных и их семантических представлениях.

• Контентные факторы: Сырой текст электронных документов (веб-страницы, посты на форумах, электронные письма и т.д.) является основным входом для обучения и индексации.
• Пользовательские данные: Текст поискового запроса.

Другие типы SEO-факторов (ссылочные, поведенческие, технические) в патенте не упоминаются.

Какие метрики используются и как они считаются

• Word Vector Generation: Используются нейросетевые модели Continuous Bag-of-Words (CBOW) или Skip-Gram. Векторы представляют собой веса (vector of weights) скрытого слоя нейронной сети после обучения.
• Sentence Vector Generation: Рассчитывается на основе составляющих векторов слов. Методы включают:
  • Усреднение (average) векторов слов в предложении.
  • Взвешенное усреднение. Упоминается метод для снижения веса часто встречающихся слов.
• Similarity Score: Основная метрика для ранжирования. Определяет семантическую близость.
  • Метод расчета: В патенте явно указан Pearson Similarity Calculation / Pearson Correlation Coefficient.
• Пороговые значения (Thresholds): Используются для фильтрации финального списка результатов.

Выводы

1. Фундаментальный сдвиг к семантике: Патент подтверждает переход от лексического сопоставления (keyword matching) к семантическому пониманию (semantic matching). Система не ищет слова, она ищет значения, представленные в виде векторов.
2. Векторное представление текста: Ключевая концепция заключается в том, что смысл слова (Word Vector) и предложения (Sentence Vector) можно представить как координаты в многомерном семантическом пространстве.
3. Релевантность как близость векторов: Релевантность определяется математически как расстояние между вектором запроса и вектором документа. Чем ближе векторы, тем выше Similarity Score.
4. Независимость от ключевых слов: Система способна находить релевантные документы, даже если они не содержат точных терминов из запроса, при условии, что их векторы семантически близки.
5. Гранулярность на уровне предложений: Система индексирует и сравнивает Sentence Vectors. Это предполагает, что оценка релевантности происходит на уровне отдельных предложений или коротких фрагментов текста (аналогично принципам Passage Ranking).
6. Ограничения описанного метода: Метод генерации Sentence Vectors путем усреднения Word Vectors (Word2Vec) является базовым и не учитывает порядок слов или сложный контекст так же эффективно, как современные трансформерные модели (BERT, MUM).

Практика

Best practices (это мы делаем)

Принципы векторного поиска требуют следующих действий в SEO-стратегии:

• Фокус на семантическом насыщении контента: Вместо концентрации на плотности ключевых слов, необходимо насыщать текст семантически связанными терминами, синонимами, LSI-словами и релевантными сущностями. Это помогает сформировать богатый вектор контента, который будет близок к векторам релевантных запросов.
• Построение тематического авторитета (Topical Authority): Создавайте кластеры контента, которые всесторонне раскрывают тему. Глубокое покрытие темы увеличивает вероятность того, что векторы ваших документов будут соответствовать широкому спектру запросов в этой тематике.
• Оптимизация под интент и естественные запросы: Создавайте контент, который прямо отвечает на вопросы пользователей, сформулированные естественным языком. Семантический поиск направлен на сопоставление контента с интентом.
• Четкая структура и ясность языка: Пишите ясно и по существу. Поскольку система может индексировать Sentence Vectors, важно, чтобы предложения были написаны четко и несли законченную мысль, формируя точный семантический вектор.

Worst practices (это делать не надо)

• Keyword Stuffing (Переспам ключевыми словами): Эта тактика неэффективна в векторном поиске. Повторение ключевых слов не улучшает семантический вектор и не повышает Similarity Score.
• Создание тонкого контента (Thin Content): Страницы с малым количеством текста предоставляют недостаточно данных для формирования точного и насыщенного семантического вектора, что затрудняет их ранжирование.
• Игнорирование контекста и связанных тем: Фокусировка только на узком наборе запросов без создания поддерживающего контекстного контента делает сайт менее релевантным для семантического поиска.
• Использование неестественного языка (Низкокачественный AI-контент): Контент, который не следует естественным паттернам языка (которые изучают модели типа Word2Vec), может привести к формированию искаженных векторов, не соответствующих запросам пользователей.

Стратегическое значение

Этот патент иллюстрирует технологию, которая лежит в основе современного поиска — Neural Matching. Стратегическое значение для SEO заключается в окончательном переходе от оптимизации под строки (keywords) к оптимизации под смысл (semantics). Долгосрочная стратегия должна фокусироваться на глубоком понимании своей ниши и создании экспертного контента, который естественным образом соответствует семантическому пространству запросов пользователей.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация статьи о ремонте крана

1. Запрос пользователя: «как починить протекающий смеситель».
2. Старый подход (Лексический): Фокус на точном повторении фразы «протекающий смеситель» и «как починить».
3. Новый подход (Векторный/Семантический): В статье используются термины: «ремонт сантехники», «капающий кран», «замена прокладки», «уплотнитель», «картридж».
4. Механизм работы: Система распознает, что векторы этих терминов находятся близко в семантическом пространстве к векторам слов из запроса. Общий Sentence Vector статьи будет иметь высокий Similarity Score с вектором запроса.
5. Ожидаемый результат: Статья показывается в выдаче, потому что она семантически релевантна, даже если точная фраза запроса не используется.

Вопросы и ответы